字符识别方法、装置、设备、系统和存储介质与流程

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种字符识别方法、装置、设备、系统和存储介质。

背景技术：

随着科技的发展，越来越多的智能设备被广泛应用在人们的日常生活中，改变了人们的生活模式。例如，字符识别设备，可以从用户书写文字的纸面图像中识别出字符(即将字符转换为电子数据)，进而可以将电子数据存储在计算机设备，以便于对字符进行后续处理。通过使用字符识别设备，可以大大提高了纸质资料转换为电子资料的效率。

传统的字符识别方法通常是通过字符识别设备上的摄像装置采集书写有字符的纸面图像，并图像识别模型识别出用户书写的字符。传统的字符识别方法的识别准确率较低。

技术实现要素：

本申请提供一种字符识别方法、装置、设备和存储介质，能够提高字符识别结果准确度。

第一方面，本申请实施例提供一种字符识别方法，包括：

当检测到预设标识时，获取预设标识指示区域的区域图像；

将区域图像输入预设识别模型，得到字符识别结果；字符识别结果包括区域图像对应的字符；预设识别模型用于从区域图像中识别出预设字符；预设字符的数量小于预设数量阈值。

在一个实施例中，上述当检测到预设标识时，获取预设标识指示区域的区域图像之前，该方法还包括：

实时获取待识别区域的待识别图像；

在预设时长内，按照预设频率获取初始时刻的待识别图像和当前时刻的待识别图像之间的相似度；

若相似度大于预设相似度阈值，检测待识别图像中是否存在预设标识。

在一个实施例中，上述当检测到预设标识时，获取预设标识指示的区域的区域图像之前，该方法还包括：

接收用户输入的检测指令；

根据检测指令，检测待识别图像中是否存在预设标识。

在一个实施例中，上述字符识别结果与预设答案一一对应，将区域图像输入预设识别模型，得到字符识别结果之后，该方法还包括：

向服务器发送字符识别结果；

接收服务器根据字符识别结果返回的判断结果，判断结果用于指示字符识别结果对应的预设答案是否与目标答案匹配。

在一个实施例中，上述将区域图像输入预设识别模型，得到字符识别结果之后，该方法还包括：

向用户展示字符识别结果；

接收用户根据字符识别结果输入的确认指令，确认指令用于指示字符识别结果是否正确。

在一个实施例中，上述将区域图像输入预设识别模型，得到字符识别结果之后，该方法还包括：

向中继设备发送字符识别结果；中继设备包括显示器；

通过中继设备上的显示器向用户展示字符识别结果。

第二方面，一种字符识别装置，包括：

获取模块，用于当检测到预设标识时，获取预设标识指示的区域的区域图像；

识别模块，用于将区域图像输入预设识别模型，得到字符识别结果；字符识别结果包括区域图像对应的字符；预设识别模型用于从区域图像中识别出预设字符；预设字符的数量小于预设数量阈值。

第三方面，一种字符识别设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述第一方面所述的方法。

在一个实施例中，上述字符识别设备包括显示器，显示器用于向用户展示字符识别结果。

第四方面，一种字符识别系统，该字符识别系统包括如第三方面所述的字符识别设备。

在一个实施例中，上述字符识别系统还包括中继设备和服务器，字符识别设备与中继设备通过蓝牙连接；中继设备与服务器通讯连接；中继设备用于接收字符识别设备发送的字符识别结果，并将字符识别结果发送给服务器。

在一个实施例中，上述中继设备包括显示器，中继设备还用于通过显示器向用户展示字符识别结果。

第五方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

上述字符识别方法、装置、设备、系统和存储介质，当检测到预设标识时，获取预设标识指示区域的区域图像，并将区域图像输入预设识别模型，得到字符识别结果，其中，字符识别结果包括区域图像对应的字符，预设识别模型用于从区域图像中识别出预设字符，预设字符的数量小于预设数量阈值。与传统方法中的图像识别模型识别出的字符数量相比，预设识别模型所识别的预设字符数量更少，通常，识别模型需要识别的字符数量越少，识别模型的准确度更高，也即是说，预设识别模型的准确度高于传统方法中的图像识别模型，进而使得本申请实施例提供的字符识别方法的准确度更高。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请一个实施例中字符识别方法的应用环境的示意图；

