培养方案检验方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种培养方案检验方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着生活的富足，人们对自家饲养的宠物的外形也有一定的需求，希望可以饲养出符合自身喜好的外形的宠物。宠物的形象除了由基因先天决定的花色之外，后天的培养例如：饮食、生活作息、日常活动等也对宠物的形象存在着一定的影响。
3.但是，普通的饲育者并不具备专业的饲育知识，这些饲育者只能通过搜寻与自家宠物相关的饲育案例，通过模仿案例中的培养方案对自家的宠物进行培养。这种方式无法对培养方案进行先行检验，无法保证案例中的培养方案与案例的结果之间是相关联的。即无法先行确认案例中培养方案的可信度。且每只宠物的实际情况均不相同，上述方式确定出的培养方案在不同的宠物身上也可能会起到不同的效果，导致最终的饲育结果无法达到饲育者原先的期望。


技术实现要素：

4.为了解决现有技术中存在的上述问题，本技术实施方式提供了一种培养方案检验方法、装置、电子设备及存储介质，可以在正式饲育前对培养方案的可信度进行检验，确保饲育者选出符合自身期望的培养方案。
5.第一方面，本技术的实施方式提供了一种培养方案检验方法，该方法包括：
6.获取饲育者的个人信息、饲育者所饲养的宠物的宠物信息和饲养宠物的饲育空间的环境信息；
7.根据个人信息和环境信息，构建饲育模型，其中，饲育模型用于模拟饲育空间的生活环境；
8.根据宠物信息构建初始虚拟宠物，以便模拟宠物的生长；
9.将待检验培养方案和初始虚拟宠物输入饲育模型，对初始虚拟宠物进行培养模拟，得到目标虚拟宠物；
10.获取目标虚拟宠物与初始虚拟宠物之间的差异，得到差异信息；
11.根据差异信息对待检验培养方案进行检验处理，以确定待检验培养方案的可信度。
12.第二方面，本技术的实施方式提供了一种培养方案检验装置，包括：
13.获取模块，用于获取饲育者的个人信息、饲育者所饲养的宠物的宠物信息和饲养宠物的饲育空间的环境信息；
14.构建模块，用于根据个人信息和环境信息，构建饲育模型，其中，饲育模型用于模拟饲育空间的生活环境，并根据宠物信息构建初始虚拟宠物，以便模拟宠物的生长；
15.模拟模块，用于将待检验培养方案和初始虚拟宠物输入饲育模型，对初始虚拟宠
物进行培养模拟，得到目标虚拟宠物；
16.检验模块，用于获取目标虚拟宠物与初始虚拟宠物之间的差异，得到差异信息，并根据差异信息对待检验培养方案进行检验处理，以确定待检验培养方案的可信度。
17.第三方面，本技术实施方式提供一种电子设备，包括：处理器，处理器与存储器相连，存储器用于存储计算机程序，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序，以使得电子设备执行如第一方面的方法。
18.第四方面，本技术实施方式提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面的方法。
19.第五方面，本技术实施方式提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，计算机可操作来使计算机执行如第一方面的方法。
20.实施本技术实施方式，具有如下有益效果：
21.在本技术实施方式中，通过获取饲育者的个人信息和饲养宠物的饲育空间的环境信息，构建模拟饲育空间的生活环境、环境气候变化和交互事件的饲育模型。同时，获取饲育者所饲养的宠物的宠物信息，构建与饲育者所饲养的宠物相同的虚拟宠物，以便模拟宠物的生长。然后，将待检验培养方案和初始虚拟宠物输入饲育模型，结合培养方案和饲育者的饲育习惯以及饲育环境，对初始虚拟宠物进行培养模拟，得到目标虚拟宠物。最后，获取目标虚拟宠物与初始虚拟宠物之间的差异，得到差异信息，继而根据差异信息对待检验培养方案进行检验处理，以确定待检验培养方案的可信度。由此，实现了在正式饲育前对培养方案的可信度进行检验，同时，可以事先对饲育效果进行预测，使饲育者在选择饲育方案时，可以直观的观测到自家宠物的饲育效果，选择出符合自身期望的培养方案。
附图说明
22.为了更清楚地说明本技术实施方式中的技术方案，下面将对实施方式描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施方式，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。
23.图1为本技术实施方式提供的一种培养方案检验装置的硬件结构示意图；
24.图2为本技术实施方式提供的一种对宠物的培养方案进行检验的场景下的，培养方案检验方法的系统框架图；
25.图3为本技术实施方式提供的一种培养方案检验方法的流程示意图；
26.图4为本技术实施方式提供的一种根据气候变化信息、交互时间和交互规律，调整点云模型，得到饲育模型的方法的流程示意图；
27.图5为本技术实施方式提供的一种交互时间轴的示意图；
28.图6为本技术实施方式提供的一种气候时间轴的示意图；
29.图7为本技术实施方式提供的另一种气候时间轴的示意图；
30.图8为本技术实施方式提供的一种培养方案检验装置的功能模块组成框图；
31.图9为本技术实施方式提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
32.下面将结合本技术实施方式中的附图，对本技术实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本技术一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本技术中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本技术保护的范围。
