一种基于动态视频数据的心理评测方法与流程

1.本发明涉及心理评测技术领域，尤其涉及一种基于动态视频数据的心理评测方法。


背景技术：

2.随着社会节奏加快，人们面临巨大的心理压力，容易出现疲劳、寂寞、焦虑、抑郁、恐慌等心理应激反应，心理问题成为社会问题。
3.心理问题如果处理不好，会转化为心理精神疾病，对国民的身心和工作带来很大的负面影响。


技术实现要素：

4.(一)要解决的技术问题
5.鉴于现有技术的上述缺点、不足，本发明提供一种基于动态视频数据的心理评测方法。
6.(二)技术方案
7.为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：
8.一种基于动态视频数据的心理评测方法，所述方法包括：
9.s101，持续获取用户的植物神经信号及视频数据；
10.s102，识别视频数据中的面部数据；
11.s103，根据所述植物神经信号确定所述植物神经信号的变化序列，根据所述面部数据确定面部变化序列；其中各序列中的元素均以时间作为唯一标识；
12.s104，根据所述变化序列和面部变化序列进行心理评测。
13.可选地，所述s103中根据所述植物神经信号确定所述植物神经信号的变化序列的步骤包括：
14.s201，生成植物神经信号集p
a
，所述植物神经信号集p
a
中每一个元素包括2个维度，一个维度为数据值另一个维度为时间值其中，p
a
的元素与s101中获取的植物神经信号一一对应，且p
a
的任一元素的数据值的数据值的时间值为a(x)的采集时间，a(x)为s101中获得的第x个植物神经信号，x为s101中获得的植物神经信号标识，所述s101中获得的植物神经信号按照时间顺序排列；
15.s202，根据植物神经信号集p
a
形成对应的植物神经差集δ
a
，所述植物神经差集δ
a
的每一个元素包括2个维度，一个维度为数据值另一个维度为时间值其中，δ
a
的元素与s101中获得的植物神经信号一一对应；
16.s203，将s101中得到的植物神经信号输入神经网络模型，进行特征识别，得到该植物神经信号中每个元素的植物神经信号值的特征，进而形成对应的特征集i
a
，所述特征集i
a
中每个元素包括2个维度，一个维度为数据值另一个维度为时间值其中，i
a
的元素与s101中得到的植物神经信号一一对应，且的数据值为a(x)的特征，的时间值
17.s204，根据植物神经差集δ
a
以及特征集i
a
，得到变化序列c
a
。
18.可选地，
19.对于植物神经信号集p
a
中的最后一个元素其与δ
a
中的最后一个元素对应，且的数据值的数据值的时间值为的时间值其中，x
l
为植物神经信号集p
a
中的最后一个元素的标识；
20.对于植物神经信号集p
a
中的非最后一个元素其一一对应δ
a
中的一个元素且的数据值的数据值的时间值其中，x
j
为植物神经信号集p
a
中非最后一个元素的标识。
21.可选地，所述变化序列c
a
中的每个元素包括2个维度，一个维度为数据值另一个维度为时间值
22.其中，所述植物神经信号集p
a
中的任一元素一一对应变化序列c
a
中的一个元素且的数据值的数据值的时间值d1(x)为根据植物神经差集δ
a
得到的第一植物神经参数，d2(x)为根据特征集i
a
得到的第二植物神经参数。
23.可选地，所述可选地，所述为植物神经差集δ
a
所有元素的数据值中的最大值，为植物神经差集δ
a
所有元素的数据值中的最小值。
24.可选地，所述
25.其中，为特征集i
a
所有元素的数据值中的最大值，为特征集i
a
所有元素的数据值中的最小值；
26.δ＝植物神经差集δ
a
所有元素的数据值中的最大值与最小值之间时间差/特征集i
a
所有元素的数据值中的最大值与最小值之间时间差。
27.可选地，s103中根据所述面部数据确定面部变化序列具体包括：
28.s103
‑
1，对视频数据中每帧图像的面部数据做如下处理：
29.s301，获取第z帧图像中的面部图像g
z
；其中，z为视频数据中帧标识；
