智能烹饪设备控制方法及智能烹饪设备与流程

1.本技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种智能烹饪设备控制方法及智能烹饪设备。


背景技术：

2.随着人工智能的迅速发展，越来越多的智能机器应用到人们的生活当中，例如智能炒菜机，用户利用智能炒菜机，在很少的参与步骤下即可完成自动化烹饪过程，为烹饪美食带来极大的便利。
3.现有的智能炒菜机在料理过程中一般是通过控制食材的分量、调料的分量、加热的时间、搅拌的时间等来决定最终成菜的品质。然而最重要的还是对智能炒菜机中智能烹饪设备内部温度的把握，在现有技术中，温度传感器设置在智能烹饪设备的底部，只能得到智能烹饪设备底部局部区域的温度，进而预估出智能烹饪设备内部的温度，无法准确控制对智能烹饪设备内部菜肴的加热时间，对菜肴的烹饪效果较差。


技术实现要素：

4.本技术的多个方面提供一种智能烹饪设备控制方法及智能烹饪设备，可以准确了解智能烹饪设备内部的温度分布，进而更好地实现对智能烹饪设备的控制，精准的控制对智能烹饪设备内部菜肴的加热时间，保证对菜肴的烹饪效果。
5.本技术实施例提供一种智能烹饪设备控制方法，包括：
6.采集智能烹饪设备内部的多个热力图像，其中，所述多个热力图像为所述智能烹饪设备在工作过程中产生的不同热力图像，所述多个热力图像各自覆盖所述智能烹饪设备内部的不同位置区域；
7.在拼接所述多个热力图像得到的完整热力图像中确定所述多个热力图像的重叠区域；
8.对所述多个热力图像的重叠区域进行像素值的融合处理，以得到所述重叠区域内各像素点在所述完整热力图像中对应的像素值；
9.根据所述完整热力图像，对所述智能烹饪设备进行控制。
10.本技术实施例还提供一种智能烹饪设备，包括：锅体、锅盖、搅拌件、数据采集器和微处理单元；
11.所述锅盖，用于盖在所述锅体上；
12.所述搅拌件，设置在所述锅盖上，用于在所述锅体内转动，以搅拌所述锅体内部的物料；
13.所述数据采集器，用于采集所述锅体内部的多个热力图像；
14.所述微处理单元设置在所述锅盖上，用于：在拼接所述多个热力图像得到的完整热力图像中确定所述多个热力图像的重叠区域，对所述多个热力图像的重叠区域进行像素值的融合处理，以得到所述重叠区域内各像素点在所述完整热力图像中对应的像素值，根
据所述完整热力图像，对所述智能烹饪设备进行控制
15.本技术实施例还提供一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被智能烹饪设备的微控制单元执行时，使所述微控制单元执行如上述智能烹饪设备控制方法。
16.在本技术实施例中，通过采集智能烹饪设备内部的多个热力图像，在拼接多个热力图像得到的完整热力图像中确定多个热力图像的重叠区域，并对多个热力图像的重叠区域进行像素值的融合处理，以得到重叠区域内各像素点在完整热力图像中对应的像素值，此时，完整热力图像中的重叠区域已经被融合，根据被融合处理后的完整热力图像，即可准确了解智能烹饪设备内部的温度分布，进而可以更好地实现对智能烹饪设备的控制，精准的控制对智能烹饪设备内部菜肴的加热时间，保证对菜肴的烹饪效果。
附图说明
17.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
18.图1为本技术实施例提供的智能烹饪设备控制方法的流程示意图；
19.图2为本技术实施例提供的多个热力图像的拼接示意图；
20.图3为本技术实施例提供的多个热力图像在拼接过程中的局部示意图；
21.图4为本技术实施例提供的智能烹饪设备控制方法的流程示意图；
22.图5为本技术实施例提供的获取完整热力图像的具体示例图。
具体实施方式
23.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
24.随着人工智能的迅速发展，越来越多的智能机器应用到人们的生活当中，例如智能炒菜机，用户利用智能炒菜机，在很少的参与步骤下即可完成自动化烹饪过程，为烹饪美食带来极大的便利。