33.本技术的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
34.在本文中提及“实施方式”意味着，结合实施方式描述的特定特征、结果或特性可以包含在本技术的至少一个实施方式中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施方式，也不是与其它实施方式互斥的独立的或备选的实施方式。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施方式可以与其它实施方式相结合。
35.首先，参阅图1，图1为本技术实施方式提供的一种培养方案检验装置的硬件结构示意图。该培养方案检验装置100包括至少一个处理器101，通信线路102，存储器103以及至少一个通信接口104。
36.在本实施方式中，处理器101，可以是一个通用中央处理器(central processing unit，cpu)，微处理器，特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，asic)，或一个或多个用于控制本技术方案程序执行的集成电路。
37.通信线路102，可以包括一通路，在上述组件之间传送信息。
38.通信接口104，可以是任何收发器一类的装置(如天线等)，用于与其他设备或通信网络通信，例如以太网，ran，无线局域网(wireless local area networks，wlan)等。
39.存储器103，可以是只读存储器(read-only memory，rom)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，ram)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
40.在本实施方式中，存储器103可以独立存在，通过通信线路102与处理器101相连接。存储器103也可以和处理器101集成在一起。本技术实施方式提供的存储器103通常可以具有非易失性。其中，存储器103用于存储执行本技术方案的计算机执行指令，并由处理器101来控制执行。处理器101用于执行存储器103中存储的计算机执行指令，从而实现本技术下述实施方式中提供的方法。
41.在可选的实施方式中，计算机执行指令也可以称之为应用程序代码，本技术对此不作具体限定。
42.在可选的实施方式中，处理器101可以包括一个或多个cpu，例如图1中的cpu0和
cpu1。
43.在可选的实施方式中，该培养方案检验装置100可以包括多个处理器，例如图1中的处理器101和处理器107。这些处理器中的每一个可以是一个单核(single-cpu)处理器，也可以是一个多核(multi-cpu)处理器。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。
44.在可选的实施方式中，若培养方案检验装置100为服务器，例如，可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(contentdelivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。则培养方案检验装置100还可以包括输出设备105和输入设备106。输出设备105和处理器101通信，可以以多种方式来显示信息。例如，输出设备105可以是液晶显示器(liquid crystal display，lcd)，发光二级管(light emitting diode，led)显示设备，阴极射线管(cathode ray tube，crt)显示设备，或投影仪(projector)等。输入设备106和处理器101通信，可以以多种方式接收用户的输入。例如，输入设备106可以是鼠标、键盘、触摸屏设备或传感设备等。
45.上述的培养方案检验装置100可以是一个通用设备或者是一个专用设备。本技术实施方式不限定培养方案检验装置100的类型。
46.其次，需要说明的是，本技术所提供的一种培养方案检验方法可以适用于对宠物的培养方案、植物的培养方案、家禽的培养方案等各类培养方案进行检验的场景。在本实施方式中，将以对宠物的培养方案进行检验的场景为例，对本技术所提供的一种培养方案检验方法进行说明，其他场景下对培养方案进行检验的方法与对宠物的培养方案进行检验的场景下的培养方案检验方法相似，在此不再赘述。
47.最后，图2为本技术实施方式提供的一种对宠物的培养方案进行检验的场景下的，培养方案检验方法的系统框架图。具体而言，该系统可以包括：数据获取装置201、模拟培养装置202、以及模型数据库203。其中，数据获取装置201可以是智能手机(如android手机、ios手机、windows phone手机等)、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、移动互联网设备mid(mobile internet devices，简称：mid)等，用于接收饲育者输入的个人信息、其所饲养的宠物的宠物信息、饲养宠物的饲育空间的环境信息、以及待检验培养方案，并显示最终的模拟结果和检验结果。模拟培养装置202可以是服务器，用于接收数据获取装置201发送的饲育者的个人信息、其所饲养的宠物的宠物信息、饲养宠物的饲育空间的环境信息、以及待检验培养方案，从模型数据库203获取模型数据进行模型构建和模拟培养，并将模拟结果和检验结果发送至数据获取装置201。同时，模拟培养装置202还会对模型数据库203进行更新维护。
48.在本实施方式中，饲育者可以通过数据获取装置201登录模拟系统，填写并上传相关材料，例如：多张不同视角下的房间图片、房屋平面图纸以及定位信息作为饲育空间的环境信息，多张不同视角下宠物的全身图像以及病历信息作为宠物的宠物信息，自身的历史饲育信息作为个人信息，以及待检验培养方案的文本或视频。数据获取装置201获取到相关信息后，将这些信息发送至模拟培养装置202，以便于模拟培养装置202对这些信息进行分析，同时根据分析结果调用模型数据库203中的模型数据构建饲育模型和模拟宠物进行模拟培养。继而根据模拟结果对待检验培养方案的效果进行检验，并将检验结果和模拟结果