30.s302，将g
z
进行划分，分为额区图像眼眉区图像鼻区图像嘴区图像和耳区图像
31.s303，将和分别输入神经网络模型，得到的特征的特征的特征的特征的特征
32.s304，将形成的向量作为第z帧图像的面部数据；
33.s103
‑
2，基于各帧图像处理后的数据形成面部变化序列。
34.可选地，所述s104具体包括：
35.s104
‑
1，根据面部变化序列生成差集δ
′
；
36.所述δ
′
中元素以时间作为唯一标识，且，所述δ
′
中最后一个元素的值为0向量，δ
′
中最后一个元素的标识为面部变化序列最后一个向量的时间，所述δ
′
中非最后一个元素的值为所述δ
′
中时间为x’的元素值为面部变化序列中时间为x’ 1的元素的向量
‑
时间为x’的元素的向量，x’为δ
′
中非最后一个元素的时间标识；
37.s104
‑
2，根据δ
′
确定调整后的面部变化序列；
38.s104
‑
3，将调整后的面部变化序列中每一元素值与变化序列中对应元素值的积作为最终评测值；所述调整后的面部变化序列中任一元素的时间标识与所述变化序列中对应元素值的时间标识相同；
39.s104
‑
4，对最终评测值进行心理评测。
40.可选地，所述s104
‑
2具体包括：
41.调整后的面部变化序列中以时间x”为标识，且
42.调整后的面部变化序列中的第一个元素值为[(面部变化序列中第一个元素的值
‑
δ
′
中第一个元素的值) (面部变化序列中第一个元素的值
‑
δ
′
中第二个元素的值)]/(2*调整系数)，调整后的面部变化序列中的第一个元素的标识为δ
′
中第一个元素的标识；
[0043]
调整后的面部变化序列中的最后一个元素值为[(面部变化序列中最后一个元素的值
‑
δ
′
中最后一个元素的值) (面部变化序列中最后一个元素的值
‑
δ
′
中倒数第二个元素的值)]/(2*调整系数)，调整后的面部变化序列中的最后一个元素的标识为δ
′
中最后一个元素的标识；
[0044]
调整后的面部变化序列中的非第一个元素，也非最后一个元素值为[(面部变化序列中以时间x”为标识的值
‑
δ
′
中以时间x”为标识的值) (面部变化序列中以时间x”为标识的值
‑
δ
′
中以时间x
”‑
1为标识的值) (面部变化序列中以时间x”为标识的值
‑
δ
′
中以时间x” 1为标识的值)]/(3*调整系数)，其中x”为非第一个元素，也非最后一个元素值的标识。
[0045]
可选地，所述
[0046]
(三)有益效果
[0047]
持续获取用户的植物神经信号及视频数据；识别视频数据中的面部数据；根据植物神经信号确定植物神经信号的变化序列，根据面部数据确定面部变化序列；其中各序列中的元素均以时间作为唯一标识；根据变化序列和面部变化序列进行心理评测。本发明通过植物神经信号和动态视频数据进行心理评测，实现了心理健康状态的客观评测。
附图说明
[0048]
图1为本发明一实施例提供的一种基于动态视频数据的心理评测方法的流程示意图。
具体实施方式
[0049]
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
[0050]
随着社会节奏加快，人们面临巨大的心理压力，容易出现疲劳、寂寞、焦虑、抑郁、恐慌等心理应激反应，心理问题成为社会问题。心理问题如果处理不好，会转化为心理精神疾病，对国民的身心和工作带来很大的负面影响。
[0051]
基于此，本发明提供一种基于动态视频数据的心理评测方法，该方法包括：持续获取用户的植物神经信号及视频数据；识别视频数据中的面部数据；根据植物神经信号确定植物神经信号的变化序列，根据面部数据确定面部变化序列；其中各序列中的元素均以时间作为唯一标识；根据变化序列和面部变化序列进行心理评测。本发明通过植物神经信号和动态视频数据进行心理评测，实现了心理健康状态的客观评测。
[0052]
在具体实现时，可以向用户提供心理评测的问卷，在用户回答问卷过程中，通过如图1所示的方法对该用户进行心理评测。还可以由评测人员与用户进行沟通，如聊天、提问等，在用户交流过程中，通过如图1所示的方法对该用户进行心理评测。
