服务机器人的控制方法及装置与流程

1.本公开涉及机器人控制技术领域，尤其涉及一种服务机器人的控制方法及装置。


背景技术：

2.随着人工智能的发展，机器人在生活中越来越常见。机器人可以在一些工作上完全可以替代人力，达到解放劳动力的目的，因此机器人还具有广阔的应用前景。但是，现有技术中，对于工作在酒店、楼宇和社区等环境下的服务机器人，往往需要指令控制，才能为人们提供一些服务，服务机器人不能自动判断人们的需求，不能主动提供服务。
3.在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下技术问题：服务机器人不能自动判断人们的需求，不能主动提供服务的问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本公开实施例提供了一种服务机器人的控制方法、装置、电子设备和计算机可读的存储介质，以解决现有技术中，服务机器人不能自动判断人们的需求，不能主动提供服务的问题。
5.本公开实施例的第一方面，提供了一种服务机器人的控制方法，包括：实时获取目标对象对应的多帧连续的监控图片；将多帧连续的监控图片输入人物属性识别模型，输出目标对象对应的人物属性信息，其中，人物属性识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物属性信息之间的对应关系；将多帧连续的监控图片输入人物动作识别模型，输出目标对象对应的人物动作信息，其中，人物动作识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物动作信息之间的对应关系；基于人物属性信息和人物动作信息确定目标服务，其中，目标服务为目标对象需要的服务；根据目标服务控制服务机器人。
6.本公开实施例的第二方面，提供了一种服务机器人的控制装置，包括：获取模块，被配置为实时获取目标对象对应的多帧连续的监控图片；第一模型模块，被配置为将多帧连续的监控图片输入人物属性识别模型，输出目标对象对应的人物属性信息，其中，人物属性识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物属性信息之间的对应关系；第二模型模块，被配置为将多帧连续的监控图片输入人物动作识别模型，输出目标对象对应的人物动作信息，其中，人物动作识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物动作信息之间的对应关系；确定模块，被配置为基于人物属性信息和人物动作信息确定目标服务，其中，目标服务为目标对象需要的服务；控制模块，被配置为根据目标服务控制服务机器人。
7.本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
8.本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
9.本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：实时获取目标对象对应的多帧
连续的监控图片；将多帧连续的监控图片输入人物属性识别模型，输出目标对象对应的人物属性信息，其中，人物属性识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物属性信息之间的对应关系；将多帧连续的监控图片输入人物动作识别模型，输出目标对象对应的人物动作信息，其中，人物动作识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物动作信息之间的对应关系；基于人物属性信息和人物动作信息确定目标服务，其中，目标服务为目标对象需要的服务；根据目标服务控制服务机器人。采用上述技术手段，可以解决现有技术中，服务机器人不能自动判断人们的需求，不能主动提供服务的问题，进而提供一种服务机器人可以主动为人们提供服务的方法。
附图说明
10.为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，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地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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它的附图。
11.图1是本公开实施例的应用场景的场景示意图；图2是本公开实施例提供的一种服务机器人的控制方法的流程示意图；图3是本公开实施例提供的一种服务机器人的控制装置的结构示意图；图4是本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