返回至数据获取装置201。具体而言，模拟培养装置202根据多张不同视角下的房间图片以及房屋平面图纸构建该房间的点云模型。同时，根据定位信息确定该房间所处位置的气候特征，生成模拟在培养时段中该房间所处位置的气候变化的气候时间轴。根据饲育者的历史饲育信息，确定饲育者的交互规律和交互时间，继而生成模拟在培养时段中饲育者和宠物之间的交互事件的交互时间轴。继而将气候时间轴和交互时间轴叠加至点云模型中，以通过这两个时间轴控制点云模型中的气候变化和事件的发生，形成饲育模型。同时，基于多张不同视角下宠物的全身图像确定该宠物的体型，继而结合宠物信息中该宠物的品种和年龄，在模型数据库203中匹配出相应的标准身体模型进行调整，生成初始身体模型。再通过病历信息对初始身体模型进行二次调整，使其更加切合宠物的真实状态，再通过多张不同视角下宠物的全身图像确定宠物的毛色特征，继而在模型数据库203中匹配出对应的贴图覆盖至调整后的身体模型上，生成该模型宠物。
49.模拟培养装置202在构建出饲育模型和虚拟宠物后，将该虚拟宠物和待检验培养方案输入饲育模型中，继而通过待检验培养方案调整交互时间轴中的交互事件，对虚拟宠物进行模拟培养。得到模拟结果后，模拟培养装置202可以将模拟结果与输入的虚拟宠物进行比对，记录两者的差异，继而将这些差异与待检验培养方案中的培养效果进行比对，来确定该待检验培养方案的可信度。并将得到的模拟结果和可信度发送至数据获取装置201，以便于饲育者进行查看后，决定是否采用该待检验培养方案对自家的宠物进行培养。
50.在本实施方式中，实现了在正式饲育前对培养方案的可信度进行检验，同时，可以事先对饲育效果进行预测，使饲育者在选择饲育方案时，可以直观的观测到自家宠物的饲育效果，选择出符合自身期望的培养方案。
51.以下，将以对宠物的培养方案进行检验的场景为例，对本技术所公开的培养方案检验方法进行说明：
52.参阅图3，图3为本技术实施方式提供的一种培养方案检验方法的流程示意图。该培养方案检验方法包括以下步骤：
53.301：获取饲育者的个人信息、饲育者所饲养的宠物的宠物信息和饲养宠物的饲育空间的环境信息。
54.在本实施方式中，饲育者的个人信息可以包括：作息信息、喂食习惯信息和与宠物的历史交互信息。其中，作息信息可以是饲育者每天的起床时间、睡觉时间、出门时间等；喂食习惯信息用于记录饲育者喂食宠物的时间和频率，例如：每天早上直接放好一天的量，还是在不同的时间中分次喂食；历史交互信息则用于记录饲育者和宠物每天的交互时间和交互内容。宠物信息可以包括：全身图像、病历信息和历史行为信息。其中，全身图像可以是不同视角下的多张全身图像或局部图像，可以由饲育者自行拍摄后进行上传；病历信息可以通过关联该宠物就诊的宠物医院系统获取；历史行为信息可以是饲育者家中安装的监控摄像头的历史监控数据，有饲育者进行导出处理后，自行上传；或者也可以是相关文字描述，由饲育者在输入信息时手动填写。环境信息可以包括：房屋信息，房屋位置信息和室内摆设信息。其中，房屋信息可以是多张不同视角下的房屋图片和房屋的平面图纸，同样可以由饲育者自行拍摄后进行上传；房屋位置信息可以是gps定位信息；室内摆设信息则可以通过对上述的多张不同视角下的房屋图片进行特征识别来获取。
55.具体而言，在本实施方式中，由于数据获取装置201可以是智能手机、平板电脑、掌
上电脑、笔记本电脑等个人设备，因此，饲育者可以在数据获取装置201中安装与培养方案检验相关联的应用程序，继而通过注册登录的方式进行个人信息、宠物信息以及环境信息的提交；或者可以通过访问与培养方案检验相关联的微信小程序，继而通过实名认证的微信登录的方式进行个人信息、宠物信息以及环境信息的提交；再或者可以通过访问培养方案检验的网站，继而通过注册登录的方式进行个人信息、宠物信息以及环境信息的提交。
56.具体而言，以应用程序的信息填写界面为例，其中，作息信息、喂食习惯信息、与宠物的历史交互信息、以及文本形式的历史行为信息等可以通过文本框的形式输入填写；全身图像、房屋信息、室内摆设信息和视频形式的历史行为信息可以通过点击文件选择按钮选择相应的文件进行上传；病历信息和房屋位置信息则可以通过点击文本框后的二级菜单按钮，打开二级菜单进行选择。饲育者填写完信息后，可以通过点击确定按钮，将填写的信息提交至模拟培养装置202。模拟培养装置202在接收到信息后，即可开始对这些信息进行分析，以构建相应的模型进行后续的模拟培养。
57.302：根据个人信息和环境信息，构建饲育模型。
58.在本实施方式中，饲育模型用于模拟饲育空间的生活环境。具体而言，该模型除了对宠物的生活环境的空间进行模拟外，还可以对该空间的气候和其中发生的交互事件进行模拟。
59.在本实施方式中，首先，根据房屋信息和室内摆设信息构建饲养空间的点云模型。具体而言，通过对多张房屋图片中的每张房屋图片进行特征提取，在每张房屋图片中识别出窗户、门、墙角、墙饰等特殊位置作为每张房屋图片的特征点。从而将每张房屋图片中相同位置的特征点进行合并，构建出粗略的点云空间，作为初始点云模型。然后，通过房屋的平面图纸中记载的房屋、窗户、门等的尺寸信息，对初始点云模型进行调整，时初始点云模型中的门窗、墙壁等的尺寸与平面图纸所记载的尺寸相同。然后，对多张房屋图片进行分析，确定其中包含的家具和摆设位置作为室内摆设信息。并根据平面图纸中记载的房屋、窗户、门等的尺寸信息，确定每张房屋图片中的家具的尺寸信息，继而生成相应的家具点云模型，并根据室内摆设信息将这些家具点云模型放置于调整后的初始点云模型中相应的位置，得到饲养空间的点云模型。