[0053]
参见图1，本实施例提供的基于动态视频数据的心理评测方法的实现过程如下：
[0054]
s101，持续获取用户的植物神经信号及视频数据。
[0055]
本步骤可以通过植物神经信号采集设备持续采集用户的植物神经信号。通过视频采集设备持续采集用户的视频数据。
[0056]
植物神经信号受大脑皮质和下丘脑的支配和调节，但不受人的意志所控制，也就是说，用户可能控制自己的情绪、表情、心跳、血液等，逃避展现自己真实的心理，造成评测结果错误，但其不能控制植物神经信号，因此通过对植物神经信号的分析可以获取到用户最真实的反应，使得最终的评测结果不受人为控制而产生错误，提升了本方法得到的评测结果的准确性和客观性。
[0057]
具体实现时，可以持续获取用户回答评测题时的植物神经信号和视频数据，或者，持续获取用户交流时的植物神经信号和视频数据。
[0058]
s102，识别视频数据中的面部数据。
[0059]
视频数据是由一系列帧组成的数据，视频数据通过人脸识别方法识别每一帧中的面部数据。
[0060]
s103，根据植物神经信号确定植物神经信号的变化序列，根据面部数据确定面部变化序列。
[0061]
其中，各序列中的元素均以时间作为唯一标识。
[0062]
以采集时间为标识确定植物神经信号的变化序列，同时基于采集时间将各面部数据形成面部变化序列。
[0063]
·
对于根据植物神经信号确定植物神经信号的变化序列的过程如下：
[0064]
s201，生成植物神经信号集p
a
，植物神经信号集p
a
中每一个元素包括2个维度，
一个维度为数据值另一个维度为时间值
[0065]
其中，p
a
的元素与s101中获取的植物神经信号一一对应，且p
a
的任一元素的数据值的数据值的时间值为a(x)的采集时间，a(x)为s101中获得的第x个植物神经信号，x为s101中获得的植物神经信号标识，s101中获得的植物神经信号按照时间顺序排列。
[0066]
例如，s101中采集到1毫秒至5毫秒用户a的植物神经信号s
a
如表1所示，那么其会生成一个植物神经信号集p
a
，p
a
中包括5个元素，每个元素包括2个维度，第一个维度就是其对应的a(x)的值，第二个维度是该值的采集时间。
[0067]
表1
[0068]
植物神经信号标识01234植物神经信号值a(0)a(1)a(2)a(3)a(4)植物神经信号采集时间12345
[0069]
例如p
a
的5个元素为：其中，的数据值为a(0)，的时间值为1。的数据值为a(1)，的时间值为2。的数据值为s(2)，的时间值为3。的数据值为a(3)，的时间值为4。的数据值为a(4)，的时间值为5。
[0070]
需要说明的是，表1中植物神经信号由0开始标识以及p集合中的元素由0开始仅为示例，在实际应用中可以从1开始标识，也可以从任何一个标识点开始标识，本实施例对此不做限定。
[0071]
同样，本实施例中出现的标识，均以0开始作为示例，实际应用时可以从其他开始标识。
[0072]
s202，根据植物神经信号集p
a
形成对应的植物神经差集δ
a
，植物神经差集δ
a
的每一个元素包括2个维度，一个维度为数据值另一个维度为时间值
[0073]
其中，δ
a
的元素与s101中获得的植物神经信号一一对应。
[0074]
具体的，
[0075]
对于植物神经信号集p
a
中的最后一个元素其与δ
a
中的最后一个元素对应，且的数据值的数据值的时间值为的时间值其中，x
l
为植物神经信号集p
a
中的最后一个元素的标识。
[0076]
对于植物神经信号集p
a
中的非最后一个元素其一一对应δ
a
中的一个元素且的数据值的数据值的时间值其中，x
j
为植物神经信号集p
a
中非最后一个元素的标识。
[0077]
例如，在得到植物神经信号集之后，植物神经差集δ也有5个元素，分别为：其中，的数据值的数据值的时间值的时间值的数据值的数据值的时间值的时间值的时间值的数据值的数据值的时间值的时间值的数据值的数据值的时间值的时间值的数据值的数据值的时间值
