农作物播种深度智能决策系统、方法、存储介质与设备与流程

1.本发明涉及一种农业信息技术领域，特别是一种农作物播种深度智能决策系统、方法、存储介质与设备。


背景技术：

2.我国是农业大国，玉米等农作物的年产量在世界上排在前列，但是我国玉米等农作物的亩产量与其他发达国家还有很大差距。所以现阶段利用信息化技术提高我国玉米亩产量对我国农业发展以及农户收入提高具有重要意义，而玉米的播种深度对玉米等农作物的生长发芽以及玉米等农作物的亩产量起着重要作用。且对地域的土壤数据的掌握对于农业部门以及农户都有重要意义。
3.目前我国多数地区在土壤数据监测和农作物播种深度的决策方面还存在诸多问题，多数地区对于土壤数据以及播种深度的决策都是凭借人工根据经验的预测，致使相同地域的土地上的农作物亩产量不同。而有些地区为了防止农作物不发芽，会在同一区域播多粒种子，这对土地资源和玉米都是极大的浪费，如何解决这些问题成了现阶段急需解决的问题之一。


技术实现要素：

4.针对现有技术存在的问题，本发明提供一种操作简单、直观方便的农作物播种深度智能决策系统，无论农户还是农业部门均可以随时随地精确并有针对性地掌握某地域下某农田的土壤数据和智能播深决策。
5.为实现上述发明目的，本发明提供一种农作物播种深度智能决策系统，包括：
6.土壤信息采集模块，用于采集所述农作物播种区域的实际土壤信息；
7.种子信息获取模块，用于获取所述农作物的种子信息并根据所述种子信息获取所述农作物种子发芽所需的土壤信息；
8.信息处理模块，用于获取所述农作物播种区域的实际土壤信息以及所述农作物种子发芽所需的土壤信息，并以所述农作物种子发芽所需的土壤信息为对照，根据所述农作物播种区域的实际土壤信息计算所述农作物播种区域土壤层上的各深度层的分层值；
9.深度决策模块，用于根据所述土壤层上各深度层的分层值决定所述农作物种子的最佳播种深度层。
10.在本公开的一种示例性实施例中，所述土壤信息采集模块通信连接于一土壤数据监测站，以从所述土壤数据监测站获取所述农作物播种区域的实际土壤信息。
11.在本公开的一种示例性实施例中，所述土壤信息采集模块具有土壤数据传感器，用于从所述农作物播种区域的土壤层采集所述农作物播种区域的实际土壤信息。
12.在本公开的一种示例性实施例中，所述农作物播种区域的实际土壤信息包括所述土壤各深度上的温度t、湿度h、ph值、紧实度d。
13.在本公开的一种示例性实施例中，所述土壤层具有一深度，且所述土壤层在所述
深度范围内被划分为多个所述深度层。
14.在本公开的一种示例性实施例中，所述智能决策系统还包括输入模块和存储模块，用户通过所述输入模块输入农作物种子信息，所述种子信息获取模块根据所述农作物种子信息从所述存储模块获取对应的所述农作物种子发芽所需的土壤信息。
15.在本公开的一种示例性实施例中，所述分层值θ的计算公式为：
[0016][0017]
其中，t
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤温度，h
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤湿度，ph
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤ph值，d
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤紧实度。
[0018]
在本公开的一种示例性实施例中，所述深度决策模块根据所述土壤层上各深度层的分层值θ确定所述土壤层上各深度层的分层属性，进而根据所述土壤层上各深度层的分层属性得出所述农作物种子的最佳播种深度层。
[0019]
在本公开的一种示例性实施例中，所述土壤层上各深度层的分层属性反映在所述深度层上播种所述农作物种子的适宜性；
[0020]
所述深度层的分层值越小，则所述深度层上播种所述农作物种子的适宜性越好。
[0021]
在本公开的一种示例性实施例中，还包括空间分布处理模块和显示模块，所述空间分布处理模块用于对所述农作物播种区域的实际土壤信息、所述农作物播种区域的土壤层上各深度层的分层属性以及所述农作物种子的最佳播种深度层进行空间分布上的处理，并将处理结果通过所述显示模块显示。
[0022]
在本公开的一种示例性实施例中，所述空间分布处理模块包括gis单元和引擎单元；
[0023]
其中，所述gis单元用于计算所述农作物播种区域的地理位置，并将所述农作物播种区域的土壤信息、所述农作物播种区域的土壤层上各深度层的分层属性以及所述农作物种子的最佳播种深度层标示于所述地理位置的数字地图上，得到农作物播种深度决策空间分布图，所述引擎单元用于将所述农作物播种深度决策空间分布图发送至所述显示模块。
[0024]