60.然后，可以根据房屋位置信息确定饲育空间的气候变化信息。具体而言，房屋的位置信息可以是gps定位信息，通过该gps定位信息可以快速确定该房屋所在的地区，继而获取该地区的历史天气信息和天气预测信息作为气候变化信息。
61.然后，可以根据作息信息、喂食习惯信息和历史交互信息确定饲育者和宠物的交互时间和交互规律。在本实施方式中，根据上述记载，作息信息可以是饲育者每天的起床时间、睡觉时间、出门时间等；喂食习惯信息用于记录饲育者喂食宠物的时间和频率，例如：每天早上直接放好一天的量，还是在不同的时间中分次喂食；历史交互信息则用于记录饲育者和宠物每天的交互时间和交互内容。由此，通过对作息信息、喂食习惯信息和历史交互信息的分析，可以确定饲育者每天出现在饲育空间中的时间、和宠物的交互事件、喂食习惯等，作为该饲育者和宠物的交互时间和交互规律。例如：饲育者在工作日时，每天早上7点30出门，出门时会准备一天量的干粮类宠物口粮和饮水，晚上7点到家，在8点到9点之间和宠物进行互动，并喂食少量罐头类口粮；休息日时，全天在家，每天按时准备不同类型的口粮，并陪伴宠物玩耍。
62.最后，即可根据气候变化信息、交互时间和交互规律，调整点云模型，得到饲育模型。在本实施方式中通过建立时间轴，并在时间轴上添加相应的事件形成事件时间轴的方式，将饲育者和天气对宠物生长的影响添加至点云模型中。具体而言，如图4所示，该调整方法包括：
63.401：建立时间轴，并根据交互时间在时间轴中确定至少一个交互区间，并根据交互规律生成至少一个交互事件。
64.在本实施方式中，该至少一个交互事件与至少一个交互区间一一对应。具体而言，首先，可以将时间轴按照天数进行划分成不同的区间，并基于当前时间和饲育者的职业信息确定划分的每个区间是工作日还是休息日，并将确定的类型作为每个区间的区间类型。然后，基于步骤302中确定的交互时间和交互规律，并结合每个区间的区间类型，对每个区间进行交互区间的划分。例如：对于区间1，其区间类型为工作日，则根据步骤302中示例的交互时间和交互规律，可以将区间1划分为四个交互区间：[交互区间1：7:30-19:00；饲育者外出工作，宠物独自在家，无交互]；[交互区间2：19:00-20:00；饲育者下班回家，吃饭、洗漱，弱交互]；[交互区间3：20:00-21:00；饲育者和宠物进行游戏并喂食，强交互]；[交互区间4：21:00-(第二天)7:30；饲育者入睡，弱交互]。
[0065]
在本实施方式中，确定出交互区间后，可以根据交互区间对应的时间段，以及分析出的饲育者在该时间段中和宠物的交互规律，随机生成对应交互规律的交互事件。
[0066]
402：将至少一个交互内容中的每个交互内容填充至对应的交互区间中，生成交互时间轴。
[0067]
在本实施方式中，可以根据交互区间对应的时间段，将交互区间放置于时间轴中对应的位置，并将对应该交互区间的具体交互事件填充进该交互区间中，得到如图5所示的交互时间轴。
[0068]
403：根据气候变化信息、当前时间和预设的模拟培养时长，确定第一时间段内的气候特征。
[0069]
在本实施方式中，第一时间段的起始时刻为当前时间，第一时间段的时长为模拟培养时长。简单来说，模拟培养时长可以通过待检验培养方案确定，也可以由饲育者自行设定。在确定模拟培养时长后，即可结合当前时间，确定第一时间段。例如，模拟培养时长为3个月，当前时间2022年3月31日，则第一时间段为2022年4月1日-2022年6月30日。
[0070]
同时，在本市实施方式中，气候变化信息可以是历史天气信息和天气预测信息。具体而言，历史天气信息是该地区在历史时间段中，例如过去5年内的天气信息；而天气预测信息则是气象站发布的对未来一段时间的天气信息。其中，天气预测信息较为准确，但通常预测的时长较短，基于此，当第一时间段较短时，即第一时间段小于或等于精准预测的时长时，可以直接将天气预测信息作为该第一时间段内的气候特征。而当第一时间段较长时，即第一时间段大于精准预测的时长时，可以通过将第一时间段拆分为等于精准预测的时长一段和超出精准预测的时长的另一端。其中，等于精准预测的时长一段采用天气预测信息作为气候特征，而超出精准预测的时长的另一段则可以通过该段时间的日期查找历史天气信息确定日期相同的历史天气信息作为该段时间对应的气候特征。例如：天气预测信息为接下来一周的天气情况，而第一时间段则为2周，则可以将第一时间段拆分为第1周和第2周。其中，第一周采用天气预测信息作为气候特征。对于第2周，则首先确定其日期，例如为：
2022年3月31日-2022年4月6日，则可以查找历史天气信息中，同为3月31日-4月6日这个时间段中的历史天气信息作为第2周的天气特征。
[0071]
404：根据气候特征随机生成至少一个气候事件，并将至少一个气候事件随机填充至时间轴中，生成气候时间轴。
[0072]
在本实施方式中，当气候特征为天气预测信息时，可以根据天气预测信息依次生成对应顺序的气候事件，并将生成的气候事件按照生成顺序填充至时间轴中。例如：天气预测信息为接下来一周的天气预测，具体为[3月31日、晴]、[4月1日、晴]、[4月2日、阴]、[4月3日、小雨]、[4月4日、大雨]、[4月5日、阴]、以及[4月6日、晴]，则生成的气候时间轴如图6所示。
[0073]
同样的，在本实施方式中，当气候特征为历史天气信息时，可以根据历史天气信息确定第一时间段内的天气特征和变化特征，继而随机生成对应的天气事件。例如：根据历史天气信息确定某时间段的天气特征为阴冷、多雨水，变化特征为快速变化，则说明该时间段以阴雨天为主，且天气切换频繁，则可以根据该特征生成如下天气序列：[3月31日、小雨]、[4月1日、阴]、[4月2日、小雨]、[4月3日、大雨]、[4月4日、大雨]、[4月5日、阴]、以及[4月6日、大雨]，同时生成如图7所示的气候时间轴。
[0074]
405：将气候时间轴和交互时间轴叠加至点云模型中，得到饲育模型。
[0075]