[0078]
s203，将s101中得到的植物神经信号输入神经网络模型，进行特征识别，得到该植物神经信号中每个元素的植物神经信号值的特征，进而形成对应的特征集i
a
，特征集i
a
中每个元素包括2个维度，一个维度为数据值另一个维度为时间值
[0079]
其中，i
a
的元素与s101中得到的植物神经信号一一对应，且的数据值为a(x)的特征，的时间值
[0080]
例如，植物神经信号s
a
，其对应的特征集i也包括5个元素，分别为：其中，的数据值为a(0)的特征值，的时间值的时间值的数据值为a(1)的特征值，的时间值的时间值的数据值为a(2)的特征值，的时间值的时间值的数据值为a(3)的特征值，的时间值的时间值的数据值为a(4)的特征值，的时间值
[0081]
s204，根据植物神经差集δ
a
以及特征集i
a
，得到变化序列c
a
。
[0082]
其中，变化序列c
a
中的每个元素包括2个维度，一个维度为数据值另一个维度为时间值
[0083]
其中，植物神经信号集p
a
中的任一元素一一对应变化序列c
a
中的一个元素且的数据值的数据值的时间值d1(x)为根据植物神经差集δ
a
得到的第一植物神经参数，d2(x)为根据特征集i
a
得到的第二植物神经参数。
[0084]084]
为植物神经差集δ
a
所有元素的数据值中的最大值，为植物神经差集δ
a
所有元素的数据值中的最小值。
[0085][0086]
其中，为特征集i
a
所有元素的数据值中的最大值，为特征集i
a
所有元素的数据值中的最小值。
[0087]
δ＝植物神经差集δ
a
所有元素的数据值中的最大值与最小值之间时间差/特征集i
a
所有元素的数据值中的最大值与最小值之间时间差。
[0088]
仍以上述例子为例，变化集c
a
中的元素也有5个，分别为中的元素也有5个，分别为中的元素也有5个，分别为的数据值的数据值的时间值其中，其中，其中，其中，的数据值的数据值的时间值的时间值其中，其中，的数据值的数据值的时间值其中，其中，的数据值的数据值的时间值其中，其中，其中，的数据值的数据值的数据值的时间值其中，其中，
[0089]
执行至此，可以得到，一个植物神经信号s
a
，对应一个植物神经信号集p
a
，一个植物神经差集δ
a
、一个特征集i
a
和一个变化序列c
a
。
[0090]
p
a
、δ
a
、i
a
、c
a
中元素的数量与s
a
中信号数量相同，且p
a
、δ
a
、i
a
、c
a
中所有时间值相同的元素均对应s
a
中的相同信号。通过时间值就可以找到s
a
中各信号在p
a
、δ
a
、i
a
、c
a
中对应的元素。也就是说，通过时间值t，以及该t在p
a
、δ
a
、i
a
、c
a
中的元素，就可以知道s
a
中的一个信号，其信号值、差值、特征值以及变化情况。通过上述情况的追踪，就可以得到用户植物神经信号对于其内心的真实反应。
[0091]
·
对于根据面部数据确定面部变化序列的过程如下：
[0092]
s103
‑
1，对视频数据中每帧图像的面部数据做如下处理：
[0093]
以第z帧图像为例
[0094]
s301，获取第z帧图像中的面部图像g
z
。
[0095]
其中，z为视频数据中帧标识。
[0096]
s302，将g
z
进行划分，分为额区图像眼眉区图像鼻区图像嘴区图像
和耳区图像
[0097]
s303，将和分别输入神经网络模型，得到的特征的特征的特征的特征的特征
[0098]
s304，将形成的向量作为第z帧图像的面部数据。
[0099]
s103
‑
2，基于各帧图像处理后的数据形成面部变化序列。
[0100]
s104，根据变化序列和面部变化序列进行心理评测。
[0101]
具体的，
[0102]
s104
‑
1，根据面部变化序列生成差集δ
′
。
[0103]
δ
′
中元素以时间作为唯一标识，且，δ
′
中最后一个元素的值为0，δ
′
中最后一个元素的标识为面部变化序列最后一个向量的时间，δ