12.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本公开实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本公开的描述。
13.下面将结合附图详细说明根据本公开实施例的一种服务机器人的控制方法和装置。
14.图1是本公开实施例的应用场景的场景示意图。该应用场景可以包括图像获取装置、服务器以及服务机器人。
15.图像获取装置可以是rgb摄像头和3d摄像头等，图像获取装置用于获取进入目标区域的目标对象的图片。图像获取装置在获取到目标对象的图片后，将该图片发送给服务器及进行处理，进而判断出目标对象是否有服务需求，以及在目标对象存在服务需求的情况下，确定出目标服务，然后通过目标服务控制服务机器人。
16.服务器可以是提供各种服务的服务器，例如，对与其建立通信连接的终端设备发送的请求进行接收的后台服务器，该后台服务器可以对终端设备发送的请求进行接收和分析等处理，并生成处理结果。服务器可以是一台服务器，也可以是由若干台服务器组成的服务器集群，或者还可以是一个云计算服务中心，本公开实施例对此不作限制。
17.服务机器人是可以提供各种服务的机器人，比如路径导航服务、咨询服务和运输行李服务等。
18.可选的，还可以将对目标对象的图片进行处理，进而判断出目标对象是否有服务
需求，以及在目标对象存在服务需求的情况下，确定出目标服务的代码下载到服务机器人，这样就不再需要服务器了。图像获取装置可以设置在服务机器上，也可以设置在预设位置上，其中，预设位置是容易获取进入目标区域的目标对象的图片的位置。
19.图2是本公开实施例提供的一种服务机器人的控制方法的流程示意图。图2的服务机器人的控制方法可以由图1的机器人或服务器执行。如图2所示，该服务机器人的控制方法包括：s201，实时获取目标对象对应的多帧连续的监控图片；s202，将多帧连续的监控图片输入人物属性识别模型，输出目标对象对应的人物属性信息，其中，人物属性识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物属性信息之间的对应关系；s203，将多帧连续的监控图片输入人物动作识别模型，输出目标对象对应的人物动作信息，其中，人物动作识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物动作信息之间的对应关系；s204，基于人物属性信息和人物动作信息确定目标服务，其中，目标服务为目标对象需要的服务；s205，根据目标服务控制服务机器人。
20.人物属性识别模型、人物属性识别模型和唇语识别模型可以是常见的任何一种神经网络模型，比如resnet、 moblienet、 ssd和 yolo 等模型。如果监控图片包含的信息足够多，那么一张监控图片输入人物属性识别模型，就可以得到目标对象对应的人物属性信息，当然多帧连续的监控图片输入人物属性识别模型，得到的人物属性信息是更加完整的。但是因为一张图片只能表示目标对象的一个固定的动作，本公开实施例的人物动作信息更优选的是目标对象的一个连续的动作，所以输入人物动作识别模型的图片，更好的是多帧连续的监控图片。多帧连续的监控图片可以表示目标对象的一个或多个连续的动作。本公开实施例的应用场景可以是酒店、楼宇和社区等场景，目标服务可以是路径导航服务、环境调节服务、咨询服务、拎行李服务、运输行李服务和扶老人服务等。人物属性信息，包括目标对象的年龄、性别和会员身份等，人物动作信息，包括：目标对象的拎行李的动作、抱小孩的动作和行走的动作。比如，人物属性信息表示目标对象为老人，人物动作信息表示该老人拎着较重或较大的行李（大于预设阈值的行李为较重或较大，该预设阈值和目标对象的年龄有关），那么调用拎行李服务，通过拎行李服务控制服务机器人，帮助该老人拎行李。如果目标对象为多个，有会员身份的目标对象可以得到优先的服务。目标服务可以设置在服务机器人上。
21.可选地，实时获取目标对象对应的多帧连续的监控图片，还可以是实时获取目标对象对应的监控视频。多帧连续的监控图片，和监控视频的效果是一样的。可以通过监控图片和监控视频可以通过rgb摄像头、3d摄像头获取。
22.根据本公开实施例提供的技术方案，实时获取目标对象对应的多帧连续的监控图片；将多帧连续的监控图片输入人物属性识别模型，输出目标对象对应的人物属性信息，其中，人物属性识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物属性信息之间的对应关系；将多帧连续的监控图片输入人物动作识别模型，输出目标对象对应的人物动作信息，其中，人物动作识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物动作信息之间的对应关
系；基于人物属性信息和人物动作信息确定目标服务，其中，目标服务为目标对象需要的服务；根据目标服务控制服务机器人。采用上述技术手段，可以解决现有技术中，服务机器人不能自动判断人们的需求，不能主动提供服务的问题，进而提供一种服务机器人可以主动为人们提供服务的方法。