25.针对现有技术无法准确控制对智能烹饪设备内部菜肴的加热时间，对菜肴的烹饪效果较差的技术问题，在本技术一些实施例中，通过采集智能烹饪设备内部的多个热力图像，在拼接多个热力图像得到的完整热力图像中确定多个热力图像的重叠区域，并对多个热力图像的重叠区域进行像素值的融合处理，以得到重叠区域内各像素点在完整热力图像中对应的像素值，此时，完整热力图像中的重叠区域已经被融合，根据被融合处理后的完整热力图像，即可准确了解智能烹饪设备内部的温度分布，进而可以更好地实现对智能烹饪设备的控制，精准的控制对智能烹饪设备内部菜肴的加热时间，保证对菜肴的烹饪效果。
26.图1为本技术实施例提供的一种智能烹饪设备控制方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：
27.步骤101、采集智能烹饪设备内部的多个热力图像，其中，多个热力图像为智能烹饪设备在工作过程中产生的不同热力图像，多个热力图像各自覆盖智能烹饪设备内部的不
同位置区域。
28.在本技术实施例中，作为一种示例，智能烹饪设备包括：锅体、锅盖、搅拌件、数据采集器和微处理单元。其中，锅盖用于盖在锅体上。搅拌件设置在锅盖上，用于在锅体内转动，以搅拌锅体内部的物料。数据采集器用于采集锅体内部的多个热力图像。微处理单元设置在锅盖上用于：在拼接多个热力图像得到的完整热力图像中确定多个热力图像的重叠区域，对多个热力图像的重叠区域进行像素值的融合处理，以得到重叠区域内各像素点在完整热力图像中对应的像素值，根据完整热力图像，对智能烹饪设备进行控制。该搅拌件可以为搅拌铲，但不以此为限，其也可以为其他形状的搅拌件。
29.应理解，传统的温度传感器设置在智能烹饪设备的底部，在智能烹饪设备烹饪过程中无法准确获取其内部食材的烹饪状态，而又考虑到智能烹饪设备在烹饪过程中，其内部会产生雾气、油烟等，如果在其内部安装彩色摄像头来采集内部环境图像，会受到一定的干扰。
30.基于此，在本技术实施例中，可以将智能烹饪设备上的数据采集器设置为红外采集器，而本技术中的多个热力图像则可以通过该红外采集器采集得到。具体地，举例来说，该红外采集器可以为红外摄像头，但不以此为限，还可以为其他的红外采集器。该红外采集器具体的安装位置可以位于锅盖与搅拌铲之间，而为了保证其能够采集整个锅体的内部热力图像，可以在使用时对该红外采集器进行调焦处理。
31.但是，由于红外线的波长长，穿透能力差，在热力图像采集过程中最大的阻碍在于搅拌件会遮挡红外线，使红外采集器无法准确获得智能烹饪设备内部完整的热力图像。因此，本技术通过红外采集器采集搅拌件在智能烹饪设备内搅拌的过程中，智能烹饪设备内部的多个热力图像，在此过程中，使多个热力图像的采集频率与搅拌件的搅拌频率具有预设对应关系。举例来说，将智能烹饪设备的内部视为圆形结构，以圆点为中心，将该智能烹饪设备的内部均分为三个扇形结构。此时，搅拌件在智能烹饪设备内转动一周，共采集三次热力图像，采集热力图像的位置即为三个扇形结构的分界位置(三次热力图像具体可参见图2中的b层，在b层中，白色条纹处代表的即为搅拌件，即热力图像采集时的遮挡部分)。即多个热力图像的采集频率与搅拌件的搅拌频率具有预设对应关系为：搅拌件每转动圆周的1/3，则采集一次智能烹饪设备内部的热力图像。
32.步骤102、在拼接多个热力图像得到的完整热力图像中确定多个热力图像的重叠区域。
33.应理解，在多次对智能烹饪设备的内部进行热力图像采集后，若将采集得到的多个热力图像进行拼接，会在拼接后形成的完整热力图像中产生重叠区域，该重叠区域具体可参见图2的c层中的深色区域，该c层中的图像即为两个热力图像拼接后形成的热力图像。
34.基于上述，在采集智能烹饪设备内部的多个热力图像时，每当检测到搅拌件转动设定角度时(该角度可以为60
°
、90
°
和120
°