′
中非最后一个元素的值为δ
′
中时间为x’的元素值为面部变化序列中时间为x’ 1的元素的向量
‑
时间为x’的元素的向量，x’为δ
′
中非最后一个元素的时间标识。
[0104]
例如，面部变化序列为由1至t时刻的面部变化图像组成，也就是说，面部变化序列中有t帧面部变化图像，那么δ
′
中元素为t个，第1个元素如δ(0)的值为面部变化序列中第2时刻的向量
‑
第1时刻的向量，且δ(0)的唯一标识为1(即第1时刻)。第2个元素，如δ(1)的值为面部变化序列中第3时刻的向量
‑
第2时刻的向量，且δ(1)的唯一标识为2(即第2时刻)。以此类推，直至第t
‑
1个元素，如δ(t
‑
2)的值为面部变化序列中第t
‑
1时刻的向量
‑
第t
‑
2时刻的向量，且δ(t
‑
2)的唯一标识为t
‑
1(即第t
‑
1时刻)。
[0105]
δ
′
的最后一个元素，即第t个元素，如δ(t
‑
1)的值为0向量，该元素的标识为t(即t时刻)。
[0106]
其中0向量为一个向量，向量维度与面部变化序列中任一个元素的向量维度相同，但0向量中每个维度的值均为0。
[0107]
至此δ
′
元素数量与面部变化序列中元素数量相同。
[0108]
s104
‑
2，根据δ
′
确定调整后的面部变化序列。
[0109]
例如，调整后的面部变化序列中以时间x”为标识，且
[0110]
调整后的面部变化序列中的第一个元素值为[(面部变化序列中第一个元素的值
‑
δ
′
中第一个元素的值) (面部变化序列中第一个元素的值
‑
δ
′
中第二个元素的值)]/(2*调整系数)，调整后的面部变化序列中的第一个元素的标识为δ
′
中第一个元素的标识；
[0111]
调整后的面部变化序列中的最后一个元素值为[(面部变化序列中最后一个元素的值
‑
δ
′
中最后一个元素的值) (面部变化序列中最后一个元素的值
‑
δ
′
中倒数第二个元素的值)]/(2*调整系数)，调整后的面部变化序列中的最后一个元素的标识为δ
′
中最后一个元素的标识；
[0112]
调整后的面部变化序列中的非第一个元素，也非最后一个元素值为[(面部变化序列中以时间x”为标识的值
‑
δ
′
中以时间x”为标识的值) (面部变化序列中以时间x”为标识的值
‑
δ
′
中以时间x
”‑
1为标识的值) (面部变化序列中以时间x”为标识的值
‑
δ
′
中以时间x” 1为标识的值)]/(3*调整系数)，其中x”为非第一个元素，也非最后一个元素值的标识。
[0113][0114]
仍以上面例子为例，若面部变化序列包括t个元素，如α(0)，α(1)，
…
，α(t
‑
1)。δ
′
中包括t个元素，如δ
′
＝{δ(0),δ(1),
…
,δ(t
‑
2),δ(t
‑
1)}，则调整后的面部变化序列为t个元素。
[0115]
其中，调整后的面部变化序列的第1个元素，如β(0)的值为[(α(0)的值
‑
δ(0)的值) (α(0)的值
‑
δ(1)的值)]/(2*调整系数)，β(0)的标识为δ(0)的标识，即1。
[0116]
调整后的面部变化序列的第2个元素，如β(1)的值为[(α(1)的值
‑
δ(1)的值) (α(1)的值
‑
δ(0)的值) (α(1)的值
‑
δ(2)的值)]/(3*调整系数)，β(1)的标识为δ(1)的标识，即2。
[0117]
调整后的面部变化序列的第3个元素，如β(2)的值为[(α(2)的值
‑
δ(2)的值) (α(2)的值
‑
δ(1)的值) (α(2)的值
‑
δ(3)的值)]/(3*调整系数)，β(2)的标识为δ(2)的标识，即3。
[0118]
以此类推，
[0119]
调整后的面部变化序列的倒数第二个元素，即第t
‑
1个元素，如β(t
‑
2)的值为[(α(t
‑
2)的值
‑
δ(t
‑
2)的值) (α(t
‑
2)的值
‑
δ(t
‑
3)的值) (α(t
‑
2)的值
‑
δ(t
‑
1)的值)]/(3*调整系数)，β(t
‑
2)的标识为δ(t
‑