在本实施方式中，通过交互时间轴可以在饲育模型中生成与交互时间轴对应的交互事件，以及通过气候时间轴在饲育模型中生成与气候时间轴对应的气候事件。
[0076]
303：根据宠物信息构建初始虚拟宠物。
[0077]
在本实施方式中，虚拟宠物可以配合饲育模型来模拟宠物的生长过程。具体而言，宠物信息可以包括：全身图像、病历信息和历史行为信息。其中，全身图像可以是多视角下的多张全身图像。由此，对对全身图像进行特征提取，得到宠物的体型特征和至少一个外观特征。病历信息可以通过饲育者的授权，连接该宠物就医的宠物医院进行获取。病历信息记载了该宠物的年龄信息、品种信息和健康信息。历史行为信息可以是饲育者上传的饲养该宠物的监控视频，或由饲育者填写的该宠物的常见行为，由此，可以通过对历史行为信息的分析，确定该宠物的性格特征。
[0078]
基于此，在构建初始虚拟宠物的过程中，首先可以根据病历信息记载的品种信息获取对应的身体数据库，其中，身体数据库用于存储对应品种的宠物在不同年龄阶段和不同健康状态下的标准身体模型。继而进一步的根据年龄信息和健康信息，在身体数据库中匹配对应的初始身体模型，再根据通过实拍照片提取的体型特征对初始身体模型进行调整，得到身体模型。
[0079]
然后，根据至少一个外观特征在贴图库中进行匹配，得到与至少一个外观特征一一对应的至少一个外观贴图。具体而言，在提取外观特征之前，可以对宠物进行身体部位的划分，将其身体划分为头部、躯干(背部和腹部)、肢体(左前肢、右前肢、左后肢和右后肢)和尾巴(如果存在)。继而对划分的区域进行单独的外观特征提取，得到对应于每个区域的外观特征，同时，将每个外观特征对应的部位的名称作为部位标签，添加进该外观特征中。
[0080]
基于此，在本实施方式中，可以根据至少一个外观特征中每个外观特征的部位标签，获取对应的部位贴图库，其中，部位标签用于标识每个外观特征对应的宠物身体的部位，部位贴图库用于存储对应部位的贴图素材。然后，根据每个外观特征在对应的部位贴图
库中进行匹配，得到对应的贴图素材组。最后，根据每个外观特征对每个外观特征对应的贴图素材组进行贴图生成处理，得到至少一个外观贴图。
[0081]
最后，可以根据至少一个外观贴图和身体模型构建第一虚拟宠物，并根据健康信息和性格特征对第一虚拟宠物进行调整，得到初始虚拟宠物。具体而言，根据每个外观贴图对应的外观特征的部位标签，将外观贴图覆盖至身体模型上与部位标签对应的位置，继而构建出第一虚拟宠物。同时，根据健康信息和该宠物的品种信息，调整第一虚拟宠物的骨骼、肌肉和内脏，例如：健康信息显示某宠物肥胖，伴有内脏脂肪，左前肢存在一定的骨质增生。则可以对第一虚拟宠物的左前肢的骨骼部分进行骨质增生的调整，并在内脏部分和肌肉部分填充一定的脂肪。最后，根据性格特征生成该宠物的行为策略，并将该行为策略添加至第一虚拟宠物中，以在发生气候事件或交互事件时控制第一虚拟宠物的做出相应的行动。由此，实现对现实中宠物的外形、健康状态、以及性格的全面且高精度的模拟，使得模拟可以更加符合现实发展，提升模拟结果的真实性。
[0082]
304：将待检验培养方案和初始虚拟宠物输入饲育模型，对初始虚拟宠物进行培养模拟，得到目标虚拟宠物。
[0083]
具体而言，在本实施方式中，可以根据待检验培养方案，对饲育模型中交互时间轴中的交互事件进行参数调整。例如，将交互事件中的喂食食品，替换为待检验培养方案中的喂食食品；将交互事件中的玩耍事件，替换为待检验培养方案中的培养事件。
[0084]
基于此，在虚拟宠物输入后，即可启动调整后的交互时间轴和气候时间轴，使饲育模型随着时间的推进生成相应的交互事件和气候事件，对其中的虚拟宠物产生交互，模拟现实中的饲育过程。具体而言，可以每24小时进行一次结算，根据24小时内饲育模型中发生的交互事件和气候事件，调整虚拟宠物的参数。例如：在24小时内，进行了3次喂食，分别在早上的8点，中午的12点和晚上的18点；早上的喂食食物为干制口粮，中午的喂食食物为由鸡胸肉、豆腐、胡萝卜、生菜、白菜等自加工的营养餐，晚上的喂食食物为湿制罐头口粮。同时，由于天气晴朗，在下午14点-16点期间，带宠物离家进行了散步。基于此，在该24小时结束后，计算每份餐食，以及下午的散步运动对宠物身体的影响，继而根据该影响调整虚拟宠物的参数，例如：肌肉、毛发光泽度、脂肪等，从而将该24小时内发生的交互事件和气候事件对宠物的影响可视化。此外，还需要结合该宠物的生长规律，计算该宠物的生长情况，从而同步调整虚拟宠物的参数，实现对现实宠物的培养模拟。
[0085]
305：获取目标虚拟宠物与初始虚拟宠物之间的差异，得到差异信息。
[0086]
在本实施方式中，差异信息可以包括：体型差异、毛发光泽度差异、健康程度差异等，可以通过对初始虚拟宠物和目标虚拟宠物相关的特征进行提取并比对，得到相应的差异信息。
[0087]
306：根据差异信息对待检验培养方案进行检验处理，以确定待检验培养方案的可信度。
[0088]
在本实施方式中，可以对待检验培养方案进行关键词提取，得到待检验培养方案对应的至少一条效果信息。然后，根据至少一条效果信息对差异信息进行拆分处理，得到与至少一条效果信息一一对应的至少一条子差异信息。继而根据至少一条子差异信息中的每条子差异信息，确定每条子差异信息对应的效果信息的达标程度，得到至少一个达标率。再根据预设的阈值和至少一个达标率，将至少一条效果信息拆分为至少一个达标效果和至少
一个未达标效果。最后，根据至少一个达标效果和至少一个未达标效果，生成所诉待检验培养方案的可信度。
[0089]
具体而言，如步骤305中所述，差异信息可以包括：体型差异、毛发光泽度差异、健康程度差异等，但是，待检验培养方案可能只是对其中一部分的差异造成了影响。因此，可以通过待检验培养方案中记载的培养效果，在差异信息中将对应的子差异信息提取出来进行对应。例如：待检验培养方案中提到了增强宠物体质、改善宠物毛发光泽的效果，则可以提取差异信息中的健康差异作为增强宠物体质效果对应的子差异信息，提取差异信息中的毛发光泽度差异作为改善宠物毛发光泽效果对应的子差异信息。