等)，控制红外采集器采集一个热力图像，以得到搅拌件依次转动多个设定角度后采集到的多个热力图像。此时，由于智能烹饪设备的内部结构，以及搅拌件在智能烹饪设备内部转动的角度都是已知的，所以，根据采集不同热力图像时搅拌件的转动角度，即可确定多个热力图像的重叠区域。
35.步骤103、对多个热力图像的重叠区域进行像素值的融合处理，以得到重叠区域内各像素点在完整热力图像中对应的像素值。
36.由于将采集到的多个热力图像进行拼接后，会在形成的完整热力图像中产生重叠区域，若不对该重叠区域进行处理，则会影响最终得到的智能烹饪设备内部完整的热力图像。因此，在本技术实施例中，对多个热力图像的重叠区域进行了像素值的融合处理，具体过程如下：
37.确定多个热力图像的目标重叠区域内的目标像素点，目标重叠区域是多个热力图像间存在的多个重叠区域中的任一个，目标像素点是目标重叠区域中的任一个像素点。
38.在多个热力图像中分别确定与目标像素点对应的像素值。
39.根据确定出的多个像素值，确定目标像素点在完整热力图中对应的目标像素值。具体地，作为一种示例，确定目标像素点在完整热力图中对应的目标像素值为多个像素值的平均值。
40.下面结合上述融合过程，对多个热力图像的拼接过程进行具体描述，具体地，多个热力图像的拼接过程，包括：
41.迭代执行如下过程，直到拼接完多个热力图像：
42.在拼接第一热力图像和第二热力图像得到的拼接后热力图像中，确定第一热力图像和第二热力图像的目标重叠区域，初始迭代时，第一热力图像和第二热力图像为多个热力图像中的两个。其中，第一热力图像和第二热力图像可参见图2的b层中靠左边的两个热力图像。而第一热力图像和第二热力图像拼接后的热力图像即为图2的c层中的热力图像，c层中的热力图像的深色区域即为目标重叠区域。
43.对于目标重叠区域内的目标像素点，确定目标像素点相对目标重叠区域内的参考像素点的第一角度，参考像素点是第一热力图像和第二热力图像间起始重叠的像素点。其中，目标像素点可参见图3中的“x”，第一角度可参见图3中∠eof。
44.确定目标重叠区域在拼接后热力图像中对应的第二角度；其中，第一角度和第二角度是在以拼接后热力图像的圆心为原点建立的坐标系中确定出的。其中，第二角度可参见图3中∠eog。
45.根据第一角度和第二角度确定目标像素点的权重值。
46.具体实施时，权重值
47.根据目标像素点的权重值，以及目标像素点在第一热力图像和第二热力图像中分别对应的像素值，确定目标像素点在拼接后热力图像中对应的目标像素值。
48.具体实施时，目标像素点在第一热力图像和第二热力图像中分别对应的像素值分别为(r1，g1，b1)，(r2，g2，b2)。此时，目标像素点在拼接后热力图像中对应的目标像素值(r
result
，g
result
，b
result
)具体为：
49.r
result
＝r1×
w r2×
(1-w)
50.g
result
＝g1×
w g2×
(1-w)
51.b
result
＝b1×
w b2×
(1-w)
52.当然，热力图像的格式也不仅限于rgb格式，上述仅为一具体实施例，对于热力图像的格式，举例来说，其还可以为单通道的灰度图，对于上述方法也同样适用。
53.更新第一热力图像和第二热力图像为拼接后热力图像和第三热力图像，第三热力图像是多个热力图像中的一个。其中，第三热力图像可参见图2的b层中最右侧的热力图像。
54.应理解，在第一热力图像和第二热力图像完成拼接后，第一热力图像和第二热力图像拼接后形成的热力图像将于第三热力图像继续拼接，拼接后的图像可参见图2中d层展示的热力图像。
55.步骤104、根据完整热力图像，对智能烹饪设备进行控制。
56.在本步骤中，完整热力图像指的是像素值已经进行了融合后的热力图像，根据此热力图像，即可对智能烹饪设备进行控制，如控制智能烹饪设备对其内部食材的加热时间、加热温度，搅拌件的搅拌力度等。
57.进一步地，为了便于用户实时了解智能烹饪设备内部的烹饪状况，可以将该完整热力图像片转化为视频流推送到终端供用户查看。其中，该终端可以为手机、平板电脑等。