23.在执行步骤s204之后，也就是基于人物属性信息和人物动作信息确定目标服务，包括：基于人物动作信息，判定目标对象有服务需求，其中，人物动作信息，包括：目标对象注视服务机器人，目标对象向服务机器人招手；基于人物动作信息，确定服务机器人与目标对象交互的人称用语；在目标对象有服务需求的情况下，基于人称用语，利用服务机器人与目标对象进行人机交互，以确定目标服务。
24.如果目标对象注视服务机器人，目标对象可能存在服务需求，此时可以判定目标对象存在服务需求；如果目标对象向服务机器人招手，此时可以判定目标对象存在服务需求。存在服务需求就是目标对象需要服务机器人的服务。基于人物属性信息，确定服务机器人与目标对象交互的人称用语。人称用语可以是先生、女士、小姐和大爷等。比如人物属性信息表明目标对象是中年男性，那么人称用语可以是先生。利用服务机器人与目标对象进行人机交互，可以是语音交互，也可以是文字交互。比如目标对象说自己需要路径导航服务，那么将路径导航服务确定为目标服务。
25.在一个可选实施例中，实时获取目标对象对应的多帧连续的监控图片和语音指令；从多帧连续的监控图片中提取目标对象对应的唇语特征；将唇语特征输入唇语识别模型，输出目标对象对应的唇语指令，其中，人物属性识别模型已通过训练，学习并保存有唇语特征和唇语指令之间的对应关系；根据语音指令和唇语指令确定目标对象对应的真实指令；基于真实指令确定目标服务；根据目标服务控制服务机器人。
26.从多帧连续的监控图片中提取目标对象对应的唇语特征，可以是常见的图像处理技术，比如先通过高斯模糊核在尺度空间中对监控图片进行平滑处理，此后通过局部导数运算来计算经过平滑处理的监控图片的唇语特征。还可以通过机器视觉方面的技术提取唇语特征。因为有的环境中声音嘈杂，如果接收目标对象的语音指令，可能接收到的目标对象的语音指令不清楚，所以本公开实施例利用神经网络模型（唇语识别模型）识别唇语。为了提高识别用户真正的指令的准确率，本公开实施例同时考虑了唇语识别和语音指令。当然语音指令可以是根据获取到的目标对象的部分语音（在嘈杂的环境中，无法获取全部的语音），通过自然语言处理得到的。
27.根据语音指令和唇语指令确定目标对象对应的真实指令之后，方法还包括：基于人物属性信息、人物动作信息和真实指令确定目标服务；根据目标服务控制服务机器人。
28.举例说明，真实指令表示目标对象需要咨询服务，人物属性信息和人物动作信息显示目标对象是一个步履蹒跚的老人，那么给该老人提供的目标服务应该是咨询服务，以及和咨询服务相关的帮助。比如在医院中，咨询服务是机器上挂号的服务，老人即使在指导下，仍然不会操作，那么服务机器人应该帮助老人完成在机器上挂号的事。如果目标对象是一个年轻人的话，那么服务机器人只需要提供机器上挂号的指导就可以了。
29.根据语音指令和唇语指令确定目标对象对应的真实指令之后，方法还包括：当真实指令表示目标对象需要路径导航服务时：获取目标对象所属区域的路径信息；根据真实指令、人物属性信息、人物动作信息和路径信息，通过服务机器人上的数学模型为目标对象
规划路径；其中，目标服务包括路径导航服务。
30.路径信息可以是联网实时获取到的目标对象所属区域的路径的信息，也可以是目标对象所属区域的历史路径的信息。路径信息包括在不同时间段内行人的数量，以及路径上的障碍物的信息，电梯的信息等。
31.可选地，服务机器人还可以为目标对象运输货物，比如在酒店中，顾客a手提一个大箱子进入酒店，那么服务机器人可以主动询问顾客a是否需要货物运输服务，如果需要，那么服务机器人记录顾客a的房间号以及大箱子的信息，根据大箱子的信息、该房间号、和路径信息，通过服务机器人上的数学模型为规划配送路径，服务机器人根据该配送路径完成货物的运输。
32.根据真实指令、人物属性信息、人物动作信息和路径信息，通过服务机器人上的数学模型为目标对象规划路径之前，方法还包括：分别根据路径最短规则、障碍物最少规则、耗时最短规则和行人最少规则，建立路径最短函数、障碍物最少函数、耗时最短函数和行人最少函数；基于路径最短函数、障碍物最少函数、耗时最短函数和行人最少函数，构建数学模型。
33.每个函数可以理解为一个约束条件。路径最短函数、障碍物最少函数、耗时最短函数和行人最少函数虽然分别是根据路径最短规则、障碍物最少规则、耗时最短规则和行人最少规则建立的，但是路径最短函数、障碍物最少函数、耗时最短函数和行人最少函数可以用于计算路径的长度、障碍物的数量、耗时时间和行人的数量。通过路径最短函数、障碍物最少函数、耗时最短函数和行人最少函数对每条路径进行计算，将得到的四个计算结果加权求和，得到每条路径对应的数学模型的输出。对四个计算结果加权求和的权值根据具体的用户确定。