[0090]
进一步，在本实施方式中，还可以根据待检验培养方案中对培养效果的描述，提取与其记载的效果相应的特征进行比对，获得对应的子差异信息，从而提升比对效率并降低系统的复杂度。
[0091]
然后，将每个效果对应的差异信息的差异程度和每个效果记载的改善程度进行比对，确定每个效果的达标率，具体而言，达标率可以通过公式
①
进行表示：
[0092][0093]
其中，p表示每个效果的达标率，a表示每个效果对应的差异信息的差异程度，b表示每个效果记载的改善程度。
[0094]
确定每个效果的达标率后，即可根据预设的阈值将这些效果划分为达标效果和未达标效果。例如，预先设定实际效果达到记载效果的60％，即可认为该效果可以实现，并非虚假宣传，则对应的阈值即为0.6。基于此，将达标率大于或等于0.6的效果划分为达标效果，小于0.6的效果则划分为未达标效果。
[0095]
在本实施方式中，可以直接将达标效果的数量占总效果数量的比例，作为该待检验培养方案的可信度，反馈给饲育者。
[0096]
在可选的实施方式中，还可以先将该待检验培养方案的效果以列表的形式展示给饲育者，由饲育者决定每个效果的重要程度，例如：可以在每个效果后面提供高、中、低三个选项，继而根据饲育者的选择，确定每个效果的重要程度。然后，基于每个效果的重要程度确定每个效果的权重，例如：重要程度高对应的权重为3、重要程度中对应的权重为2、重要程度低对应的权重为1。从而将达标效果的权重的和，与所有效果的权重的和的比值，作为该待检验培养方案的可信度。具体而言，该待检验培养方案的可信度可以通过公式
②
进行表示：
[0097][0098]
其中，c表示该待检验培养方案的可信度，di表示该待检验培养方案的至少一个达标效果中第i个达标效果对应的权重，n表示至少一个达标效果的数量，ej表示该待检验培养方案的所有效果中第j个效果对应的权重，m表示所有效果的数量，i，j为大于或等于1的整数。
[0099]
由此，将饲育者的关注重点结合至可信度中，使得到的可信度可以更加清晰的表现出该待检验培养方案在该饲育者关注的方面的达标程度。
[0100]
综上所述，本发明所提供的培养方案检验方法中，通过获取饲育者的个人信息和
饲养宠物的饲育空间的环境信息，构建模拟饲育空间的生活环境、环境气候变化和交互事件的饲育模型。同时，获取饲育者所饲养的宠物的宠物信息，构建与饲育者所饲养的宠物相同的虚拟宠物，以便模拟宠物的生长。然后，将待检验培养方案和初始虚拟宠物输入饲育模型，结合培养方案和饲育者的饲育习惯以及饲育环境，对初始虚拟宠物进行培养模拟，得到目标虚拟宠物。最后，获取目标虚拟宠物与初始虚拟宠物之间的差异，得到差异信息，继而根据差异信息对待检验培养方案进行检验处理，以确定待检验培养方案的可信度。由此，实现了在正式饲育前对培养方案的可信度进行检验，同时，可以事先对饲育效果进行预测，使饲育者在选择饲育方案时，可以直观的观测到自家宠物的饲育效果，选择出符合自身期望的培养方案。
[0101]
参阅图8，图8为本技术实施方式提供的一种培养方案检验装置的功能模块组成框图。如图8所示，该培养方案检验装置800包括：
[0102]
获取模块801，用于获取饲育者的个人信息、饲育者所饲养的宠物的宠物信息和饲养宠物的饲育空间的环境信息；
[0103]
构建模块802，用于根据个人信息和环境信息，构建饲育模型，其中，饲育模型用于模拟饲育空间的生活环境，并根据宠物信息构建初始虚拟宠物，以便模拟宠物的生长；
[0104]
模拟模块803，用于将待检验培养方案和初始虚拟宠物输入饲育模型，对初始虚拟宠物进行培养模拟，得到目标虚拟宠物；
[0105]
检验模块804，用于获取目标虚拟宠物与初始虚拟宠物之间的差异，得到差异信息，并根据差异信息对待检验培养方案进行检验处理，以确定待检验培养方案的可信度。
[0106]
在本发明的实施方式中，个人信息可以包括：作息信息、喂食习惯信息和与宠物的历史交互信息，其中，喂食习惯信息用于记录饲育者喂食宠物的时间和频率；环境信息可以包括：房屋信息，房屋位置信息和室内摆设信息。基于此，在根据个人信息和环境信息，构建饲育模型方面，构建模块802，具体用于：
[0107]
根据房屋信息和室内摆设信息构建饲养空间的点云模型；
[0108]
根据房屋位置信息确定饲育空间的气候变化信息；
[0109]
根据作息信息、喂食习惯信息和历史交互信息确定饲育者和宠物的交互时间和交互规律；
[0110]
根据气候变化信息、交互时间和交互规律，调整点云模型，得到饲育模型。
[0111]
在本发明的实施方式中，在根据气候变化信息、交互时间和交互规律，调整点云模型，得到饲育模型方面，构建模块802，具体用于：
[0112]
建立时间轴，并根据交互时间在时间轴中确定至少一个交互区间，并根据交互规律生成至少一个交互事件，其中，至少一个交互事件与至少一个交互区间一一对应；
[0113]
将至少一个交互内容中的每个交互内容填充至对应的交互区间中，生成交互时间轴；
[0114]
根据气候变化信息、当前时间和预设的模拟培养时长，确定第一时间段内的气候特征，其中，第一时间段的起始时刻为当前时间，第一时间段的时长为模拟培养时长；
[0115]
根据气候特征随机生成至少一个气候事件，并将至少一个气候事件随机填充至时间轴中，生成气候时间轴；
[0116]
将气候时间轴和交互时间轴叠加至点云模型中，得到饲育模型，以便通过交互时
间轴在饲育模型中生成与交互时间轴对应的交互事件，以及通过气候时间轴在饲育模型中生成与气候时间轴对应的气候事件。
[0117]
在本发明的实施方式中，宠物信息可以包括：全身图像、病历信息和历史行为信息。基于此，在根据宠物信息构建初始虚拟宠物方面，构建模块802，具体用于：
[0118]
对全身图像进行特征提取，得到宠物的体型特征和至少一个外观特征；
[0119]
根据历史行为信息确定宠物的性格特征；