58.此外，由于在热力图像采集过程中，可能出现采集到的多个热力图像不是同一批次的问题，即多个热力图像不是搅拌件转动一周内采集到的，而一旦出现这种问题，将会影响最后获取到的智能烹饪设备内部完整热力图像的准确度。对此，本技术实施例提供了解决此问题的方法，具体如下：
59.图4为本技术实施例提供的智能烹饪设备控制方法的流程示意图，如图4所示，该方法还包括：
60.步骤401、在多个热力图像中分别确定与重叠区域对应的位置区域。
61.步骤402、在多个热力图像各自包含的位置区域内提取特征点。
62.步骤403、确定多个热力图像中提取出的特征点之间的匹配度。
63.在本实施例中，在分别提取多个热力图像中的特征点后，将多个热力图像中的特征点进行比对，根据比对结果，确定多个热力图像中提取出的特征点之间的匹配度。例如，对两个热力图像进行特征点提取，判断两个热力图像提取出的相同的特征点的数量，该相同特征点的数量即可视为多个热力图像中提取出的特征点之间的匹配度。
64.步骤404、若匹配度符合设定条件，则确定多个热力图像能够进行拼接。
65.具体实施时，若多个热力图像中提取出的特征点之间的匹配度超过预设阈值，则可以确定多个热力图像属于同一批次采集到的热力图像，能够进行拼接。例如，若两个热力图像提取出的相同的特征点的数量为5，而预设阈值为4，则证明两个热力图像属于同一批次采集到的热力图像，能够进行拼接。
66.图5为本技术实施例提供的获取完整热力图像的具体示例图，如图5所示，获取完整热力图像的过程如下：
67.搅拌铲从原点开始搅拌；
68.在烹饪设别内旋转1周，采集智能烹饪设备内三个等分点的3个热力图像；
69.计算3个热力图像中重叠区域的特征点；
70.判断3个热力图像的特征点之间的匹配度，并判断该匹配度是否符合预设条件；
71.若符合，则将3个热力图像拼接在一起，并对重叠区域作融合处理；
72.基于融合处理结果，获取烹饪设别内部的完整热力图像。
73.基于上述方案，下面对本技术实施例中的智能烹饪设备控制过程进行示例性说明。
74.场景实施例一：
75.搅拌铲从锅体内的起始点开始转动，在旋转1周后，通过红外采集器采集m(m≥2)
个热力图像。
76.在m个热力图像中分别确定与重叠区域对应的位置区域，并在m个热力图像各自包含的位置区域内提取特征点，确定m个热力图像中提取出的特征点之间的匹配度。此时，确定匹配度符合设定条件，对m个热力图像进行拼接。
77.拼接过程如下：
78.迭代执行如下过程，直到拼接完多个热力图像：
79.在拼接第一热力图像和第二热力图像得到的拼接后热力图像中，确定第一热力图像和第二热力图像的目标重叠区域，初始迭代时，第一热力图像和第二热力图像为多个热力图像中的两个；
80.对于目标重叠区域内的目标像素点，确定目标像素点相对目标重叠区域内的参考像素点的第一角度，参考像素点是第一热力图像和第二热力图像间起始重叠的像素点；
81.确定目标重叠区域在拼接后热力图像中对应的第二角度；其中，第一角度和第二角度是在以拼接后热力图像的圆心为原点建立的坐标系中确定出的；
82.根据第一角度和第二角度确定目标像素点的权重值；
83.根据目标像素点的权重值，以及目标像素点在第一热力图像和第二热力图像中分别对应的像素值，确定目标像素点在拼接后热力图像中对应的目标像素值；
84.更新第一热力图像和第二热力图像为拼接后热力图像和第三热力图像，第三热力图像是m个热力图像中的一个。
85.待拼接完成后，得到锅体内部的完整的热力图像，根据此热力图像对锅体进行控制。
86.场景实施例二：
87.搅拌铲从锅体内的原点开始转动，在旋转n(n＞1)周后，通过红外采集器采集m(m≥2)个热力图像。
88.在m个热力图像中分别确定与重叠区域对应的位置区域，并在m个热力图像各自包含的位置区域内提取特征点，确定m个热力图像中提取出的特征点之间的匹配度。此时，确定匹配度不符合设定条件，不能对m个热力图像能够进行拼接。