为实现本发明的另一目的，本发明还提供一种农作物播种深度智能决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0025]
土壤信息采集步骤s1，用于采集所述农作物播种区域的实际土壤信息；
[0026]
种子信息获取步骤s2，用于获取所述农作物的种子信息并根据所述种子信息获取所述农作物种子发芽所需的土壤信息；
[0027]
信息处理步骤s3，用于获取所述农作物播种区域的实际土壤信息以及所述农作物种子发芽所需的土壤信息，并以所述农作物种子发芽所需的土壤信息为对照，根据所述农作物播种区域的实际土壤信息计算所述农作物播种区域的土壤层上各深度层的分层值；
[0028]
深度决策步骤s4，用于根据所述土壤层上各深度层的分层值决定所述农作物种子的最佳播种深度层。
[0029]
在本公开的一种示例性实施例中，所述土壤信息采集步骤s1还包括：
[0030]
s11，判断所述农作物播种区域是否隶属于某土壤数据监测站；
[0031]
s12，若是，则从所述土壤数据监测站直接调用所述农作物播种区域的实际土壤信息；否则，通过土壤数据传感器采集所述农作物播种区域的实际土壤信息。
[0032]
在本公开的一种示例性实施例中，所述农作物播种区域的实际土壤信息包括所述土壤层的各深度层上的土壤温度t、土壤湿度h、土壤ph值、土壤紧实度d。
[0033]
在本公开的一种示例性实施例中，所述土壤层具有一深度，且所述土壤层在所述深度范围内被划分为多个所述深度层。
[0034]
在本公开的一种示例性实施例中，所述种子信息获取步骤s2还包括：
[0035]
s21，获取用户输入的农作物种子信息；
[0036]
s22，根据所述种子信息识别种子类型，并根据所述种子类型查找所述农作物种子发芽所需的土壤信息。
[0037]
在本公开的一种示例性实施例中，所述信息处理步骤s3，其特征在于，所述分层值θ的计算公式为：
[0038][0039]
其中，t
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤温度，h
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤湿度，ph
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤ph值，d
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤紧实度。在本公开的一种示例性实施例中，所述深度决策步骤s4包括：
[0040]
s41，根据所述土壤层上各深度层的分层值θ确定所述土壤层上各深度层的分层属性；
[0041]
s42，根据所述土壤层上各深度层的分层属性得出所述农作物种子的最佳播种深度层。
[0042]
在本公开的一种示例性实施例中，所述土壤层上各深度层的分层属性反映在所述深度层上播种所述农作物种子的适宜性；
[0043]
所述深度层的分层值越小，则所述深度层上播种所述农作物种子的适宜性越好。
[0044]
在本公开的一种示例性实施例中，还包括空间分布处理步骤，用于对所述农作物播种区域的实际土壤信息、所述农作物播种区域的土壤层上各深度层的分层属性以及所述农作物种子的最佳播种深度层进行空间分布上的处理，并将处理结果通过一显示模块显示。
[0045]
为实现本发明的另一目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的农作物播种深度智能决策方法。
[0046]
为实现本发明的另一目的，本发明还提供一种电子设备，包括：
[0047]
处理器；以及
[0048]
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
[0049]
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任一项所述的农作物播种深度智能决策方法。
[0050]
本发明提供的农作物播种深度智能决策系统能够自动获取农田土壤数据以及农作物播种深度决策，无论农户还是农业部门均可以随时随地精确地并有针对性地通过界面显示模块掌握某地域下某农田的土壤数据信息和智能农作物的播种深度决策，而不必亲临各地的农田现场，使得农户能够直接查询自己家分布在不同地域的各农田的土壤数据信息和智能农作物播种深度决策，农业部门可以查看不同地域的各农田的土壤数据信息和智能
农作物播种深度决策，以便开展农作物生产的大规模智能分析，故本发明解决了现有技术无法随时随地查看不同地域不同农田土壤数据信息和农作物播种深度决策所导致的问题，结合建模技术，实时展示土壤数据信息和农作物播种深度决策，既能由农业部门使用，也能够推广到基层的农户使用，而且操作简单，直观方便，避免了现有技术依靠人工过往经验预测致使玉米亩产量无法提高的问题，同时由于能够直接获取到农作物播种深度策略，使得农户得到了精确播种专业化指导，避免了随意播种以及农业用土浪费和影响农作物丰收问题，为科学种田提供了关键因素。