[0120]
根据体型特征和病历信息构建宠物的身体模型；
[0121]
根据至少一个外观特征在贴图库中进行匹配，得到至少一个外观贴图，其中，至少一个外观贴图与至少一个外观特征一一对应；
[0122]
根据至少一个外观贴图和身体模型构建第一虚拟宠物，并根据健康信息和性格特征对第一虚拟宠物进行调整，得到初始虚拟宠物。
[0123]
在本发明的实施方式中，在根据体型特征和病历信息构建宠物的身体模型方面，构建模块802，具体用于：
[0124]
根据病历信息确定宠物的年龄信息、品种信息和健康信息；
[0125]
根据品种信息获取对应的身体数据库，其中，身体数据库用于存储对应品种的宠物在不同年龄阶段和不同健康状态下的标准身体模型；
[0126]
根据年龄信息和健康信息，在身体数据库中匹配对应的初始身体模型；
[0127]
根据体型特征对初始身体模型进行调整，得到身体模型。
[0128]
在本发明的实施方式中，在根据至少一个外观特征在贴图库中进行匹配，得到至少一个外观贴图方面，构建模块802，具体用于：
[0129]
根据至少一个外观特征中每个外观特征的部位标签，获取对应的部位贴图库，其中，部位标签用于标识每个外观特征对应的宠物身体的部位，部位贴图库用于存储对应部位的贴图素材；
[0130]
根据每个外观特征在对应的部位贴图库中进行匹配，得到对应的贴图素材组；
[0131]
根据每个外观特征对每个外观特征对应的贴图素材组进行贴图生成处理，得到至少一个外观贴图。
[0132]
在本发明的实施方式中，在根据差异信息对待检验培养方案进行检验处理，以确定待检验培养方案的可信度方面，检验模块804，具体用于：
[0133]
对待检验培养方案进行关键词提取，得到待检验培养方案对应的至少一条效果信息；
[0134]
根据至少一条效果信息对差异信息进行拆分处理，得到至少一条子差异信息，其中，至少一条子差异信息与至少一条效果信息一一对应；
[0135]
根据至少一条子差异信息中的每条子差异信息，确定每条子差异信息对应的效果信息的达标程度，得到至少一个达标率；
[0136]
根据预设的阈值和至少一个达标率，将至少一条效果信息拆分为至少一个达标效果和至少一个未达标效果；
[0137]
根据至少一个达标效果和至少一个未达标效果，生成所诉待检验培养方案的可信度。
[0138]
参阅图9，图9为本技术实施方式提供的一种电子设备的结构示意图。如图9所示，
电子设备900包括收发器901、处理器902和存储器903。它们之间通过总线904连接。存储器903用于存储计算机程序和数据，并可以将存储器903存储的数据传输给处理器902。
[0139]
处理器902用于读取存储器903中的计算机程序执行以下操作：
[0140]
获取饲育者的个人信息、饲育者所饲养的宠物的宠物信息和饲养宠物的饲育空间的环境信息；
[0141]
根据个人信息和环境信息，构建饲育模型，其中，饲育模型用于模拟饲育空间的生活环境；
[0142]
根据宠物信息构建初始虚拟宠物，以便模拟宠物的生长；
[0143]
将待检验培养方案和初始虚拟宠物输入饲育模型，对初始虚拟宠物进行培养模拟，得到目标虚拟宠物；
[0144]
获取目标虚拟宠物与初始虚拟宠物之间的差异，得到差异信息；
[0145]
根据差异信息对待检验培养方案进行检验处理，以确定待检验培养方案的可信度。
[0146]
在本发明的实施方式中，个人信息可以包括：作息信息、喂食习惯信息和与宠物的历史交互信息，其中，喂食习惯信息用于记录饲育者喂食宠物的时间和频率；环境信息可以包括：房屋信息，房屋位置信息和室内摆设信息。基于此，在根据个人信息和环境信息，构建饲育模型方面，处理器902，具体用于执行以下操作：
[0147]
根据房屋信息和室内摆设信息构建饲养空间的点云模型；
[0148]
根据房屋位置信息确定饲育空间的气候变化信息；
[0149]
根据作息信息、喂食习惯信息和历史交互信息确定饲育者和宠物的交互时间和交互规律；
[0150]
根据气候变化信息、交互时间和交互规律，调整点云模型，得到饲育模型。
[0151]
在本发明的实施方式中，在根据气候变化信息、交互时间和交互规律，调整点云模型，得到饲育模型方面，处理器902，具体用于执行以下操作：
[0152]
建立时间轴，并根据交互时间在时间轴中确定至少一个交互区间，并根据交互规律生成至少一个交互事件，其中，至少一个交互事件与至少一个交互区间一一对应；
[0153]
将至少一个交互内容中的每个交互内容填充至对应的交互区间中，生成交互时间轴；
[0154]
根据气候变化信息、当前时间和预设的模拟培养时长，确定第一时间段内的气候特征，其中，第一时间段的起始时刻为当前时间，第一时间段的时长为模拟培养时长；
[0155]
根据气候特征随机生成至少一个气候事件，并将至少一个气候事件随机填充至时间轴中，生成气候时间轴；
[0156]
将气候时间轴和交互时间轴叠加至点云模型中，得到饲育模型，以便通过交互时间轴在饲育模型中生成与交互时间轴对应的交互事件，以及通过气候时间轴在饲育模型中生成与气候时间轴对应的气候事件。
[0157]
在本发明的实施方式中，宠物信息可以包括：全身图像、病历信息和历史行为信息。基于此，在根据宠物信息构建初始虚拟宠物方面，处理器902，具体用于执行以下操作：
[0158]
对全身图像进行特征提取，得到宠物的体型特征和至少一个外观特征；
[0159]
根据历史行为信息确定宠物的性格特征；
[0160]
根据体型特征和病历信息构建宠物的身体模型；
[0161]
根据至少一个外观特征在贴图库中进行匹配，得到至少一个外观贴图，其中，至少一个外观贴图与至少一个外观特征一一对应；
[0162]
根据至少一个外观贴图和身体模型构建第一虚拟宠物，并根据健康信息和性格特征对第一虚拟宠物进行调整，得到初始虚拟宠物。
[0163]
在本发明的实施方式中，在根据体型特征和病历信息构建宠物的身体模型方面，处理器902，具体用于执行以下操作：