34.根据真实指令、人物属性信息、人物动作信息和路径信息，通过服务机器人上的数学模型为目标对象规划路径。如果目标对象是老人或者有较大的行李物件，那么为目标对象规划路径，需要优先考虑障碍物和行人，也就是障碍物最少函数和行人最少函数计算的结果对应的权值较大。如果目标对象是年轻人或者目标对象的行李物件较小，那么为目标对象规划路径，需要优先考虑耗时和路径的长短，也就是路径最短函数和耗时最短函数计算的结果对应的权值较大。
35.在执行步骤203之后，也就是将多帧连续的监控图片输入人物动作识别模型，输出目标对象对应的人物动作信息之后，方法还包括：获取目标对象所属区域的天气信息；根据天气信息、人物属性信息和人物动作信息确定环境调节参数值；根据环境调节参数值，调用环境调节服务，以控制服务机器人调节目标对象所属区域的环境，目标服务包括环境调节服务。
36.天气信息包含当前环境中的温度和湿度。环境调节参数值可以是需要调节的温度的大小、湿度的大小。环境调节服务可以制冷、制热和调整湿度。服务机器人内置制热装置、制冷装置和湿气装置。
37.上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本技术的可选实施例，在此不再一一赘述。
38.下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
39.图3是本公开实施例提供的一种服务机器人的控制装置的示意图。如图3所示，该服务机器人的控制装置包括：获取模块301，被配置为实时获取目标对象对应的多帧连续的监控图片；第一模型模块302，被配置为将多帧连续的监控图片输入人物属性识别模型，输出目标对象对应的人物属性信息，其中，人物属性识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物属性信息之间的对应关系；第二模型模块303，被配置为将多帧连续的监控图片输入人物动作识别模型，输出目标对象对应的人物动作信息，其中，人物动作识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物动作信息之间的对应关系；确定模块304，被配置为基于人物属性信息和人物动作信息确定目标服务，其中，目标服务为目标对象需要的服务；控制模块305，被配置为根据目标服务控制服务机器人。
40.人物属性识别模型、人物属性识别模型和唇语识别模型可以是常见的任何一种神经网络模型，比如resnet、 moblienet、 ssd和 yolo 等模型。如果监控图片包含的信息足够多，那么一张监控图片输入人物属性识别模型，就可以得到目标对象对应的人物属性信息，当然多帧连续的监控图片输入人物属性识别模型，得到的人物属性信息是更加完整的。但是因为一张图片只能表示目标对象的一个固定的动作，本公开实施例的人物动作信息更优选的是目标对象的一个连续的动作，所以输入人物动作识别模型的图片，更好的是多帧连续的监控图片。多帧连续的监控图片可以表示目标对象的一个或多个连续的动作。本公开实施例的应用场景可以是酒店、楼宇和社区等场景，目标服务可以是路径导航服务、环境调节服务、咨询服务、拎行李服务、运输行李服务和扶老人服务等。人物属性信息，包括目标对象的年龄、性别和会员身份等，人物动作信息，包括：目标对象的拎行李的动作、抱小孩的动作和行走的动作。比如，人物属性信息表示目标对象为老人，人物动作信息表示该老人拎着较重或较大的行李（大于预设阈值的行李为较重或较大，该预设阈值和目标对象的年龄有关），那么调用拎行李服务，通过拎行李服务控制服务机器人，帮助该老人拎行李。如果目标对象为多个，有会员身份的目标对象可以得到优先的服务。目标服务可以设置在服务机器人上。
41.可选地，实时获取目标对象对应的多帧连续的监控图片，还可以是实时获取目标对象对应的监控视频。多帧连续的监控图片，和监控视频的效果是一样的。可以通过监控图片和监控视频可以通过rgb摄像头、3d摄像头获取。
42.根据本公开实施例提供的技术方案，实时获取目标对象对应的多帧连续的监控图片；将多帧连续的监控图片输入人物属性识别模型，输出目标对象对应的人物属性信息，其中，人物属性识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物属性信息之间的对应关系；将多帧连续的监控图片输入人物动作识别模型，输出目标对象对应的人物动作信息，其中，人物动作识别模型已通过训练，学习并保存有监控图片和人物动作信息之间的对应关系；基于人物属性信息和人物动作信息确定目标服务，其中，目标服务为目标对象需要的服务；根据目标服务控制服务机器人。采用上述技术手段，可以解决现有技术中，服务机器人不能自动判断人们的需求，不能主动提供服务的问题，进而提供一种服务机器人可以主动为人们提供服务的方法。
43.可选地，获取模块301还被配置为基于人物属性信息和人物动作信息确定目标服务，包括：基于人物动作信息，判定目标对象有服务需求，其中，人物动作信息，包括：目标对象注视服务机器人，目标对象向服务机器人招手；基于人物动作信息，确定服务机器人与目标对象交互的人称用语；在目标对象有服务需求的情况下，基于人称用语，利用服务机器人与目标对象进行人机交互，以确定目标服务。