图2为本申请一个实施例中字符识别方法的流程示意图；

图3为本申请另一个实施例中字符识别方法的流程示意图；

图4为本申请另一个实施例中字符识别方法的流程示意图；

图5为本申请另一个实施例中字符识别方法的流程示意图；

图6为本申请一个实施例中字符识别系统的流程示意图；

图7为本申请另一个实施例中字符识别方法的流程示意图；

图8为本申请另一个实施例中字符识别方法的流程示意图；

图9为本申请一个实施例中提供的字符识别装置的结构示意图；

图10为本申请一个实施例中设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

可以理解，本申请实施例中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本实施例所提供的字符识别方法，可以适用于如图1所示的应用环境中。其中，字符识别设备100可以与服务器200通信连接。字符识别设备100上可以设置有图像采集装置，用来获取待识别区域的区域图像，并通过字符识别设备100上的处理器，对区域图像进行识别，得到字符识别结果。字符识别设备100在得到字符识别结果之后，可以向服务器200发送字符识别结果。字符识别设备100可以直接与服务器200通信连接，也可以通过中继设备(图中未示出)与服务器连接，本申请实施例对此不作限制。在一种可能的情况下，字符识别设备100可以是笔形的电子设备。

在一种可能的场景，为了避免电子设备对教学工作的影响，多功能的智能设备被限制进入教室。在这种场景下，当老师向学生进行提问后，学生可以通过智能笔(字符识别设备)识别出写在纸张上的答案，并将答案发送给服务器，以供老师获取学生对该问题的掌握情况。

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

需要说明的是，下述方法实施例的执行主体也可以是字符识别装置，该装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为上述电子设备的部分或者全部。下述方法实施例以执行主体为字符识别设备为例进行说明。

图2为本申请一个实施例提供的字符识别方法的流程示意图。本实施例涉及的是如何提高字符识别准确度的具体过程。如图2所示，该方法包括以下步骤：

s101、当检测到预设标识时，获取预设标识指示区域的区域图像。

预设标识可以是一种符号，用于指示字符识别设备开启字符识别功能。同时，预设标识还可以用于指示待识别区域的位置信息，也即是待获取的区域图像的位置信息。例如，预设标识为方形图案，同时该方形图案指示的待识别区域为方形图案的内部区域，当检测到方形图案时，字符识别设备获取该方形图案的内部区域的区域图像。需要说明的是，区域图像中的字符可以是打印出的标准形式的字符，也可以是手写的字符，本申请实施例对此不做限制。本申请实施例对预设标识的形状不做限制，同时，本申请实施例对预设标识指示的待识别区域的位置信息也不做限制。例如，预设标识还可以是一条竖线，其指示的待识别区域为竖线的右侧。

字符识别设备可以通过其上设置的图像采集装置来获取上述区域图像。该图像采集装置可以是照相机，也可以是摄像机，本申请实施例对此不作限制。当上述图像采集装置是照相机时，当检测到预设标识时，可以立即开启照相机来获取区域图像，也可以间隔预设时长后开启照相机来获取区域图像，本申请实施例对此不做限制。当上述图像采集装置是摄像机时，可以按照预设的采样频率获取多帧图像，将检测到预设标识的时刻采集的图像作为区域图像，也可以将检测到预设标识的时刻之后的第二帧图像，和/或第三帧图像作为区域图像，本申请实施例对此不做限制。需要说明的是，区域图像可以是一张图像，也可以是多帧图像，本申请实施例对此不做限制。

s102、将区域图像输入预设识别模型，得到字符识别结果；字符识别结果包括区域图像对应的字符；预设识别模型用于从区域图像中识别出预设字符；预设字符的数量小于预设数量阈值。

预设识别模型可以是神经网络模型，是基于深度学习算法实现的。通过该预设识别模型，可以从区域图像中识别出字符识别结果，其中，字符识别结果包括区域图像对应的字符。

预设识别模型可以训练好的神经网络模型，其训练过程可以是将多个区域图像和各区域图像对应的字符识别结果作为初始识别模型的样本数据，根据初始识别模型输出的字符识别结果与各区域图像实际对应的字符识别结果之间的差异，对初始识别模型中的参数进行调整，得到训练好的预设识别模型。需要说明的是，预设识别模型识别出的预设字符的数量小于预设数量阈值，也即是说，再训练初始识别模型时，可以通过较少的样本数据，即可得到准确度更高的预设识别模型。