[0164]
根据病历信息确定宠物的年龄信息、品种信息和健康信息；
[0165]
根据品种信息获取对应的身体数据库，其中，身体数据库用于存储对应品种的宠物在不同年龄阶段和不同健康状态下的标准身体模型；
[0166]
根据年龄信息和健康信息，在身体数据库中匹配对应的初始身体模型；
[0167]
根据体型特征对初始身体模型进行调整，得到身体模型。
[0168]
在本发明的实施方式中，在根据至少一个外观特征在贴图库中进行匹配，得到至少一个外观贴图方面，处理器902，具体用于执行以下操作：
[0169]
根据至少一个外观特征中每个外观特征的部位标签，获取对应的部位贴图库，其中，部位标签用于标识每个外观特征对应的宠物身体的部位，部位贴图库用于存储对应部位的贴图素材；
[0170]
根据每个外观特征在对应的部位贴图库中进行匹配，得到对应的贴图素材组；
[0171]
根据每个外观特征对每个外观特征对应的贴图素材组进行贴图生成处理，得到至少一个外观贴图。
[0172]
在本发明的实施方式中，在根据差异信息对待检验培养方案进行检验处理，以确定待检验培养方案的可信度方面，处理器902，具体用于执行以下操作：
[0173]
对待检验培养方案进行关键词提取，得到待检验培养方案对应的至少一条效果信息；
[0174]
根据至少一条效果信息对差异信息进行拆分处理，得到至少一条子差异信息，其中，至少一条子差异信息与至少一条效果信息一一对应；
[0175]
根据至少一条子差异信息中的每条子差异信息，确定每条子差异信息对应的效果信息的达标程度，得到至少一个达标率；
[0176]
根据预设的阈值和至少一个达标率，将至少一条效果信息拆分为至少一个达标效果和至少一个未达标效果；
[0177]
根据至少一个达标效果和至少一个未达标效果，生成所诉待检验培养方案的可信度。
[0178]
应理解，本技术中的培养方案检验装置可以包括智能手机(如android手机、ios手机、windows phone手机等)、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、移动互联网设备mid(mobile internet devices，简称：mid)、机器人或穿戴式设备等。上述培养方案检验装置仅是举例，而非穷举，包含但不限于上述培养方案检验装置。在实际应用中，上述培养方案检验装置还可以包括：智能车载终端、计算机设备等等。
[0179]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件结合硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡
献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施方式或者实施方式的某些部分所述的方法。
[0180]
因此，本技术实施方式还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如上述方法实施方式中记载的任何一种培养方案检验方法的部分或全部步骤。例如，所述存储介质可以包括硬盘、软盘、光盘、磁带、磁盘、优盘、闪存等。
[0181]
本技术实施方式还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施方式中记载的任何一种培养方案检验方法的部分或全部步骤。
[0182]
需要说明的是，对于前述的各方法实施方式，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施方式均属于可选的实施方式，所涉及的动作和模块并不一定是本技术所必须的。
[0183]
在上述实施方式中，对各个实施方式的描述都各有侧重，某个实施方式中没有详述的部分，可以参见其他实施方式的相关描述。
[0184]
在本技术所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，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，例如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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0185]
所述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方式方案的目的。
[0186]
另外，在本技术各个实施方式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，也可以采用软件程序模块的形式实现。
[0187]
所述集成的单元如果以软件程序模块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取存储器中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本技术各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0188]
本领域普通技术人员可以理解上述实施方式的各种方法中的全部或部分步骤是
可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：read-only memory，简称：rom)、随机存取器(英文：random access memory，简称：ram)、磁盘或光盘等。
[0189]
以上对本技术实施方式进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施方式的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。