[0051]
以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。
附图说明
[0052]
图1为本发明一实施例的农作物播种深度智能决策系统的结构示意图。
[0053]
图2为本发明一实施例的农作物播种深度智能决策方法的流程图。
具体实施方式
[0054]
下面结合附图对本发明的结构原理和工作原理作具体的描述：
[0055]
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
[0056]
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
[0057]
本示例实施方式中首先提供了一种农作物播种深度智能决策系统100，本发明的农作物播种深度智能决策系统可用于多种农作物种子的播种深度的计算，根据不同种子对环境土壤的不同要求以及播种区域的土壤特点，做出合理的判断决策。如图1所示，本实施例的农作物播种深度智能决策系统100首先可以包括土壤信息采集模块110、种子信息获取模块120、信息处理模块130和深度决策模块140。其中，所述信息处理模块130根据农作物的不同类型的种子发芽所需土壤环境数据范围进行土壤分层计算建模，从而建立土壤分层计算模型。为能够具体清晰地介绍本发明的实施方式，本实施例中的农作物以玉米为例。
[0058]
所述土壤信息采集模块110采集播种区域的实际土壤信息并输入至所述信息处理模块130的土壤分层计算模型，所述种子信息获取模块120通过人工输入农作物种子类型并输入至土壤分层计算模型，所述土壤分层计算模型根据土壤信息采集模块110采集的播种区域的实际土壤信息和种子信息获取模块120确定的此种农作物种子发芽所需的土壤信
息，进行土壤分层计算，并将土壤分层计算的结果输入至深度决策模块140；所述深度决策模块140根据土壤分层计算的结果，通过人工智能和决策支持相结合的方式得到最佳播种深度决策。其中，举例来说，农作物种子发芽所需的土壤信息可以包括农作物种子发芽所需要的最佳土壤温度t
最佳
、最佳土壤湿度h
最佳
、最佳土壤ph值ph
最佳
以及最佳土壤紧实度d
最佳
等。
[0059]
具体地，在本实施例中，当农户或者农业部门需要了解某块农田的农作物的最佳播种深度时，若此农田隶属于某土壤数据监测站，则可从监测站直接调用土壤数据；若此农田不属于某土壤监测站，或土壤监测站在采集土壤信息时，土壤数据采集模块110都可以进行如下操作：土壤信息采集模块110通过土壤数据传感器对土壤层在一定深度上进行土壤信息采集，而在实际使用中，对土壤层的信息采集到何种深度上，则主要根据所播种的种子的类型来考虑，举例而言，当所要播种的农作物是玉米时，其对土壤层的信息采集为0cm
‑
6cm的深度。
[0060]
也就是说，本实施例的土壤信息采集模块110至少存在着三种信息采集的方式，一种是直接通过调用土壤数据监测站所存储的土壤信息，另一种是通过土壤数据传感器对土壤层在一定深度上进行即时的土壤信息采集，第三种则是二者的结合。
[0061]
一般来说，本实施例的土壤信息采集模块110所采集的土壤信息主要包括：土壤温度t、土壤湿度h、土壤ph值、土壤紧实度d。
[0062]
进一步地，本实施例的农作物播种深度智能决策系统100还包括输入模块和存储模块(图中未示出)，用户通过所述输入模块输入农作物种子信息，所述种子信息获取模块110根据所述农作物种子信息从所述存储模块获取对应的所述农作物种子发芽所需的土壤信息。也就是说，农户或者农业部门在使用本系统时，需将农作物品种的信息通过输入模块输入，输入模块可根据用户所输入的农作物种子的信息识别种子类型，并根据所述种子类型从本系统所预设的存储模块中查找所述农作物种子发芽所需的土壤信息，并输入至信息处理模块130进行土壤分层建模。当然，本发明并不以此为限。
[0063]
信息处理模块130将种子信息获取模块120所提供的农作物发芽所需的最佳土壤信息作对照，其中，举例来说，农作物种子发芽所需的土壤信息可以包括农作物种子发芽所需要的最佳土壤温度t
最佳
、最佳土壤湿度h
最佳
、最佳土壤ph值ph
最佳
以及最佳土壤紧实度d
最佳
等。根据土壤信息采集模块110所提供的实际土壤信息，对土壤层的各深度层进行分层值的计算，然后根据分层值对各深度层进行等级划分。如上所述，土壤层具有一深度，例如上述的玉米种子的土壤层的信息采集为0cm
‑
6cm的深度，所述土壤层在所述深度范围内被划分为多个深度层，比如将0cm
‑
6cm深度的土壤层划分为0cm
‑
2cm，2cm
‑
4cm，4cm
‑
6cm三个深度层。在本实施例中，信息处理模块130分别这三个深度层计算其对应的分层值θ，作为对这三个深度层进行等级划分的依据。分层值θ的计算方法例如为：