上述字符识别方法，当检测到预设标识时，获取预设标识指示区域的区域图像，并将区域图像输入预设识别模型，得到字符识别结果，其中，字符识别结果包括区域图像对应的字符，预设识别模型用于从区域图像中识别出预设字符，预设字符的数量小于预设数量阈值。与传统方法中的图像识别模型识别出的字符数量相比，预设识别模型所识别的预设字符数量更少，通常，识别模型需要识别的字符数量越少，识别模型的准确度更高，也即是说，预设识别模型的准确度高于传统方法中的图像识别模型，进而使得本申请实施例提供的字符识别方法的准确度更高。

在一种可能的情况，字符识别设备可以自动的检测待识别图像中是否存在预设标识。下面通过图3所示实施例来详细描述。

图3为本申请另一个实施例提供的字符识别方法的流程示意图，该实施例涉及的是如何开始检测待识别图像中是否存在预设标识，如图3所示，上述s101“当检测到预设标识时，获取预设标识指示区域的区域图像”之前，该方法还包括：

s201、实时获取待识别区域的待识别图像。

s202、在预设时长内，按照预设频率获取初始时刻的待识别图像和当前时刻的待识别图像之间的相似度。

字符识别设备可以通过其上设置的摄像头实时的采集待识别区域的图像，得到待识别图像。该摄像头在采集待识别图像时，可以按照摄像头的图像采集频率来采集。在预设时长内，摄像头获取初始时刻的待识别图像，进而在预设时长内，间隔固定时长之后，采集当前时刻的待识别图像，并将初始时刻的待识别图像与当前时刻的待识别图像相比，获得初始时刻的待识别图像和当前时刻的待识别图像之间的相似度。例如，当预设时长为2秒，预设频率为0.5秒/次，字符识别设备可以将第0秒的待识别图像分别和第0.5秒、第1秒、第1.5秒和第2秒的待识别图像相比，获得第0秒的待识别图像与第0.5秒的待识别图像的相似度，第0秒的待识别图像与第1秒的待识别图像的相似度，第0秒的待识别图像与第1.5秒的待识别图像的相似度，第0秒的待识别图像与第2秒的待识别图像的相似度。在一种可能的情况，预设频率可以是预设时长/次，也即是说，按照预设频率获取初始时刻的待识别图像和当前时刻的待识别图像之间的相似度只有一个。在获取初始时刻的待识别图像和当前时刻的待识别图像之间的相似度时，可以将初始时刻的待识别图像上各像素点的像素值与当前时刻的待识别图像对应的像素点的像素值相减，得到初始时刻的待识别图像和当前时刻的待识别图像之间的相似度。

s203、若相似度大于预设相似度阈值，检测待识别图像中是否存在预设标识。

由上述描述可知，初始时刻的待识别图像和当前时刻的待识别图像之间的相似度可以是一个，也可以是多个。当初始时刻的待识别图像和当前时刻的待识别图像之间的相似度是多个时，字符识别设备可以在多个相似度均大于预设相似度阈值时，检测待识别图像中是否存在预设标识；也可以是大于预设数量个相似度大于预设相似度阈值时，检测待识别图像中是否存在预设标识；本申请实施例对此不作限制。在具体检测待识别图像中是否存在预设标识时，可以通过神经网络模型进行识别，该神经网络模型可以是上述预设识别模型，可以不是上述预设识别模型，本申请实施例对此不作限制。

上述字符识别方法，通过实时获取待识别区域的待识别图像，并在预设时长内，按照预设频率获取初始时刻的待识别图像和当前时刻的待识别图像之间的相似度，若相似度大于预设相似度阈值，检测待识别图像中是否存在预设标识。使得检测待识别图像中是否存在预设标识，是在初始时刻的待识别图像和当前时刻的待识别图像之间的相似度大于预设相似度阈值时自动检测的，提高了字符识别方法的智能性。