2)的标识，即t
‑
1。
[0120]
调整后的面部变化序列的最后一个元素，即第t个元素，如β(t
‑
1)的值为[(α(t
‑
1)的值
‑
δ(t
‑
1)的值) (α(t
‑
1)的值
‑
δ(t
‑
2)的值)]/(2*调整系数)，β(t
‑
1)的标识为δ(t
‑
1)的标识，即t。
[0121]
s104
‑
3，将调整后的面部变化序列中每一元素值与变化序列中对应元素值的积作为最终评测值。
[0122]
调整后的面部变化序列中任一元素的时间标识与变化序列中对应元素值的时间标识相同。也就是说，时间标识的两个元素对应同一时刻的面部特征以及植物神经信号，因此将将调整后的面部变化序列中每一元素值与变化序列中对应元素值的积最终评测值。
[0123]
由于植物神经信号是用户无法自主控制的，而面部表情和动作是用户可以控制的，通过植物神经信号对面部特征做修正可以还原用户对表情和动作的控制，使得修正后的面部表情和动作可以反应用户的真实心理，使得最终的评测结果更客观、更准确。
[0124]
s104
‑
4，对最终评测值进行心理评测。
[0125]
本步骤采用现有的心理评测方案实现。如预设不同心理指标的分数段，根据测评值属于哪个指标的分数段，那么心理评测结果就是该指标分数段对应的结果。
[0126]
本实施例提供的方法，持续获取用户的植物神经信号及视频数据；识别视频数据中的面部数据；根据植物神经信号确定植物神经信号的变化序列，根据面部数据确定面部变化序列；其中各序列中的元素均以时间作为唯一标识；根据变化序列和面部变化序列进行心理评测。本发明通过植物神经信号和动态视频数据进行心理评测，实现了心理健康状态的客观评测。
[0127]
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发
明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更清楚、透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0128]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0129]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。
[0130]
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何附图标记理解成对权利要求的限制。词语“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的词语“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件来具体体现。词语第一、第二、第三等的使用，仅是为了表述方便，而不表示任何顺序。可将这些词语理解为部件名称的一部分。
[0131]
此外，需要说明的是，在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述，是指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0132]
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域的技术人员在得知了基本创造性概念后，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，权利要求应该解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
[0133]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种修改和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也应该包含这些修改和变型在内。