44.如果目标对象注视服务机器人，目标对象可能存在服务需求，此时可以判定目标对象存在服务需求；如果目标对象向服务机器人招手，此时可以判定目标对象存在服务需求。存在服务需求就是目标对象需要服务机器人的服务。基于人物属性信息，确定服务机器人与目标对象交互的人称用语。人称用语可以是先生、女士、小姐和大爷等。比如人物属性信息表明目标对象是中年男性，那么人称用语可以是先生。利用服务机器人与目标对象进行人机交互，可以是语音交互，也可以是文字交互。比如目标对象说自己需要路径导航服务，那么将路径导航服务确定为目标服务。
45.可选地，获取模块301还被配置为实时获取目标对象对应的多帧连续的监控图片和语音指令；从多帧连续的监控图片中提取目标对象对应的唇语特征；将唇语特征输入唇语识别模型，输出目标对象对应的唇语指令，其中，人物属性识别模型已通过训练，学习并保存有唇语特征和唇语指令之间的对应关系；根据语音指令和唇语指令确定目标对象对应的真实指令；基于真实指令确定目标服务；根据目标服务控制服务机器人。
46.为了提高识别用户真正的指令的准确率，本公开实施例同时考虑了唇语识别和语音指令。当然语音指令可以是根据获取到的目标对象的部分语音（在嘈杂的环境中，无法获取全部的语音），通过自然语言处理得到的。
47.可选地，获取模块301还被配置为基于人物属性信息、人物动作信息和真实指令确定目标服务；根据目标服务控制服务机器人。
48.举例说明，真实指令表示目标对象需要咨询服务，人物属性信息和人物动作信息显示目标对象是一个步履蹒跚的老人，那么给该老人提供的目标服务应该是咨询服务，以及和咨询服务相关的帮助。比如在医院中，咨询服务是机器上挂号的服务，老人即使在指导下，仍然不会操作，那么服务机器人应该帮助老人完成在机器上挂号的事。如果目标对象是一个年轻人的话，那么服务机器人只需要提供机器上挂号的指导就可以了。
49.可选地，获取模块301还被配置为当真实指令表示目标对象需要路径导航服务时：获取目标对象所属区域的路径信息；根据真实指令、人物属性信息、人物动作信息和路径信息，通过服务机器人上的数学模型为目标对象规划路径；其中，目标服务包括路径导航服务。
50.路径信息可以是联网实时获取到的目标对象所属区域的路径的信息，也可以是目标对象所属区域的历史路径的信息。路径信息包括在不同时间段内行人的数量，以及路径上的障碍物的信息，电梯的信息等。
51.可选地，服务机器人还可以为目标对象运输货物，比如在酒店中，顾客a手提一个大箱子进入酒店，那么服务机器人可以主动询问顾客a是否需要货物运输服务，如果需要，那么服务机器人记录顾客a的房间号以及大箱子的信息，根据大箱子的信息、该房间号、和路径信息，通过服务机器人上的数学模型为规划配送路径，服务机器人根据该配送路径完成货物的运输。
52.可选地，获取模块301还被配置为分别根据路径最短规则、障碍物最少规则、耗时最短规则和行人最少规则，建立路径最短函数、障碍物最少函数、耗时最短函数和行人最少函数；基于路径最短函数、障碍物最少函数、耗时最短函数和行人最少函数，构建数学模型。
53.每个函数可以理解为一个约束条件。路径最短函数、障碍物最少函数、耗时最短函数和行人最少函数虽然分别是根据路径最短规则、障碍物最少规则、耗时最短规则和行人最少规则建立的，但是路径最短函数、障碍物最少函数、耗时最短函数和行人最少函数可以用于计算路径的长度、障碍物的数量、耗时时间和行人的数量。通过路径最短函数、障碍物最少函数、耗时最短函数和行人最少函数对每条路径进行计算，将得到的四个计算结果加权求和，得到每条路径对应的数学模型的输出。对四个计算结果加权求和的权值根据具体的用户确定。
54.根据真实指令、人物属性信息、人物动作信息和路径信息，通过服务机器人上的数学模型为目标对象规划路径。如果目标对象是老人或者有较大的行李物件，那么为目标对象规划路径，需要优先考虑障碍物和行人，也就是障碍物最少函数和行人最少函数计算的结果对应的权值较大。如果目标对象是年轻人或者目标对象的行李物件较小，那么为目标对象规划路径，需要优先考虑耗时和路径的长短，也就是路径最短函数和耗时最短函数计算的结果对应的权值较大。
55.可选地，第二模型模块303还被配置为获取目标对象所属区域的天气信息；根据天气信息、人物属性信息和人物动作信息确定环境调节参数值；根据环境调节参数值，调用环境调节服务，以控制服务机器人调节目标对象所属区域的环境，目标服务包括环境调节服务。
56.天气信息包含当前环境中的温度和湿度。环境调节参数值可以是需要调节的温度的大小、湿度的大小。环境调节服务可以制冷、制热和调整湿度。服务机器人内置制热装置、制冷装置和湿气装置。
57.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本公开实施例的实施过程构成任何限定。