在一种可能的情况下，还可以在接收到用户输入的检测指令时，开始检测待识别图像中是否存在预设标识，下面通过图4所示实施例来详细描述。

图4为本申请另一个实施例提供的字符识别方法的流程示意图，如图4所示，上述s101“当检测到预设标识时，获取预设标识指示的区域的区域图像”之前，该方法还包括：

s301、接收用户输入的检测指令。

其中，检测指令可以是语音指令，也可以是触控指令，本申请实施例对此不做限制。在一种可能的情况下，检测指令还可以是通过用户按压或者拨动字符识别设备上的控件输入的。该检测指令可以用于指示开始检测待识别图像中是否存在预设标识。在一种可能的情况下，该检测指令还可以指示待识别图像的位置信息。

s302、根据检测指令，检测待识别图像中是否存在预设标识。

上述字符识别方法，通过接收用户输入的检测指令，并根据检测指令，检测待识别图像中是否存在预设标识，使得在检测待识别图像中是否存在预设标识是完全按照用户的检测指令进行的，提高了用户对字符识别的控制力。

在一种可能的情况下，上述字符识别结果与预设答案一一对应，则字符识别设备还可以向服务器发送字符识别结果，并接收服务器根据字符识别结果返回的判断结果。下面通过图5所示实施例来详细描述。

图5为本申请另一个实施例中的字符识别方法的流程示意图，如图5所示，在上述s102“将区域图像输入预设识别模型，得到字符识别结果”之后，该方法还包括：

s401、向服务器发送字符识别结果。

由上述描述可知，字符识别设备可以直接与服务器连接，也可以通过中继设备与服务器连接。因此，字符识别设备可以直接通过无线或者有线方式向服务器发送字符识别结果；也可以先向中继设备发送字符识别结果，进而通过中继设备向服务器发送字符识别结果；本申请实施例对此不作限制。在一种可能的情况，如图6所示，字符识别设备100与中继设备300之间通过蓝牙、wifi、nfc、zigbee等方式连接，中继设备300与服务器200之间通过无线方式连接。则字符识别设备100通过蓝牙向中继设备300发送字符识别结果，中继设备300通过无线方式向服务器200转发字符识别结果。其中，中继设备300可以是如图6所示的智能文具盒。

s402、接收服务器根据字符识别结果返回的判断结果，判断结果用于指示字符识别结果对应的预设答案是否与目标答案匹配。

字符识别结果与预设答案一一对应。例如，老师提问“世界上最深的湖泊是什么？”答案包括“a、苏必利尔湖；b、死海；c、贝加尔湖；d、坦格尼克湖。”字符识别结果指示的字符为c时，则对应的预设答案为贝加尔湖。服务器接收到字符识别结果之后，可以判断c选项对应的预设答案贝加尔湖与目标答案是否匹配，并向字符识别设备返回指示字符识别结果对应的预设答案与目标答案匹配的判断结果。

上述字符识别方法，通过向服务器发送字符识别结果，并接收服务器根据字符识别结果返回的判断结果，其中，判断结果用于指示字符识别结果对应的预设答案是否与目标答案匹配，使得字符识别设备的用户可以直接从服务器获取所选答案的正确性。

在一种可能的情况下，字符识别设备获取字符识别结果之后，可以向用户展示字符识别，以使用户确认所获得的字符识别结果是否正确，下面通过图7和图8所示实施例来详细说明。

图7为本申请另一个实施例中字符识别方法的流程示意图，如图7所示，上述s102“将区域图像输入预设识别模型，得到字符识别结果”之后，该方法还包括：

s501、向用户展示字符识别结果。

字符识别设备上可以设置有显示器，在得到字符识别结果之后，可以通过显示器显示该字符识别结果，以向用户展示该字符识别结果。在一种可能的情况，字符识别设备上还可以设置有扬声器，在得到字符识别结果之后，可以通过扬声器播放该字符识别结果，以向用户展示该字符识别结果。本申请实施例对如何展示字符识别结果的形式不做限制。

s502、接收用户根据字符识别结果输入的确认指令，确认指令用于指示字符识别结果是否正确。

当向用户展示字符识别结果之后，用户可以根据所展示的字符识别结果判断得到的字符识别结果是否是用户选择的结果，并通过输入用于指示字符识别结果是否正确的确认指令，进一步的确认字符识别结果是与用户选择相同的字符。该确认指令可以是触控指令，也可以是语音指令，本申请实施例对此不做限制。例如，当字符识别设备上设置有显示器时，通过显示器显示字符识别结果，对应的，用户可以通过触控显示器上显示的确认按钮，来输入确认指令。