89.通过红外采集器重新对锅体内的热力图像进行采集，待采集z个热力图像后，再次确定z个热力图像中提取出的特征点之间的匹配度。重复此步骤，直至匹配度符合设定条件，随后，对多个热力图像进行拼接，拼接过程在此不再赘述。待拼接完成后，得到锅体内部的完整的热力图像，根据此热力图像对锅体进行控制。
90.综上，上述方案中，通过采集智能烹饪设备内部的多个热力图像，在拼接多个热力图像得到的完整热力图像中确定多个热力图像的重叠区域，并对多个热力图像的重叠区域进行像素值的融合处理，以得到重叠区域内各像素点在完整热力图像中对应的像素值，此时，完整热力图像中的重叠区域已经被融合，根据被融合处理后的完整热力图像，即可准确了解智能烹饪设备内部的温度分布，进而可以更好地实现对智能烹饪设备的控制，精准的控制对智能烹饪设备内部菜肴的加热时间，保证对菜肴的烹饪效果。并且，通过在多个热力图像中分别确定与重叠区域对应的位置区域，并在多个热力图像各自包含的位置区域内提取特征点，确定多个热力图像中提取出的特征点之间的匹配度，若匹配度符合设定条件，则确定多个热力图像能够进行拼接，保证了多个热力图像为同一批次采集的热力图像，为后
续准确获取完整热力图像奠定了基础。
91.本技术实施例还提供了一种智能烹饪设备，该智能烹饪设备包括：锅体、锅盖、搅拌件、数据采集器和微处理单元。其中，锅盖用于盖在锅体上。搅拌件设置在锅盖上，用于在锅体内转动，以搅拌锅体内部的物料。数据采集器用于采集锅体内部的多个热力图像。微处理单元设置在锅盖上用于：在拼接多个热力图像得到的完整热力图像中确定多个热力图像的重叠区域，对多个热力图像的重叠区域进行像素值的融合处理，以得到重叠区域内各像素点在完整热力图像中对应的像素值，根据完整热力图像，对智能烹饪设备进行控制。
92.在本技术一种可选的实施例中，该数据采集器为红外采集器。
93.本技术实施例还提供了一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被智能烹饪设备的微控制单元执行时，使所述微控制单元执行上述智能烹饪设备控制方法。
94.在本技术实施例中，微控制单元可以看作是智能烹饪设备的控制系统，可用于执行存储器中存储的计算机程序，以控制智能烹饪设备实现相应功能、完成相应动作或任务。值得说明的是，根据智能烹饪设备实现形态以及所处于场景的不同，其所需实现的功能、完成的动作或任务会有所不同；相应地，存储器中存储的计算机程序也会有所不同，而微控制单元执行不同计算机程序可控制智能烹饪设备实现不同的功能、完成不同的动作或任务。
95.在本技术实施例中，当微控制单元执行存储器中的计算机程序时，以用于：
96.采集智能烹饪设备内部的多个热力图像，其中，多个热力图像为智能烹饪设备在工作过程中产生的不同热力图像，多个热力图像各自覆盖智能烹饪设备内部的不同位置区域；
97.在拼接多个热力图像得到的完整热力图像中确定多个热力图像的重叠区域；
98.对多个热力图像的重叠区域进行像素值的融合处理，以得到重叠区域内各像素点在完整热力图像中对应的像素值；
99.根据完整热力图像，对智能烹饪设备进行控制。
100.在一可选实施例中，智能烹饪设备内设置有搅拌件，智能烹饪设备上设有红外采集器，采集智能烹饪设备内部的多个热力图像，包括：
101.通过红外采集器采集搅拌件在智能烹饪设备内搅拌的过程中，智能烹饪设备内部的多个热力图像，其中，多个热力图像的采集频率与搅拌件的搅拌频率具有预设对应关系。
102.在一可选实施例中，通过红外采集器采集搅拌件在智能烹饪设备内搅拌的过程中，智能烹饪设备内部的多个热力图像，包括：
103.每当检测到搅拌件转动设定角度时，控制红外采集器采集一个热力图像，以得到搅拌件依次转动多个设定角度后采集到的多个热力图像；
104.确定多个热力图像中的重叠区域，包括：
105.根据采集不同热力图像时搅拌件的转动角度，确定多个热力图像的重叠区域。
106.在一可选实施例中，对多个热力图像的重叠区域进行像素值的融合处理，包括：
107.确定多个热力图像的目标重叠区域内的目标像素点，目标重叠区域是多个热力图像间存在的多个重叠区域中的任一个，目标像素点是目标重叠区域中的任一个像素点；