58.图4是本公开实施例提供的电子设备4的示意图。如图4所示，该实施例的电子设备4包括：处理器401、存储器402以及存储在该存储器402中并且可在处理器401上运行的计算机程序403。处理器401执行计算机程序403时实现上述各个方法实施例中的步骤。或者，处理器401执行计算机程序403时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
59.示例性地，计算机程序403可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或多个模块/单元被存储在存储器402中，并由处理器401执行，以完成本公开。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序403在电子设备4中的执行过程。
60.电子设备4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等电子设备。电子设备4可以包括但不仅限于处理器401和存储器402。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是电子设备4的示例，并不构成对电子设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如，电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
61.处理器401可以是中央处理单元（central processing unit，cpu），也可以是其它通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuit，asic）、现场可编程门阵列（field-programmable gate array，fpga）、神经网络处理器（neural-network process units，npu）、图形处理器（graphics processing unit，gpu）、类脑处理器（brain processing unit，bpu）或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。存储器402可以是电子设备4的内部存储单元，例如，电子设备4的硬盘或内存。存储器402也可以是电子设备4的外部存储设备，例如，电子设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡（smart media card，smc），安全数字（secure digital，sd）卡，闪存卡（flash card）等。进一步地，存储器402还可以既包括电子设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器402用于存储计算机程序以及电子设备所需的其它程序和数据。存储器402还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
62.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
63.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
64.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开的范围。
65.在本公开所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
66.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
67.另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单
元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
68.集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本公开实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可以实现上述各个方法实施例的步骤。计算机程序可以包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（read-only memory，rom）、随机存取存储器（random access memory，ram）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如，在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
69.以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本公开的保护范围之内。