上述字符识别方法，在将区域图像输入预设识别模型，得到字符识别结果”之后，通过向用户展示字符识别结果，并接收用户根据字符识别结果输入的确认指令，其中确认指令用于指示字符识别结果是否正确，使得字符识别结果是经过用户二次确认的，提高了字符识别结果的准确性。

图8为本申请另一个实施例中字符识别方法的流程示意图，如图8所示，上述s102“将区域图像输入预设识别模型，得到字符识别结果”之后，该方法还包括：

s601、向中继设备发送字符识别结果；中继设备包括显示器。

s602、通过中继设备上的显示器向用户展示字符识别结果。

在一种可能的情况，字符识别设备可以是笔形设备，其上空间有限，不便于设置显示器。此时，当字符识别设备是通过中继设备与服务器连接时，该中继设备上可以包括显示器，字符识别设备可以向中继设备发送字符识别结果，并通过中继设备上的显示器向用户展示字符识别结果。对应的，可以接收用户在中继设备上的显示器触控输入的确认指令。

应该理解的是，虽然上述实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其他的顺序执行。而且，流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

图9为本申请一个实施例中字符识别装置的结构示意图，如图9所示，包括：获取模块10和识别模块20，其中：

获取模块10，用于当检测到预设标识时，获取预设标识指示的区域的区域图像；

识别模块20，用于将区域图像输入预设识别模型，得到字符识别结果；字符识别结果包括区域图像对应的字符；预设识别模型用于从区域图像中识别出预设字符；预设字符的数量小于预设数量阈值。

在一个实施例中，该字符识别装置还包括检测模块30，其中：

检测模块30具体用于实时获取待识别区域的待识别图像；在预设时长内，按照预设频率获取初始时刻的待识别图像和当前时刻的待识别图像之间的相似度；若相似度大于预设相似度阈值，检测待识别图像中是否存在预设标识。

在一个实施例中，检测模块30还用于接收用户输入的检测指令；根据检测指令，检测待识别图像中是否存在预设标识。

在一个实施例中，上述字符识别结果与预设答案一一对应，上述字符识别装置还包括判断模块40，其中：

判断模块40具体用于向服务器发送字符识别结果；接收服务器根据字符识别结果返回的判断结果，判断结果用于指示字符识别结果对应的预设答案是否与目标答案匹配。

在一个实施例中，上述字符识别装置还包括展示模块50，其中：

展示模块50具体用于向用户展示字符识别结果；接收用户根据字符识别结果输入的确认指令，确认指令用于指示字符识别结果是否正确。

在一个实施例中，展示模块50还用于向中继设备发送字符识别结果；中继设备包括显示器；通过中继设备上的显示器向用户展示字符识别结果。

本申请实施例提供的字符识别装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

关于一种字符识别装置的具体限定可以参见上文中对字符识别方法的限定，在此不再赘述。上述字符识别装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于电子设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于电子设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种字符识别设备，其内部结构图可以如图10所示。该字符识别设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和输入装置。其中，该字符识别设备的处理器用于提供计算和控制能力。该字符识别设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该字符识别设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种字符识别方法。

本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，上述字符识别设备包括显示器，显示器用于向用户展示字符识别结果。

应当清楚的是，本申请实施例中处理器执行计算机程序的过程，与上述方法中各个步骤的执行过程一致，具体可参见上文中的描述。

在一个实施例中，还提供了一种字符识别系统，该字符识别系统包括如实施例所述的字符识别设备。

在一个实施例中，如图6所示，上述字符识别系统还包括中继设备和服务器，字符识别设备与中继设备通过蓝牙连接；中继设备与服务器通讯连接；中继设备用于接收字符识别设备发送的字符识别结果，并将字符识别结果发送给服务器。

在一个实施例中，上述中继设备包括显示器，中继设备还用于通过显示器向用户展示字符识别结果。

上述字符识别系统，其实现原理和技术效果与上述方法类实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可以实现本申请上述方法实施例提供的字符识别方法。

应当清楚的是，本申请实施例中处理器执行计算机程序的过程，与上述方法中各个步骤的执行过程一致，具体可参见上文中的描述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其他介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。