108.在多个热力图像中分别确定与目标像素点对应的像素值；
109.根据确定出的多个像素值，确定目标像素点在完整热力图中对应的目标像素值。
110.在一可选实施例中，根据确定出的多个像素值，确定目标像素点在完整热力图中对应的目标像素值，包括：
111.确定目标像素点在完整热力图中对应的目标像素值为多个像素值的平均值。
112.在一可选实施例中，多个热力图像的拼接过程，包括：
113.迭代执行如下过程，直到拼接完多个热力图像：
114.在拼接第一热力图像和第二热力图像得到的拼接后热力图像中，确定第一热力图像和第二热力图像的目标重叠区域，初始迭代时，第一热力图像和第二热力图像为多个热力图像中的两个；
115.对于目标重叠区域内的目标像素点，确定目标像素点相对目标重叠区域内的参考像素点的第一角度，参考像素点是第一热力图像和第二热力图像间起始重叠的像素点；
116.确定目标重叠区域在拼接后热力图像中对应的第二角度；其中，第一角度和第二角度是在以拼接后热力图像的圆心为原点建立的坐标系中确定出的；
117.根据第一角度和第二角度确定目标像素点的权重值；
118.根据目标像素点的权重值，以及目标像素点在第一热力图像和第二热力图像中分别对应的像素值，确定目标像素点在拼接后热力图像中对应的目标像素值；
119.更新第一热力图像和第二热力图像为拼接后热力图像和第三热力图像，第三热力图像是多个热力图像中的一个。
120.在一可选实施例中，该方法还包括：
121.在多个热力图像中分别确定与重叠区域对应的位置区域；
122.在多个热力图像各自包含的位置区域内提取特征点；
123.确定多个热力图像中提取出的特征点之间的匹配度；
124.若匹配度符合设定条件，则确定多个热力图像能够进行拼接。
125.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术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，本技术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。
126.本技术是参照根据本技术实施例的方法、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。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的微控制单元以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的微控制单元执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
127.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
128.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计
算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
129.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个微控制单元(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
130.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
131.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
132.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
133.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。