[0064][0065]
其中，t
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤温度，h
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤湿度，ph
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤ph值，d
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤紧实度。
[0066]
据此，需要进一步明确的是，在前述土壤信息采集模块110采集播种区域的土壤信息时，则应已便是根据这些土壤层上的深度层进行分别采集的，以便于进一步计算各深度层上的分层值。由于，不同农作物种子对土壤层深度的要求不一，不同种子对应的土壤层的
深度层划分也不一样，因此土壤信息采集模块需要根据种子信息获取模块120所获取的种子信息来确定采集的土壤信息，其中，举例来说，农作物种子发芽所需的土壤信息可以包括农作物种子发芽所需要的最佳土壤温度t
最佳
、最佳土壤湿度h
最佳
、最佳土壤ph值ph
最佳
以及最佳土壤紧实度d
最佳
等。
[0067]
进一步地，深度决策模块140比较土壤各深度层的θ值大小，根据各深度层的θ值，确定所述土壤层上各深度层的分层属性，进而根据所述土壤层上各深度层的分层属性得出所述农作物种子的最佳播种深度层。土壤层上各深度层的分层属性反映在所述深度层上播种所述农作物种子的适宜性；所述深度层的分层值越小，则所述深度层上播种所述农作物种子的适宜性越好。
[0068]
继续以上述玉米种子为例，土壤层上各深度层的分层属性包括非常适宜、适宜、较适宜和较适宜四种，其中，若0≤θ＜100，则将此层等级为非常适宜；若100≤θ＜200，则此层等级为适宜；若200≤θ＜300，则此层等级为较适宜；若θ≥300，则此层等级为较适宜。例如，计算出0cm
‑
2cm的深度层的分层值θ＝225，2cm
‑
4cm的深度层的分层值θ＝169，4cm
‑
6cm的深度层的分层值θ＝81，则0cm
‑
2cm深度层为较适宜，2cm
‑
4cm深度层为适宜，4cm
‑
6cm深度层为非常适宜，则最佳播种深度层为4cm
‑
6cm。
[0069]
更进一步地，本发明的农作物播种深度智能决策系统100还包括空间分布处理模块150和显示模块160，所述空间分布处理模块150用于对所述农作物播种区域的实际土壤信息、所述农作物播种区域的土壤层上各深度层的分层属性以及所述农作物种子的最佳播种深度层进行空间分布上的处理，并将处理结果通过所述显示模块160显示。
[0070]
空间分布处理模块150包括相互连接的引擎单元152和gis单元151，gis单元151分别连接土壤信息采集模块110、信息处理模块130和深度决策模块140，引擎单元152连接显示模块160；gis单元151提供地图服务信息，优选可以提供比例尺为1∶10000的数字地图服务信息，具体为采用gis技术对不同农田地域不同基地不同农田的地理位置进行不同空间分布处理，对相同农田得到的实际土壤信息、土壤分层计算的结果和播种深度决策的结构进行相同的空间分布处理，也就是将所述农作物播种区域的土壤信息、所述农作物播种区域的土壤层上各深度层的分层属性以及所述农作物种子的最佳播种深度层标示于所述地理位置的数字地图上，得到农作物播种深度决策空间分布图，再由引擎单元152发送至显示模块160显示。
[0071]
显示模块160提供浏览器界面实现系统模块的交互以及人机交互，界面显示模块可以为触摸式或者是按键式，并可组建多层级的模块目录结构，使用户操作界面具有表现形式丰富、配置灵活、风格统一的特点，从而保证了整个系统用户操作界面的多样性、一致性，友好的客户化界面，条理清晰，树态逻辑列示的条目一目了然，为用户提供良好的操作体验。界面显示模块显示出各层土壤相对等级，最佳播种深度以及所测土壤的地理位置。
[0072]
最终农户或者农业部门可通过界面显示模块查看此块农田各层土壤的相对等级，以及此种玉米在这块农田的最佳播种深度。从而更科学地进行下一步的农作物播种作业。
[0073]
相应地，基于同一发明构思，本发明还提供一种农作物播种深度智能决策方法，如图2所示，包括以下步骤：
[0074]
土壤信息采集步骤s1，用于采集所述农作物播种区域的实际土壤信息；
[0075]
种子信息获取步骤s2，用于获取所述农作物的种子信息并根据所述种子信息获取
所述农作物种子发芽所需的土壤信息；
[0076]
信息处理步骤s3，用于获取所述农作物播种区域的实际土壤信息以及所述农作物种子发芽所需的土壤信息，并以所述农作物种子发芽所需的土壤信息为对照，根据所述农作物播种区域的实际土壤信息计算所述农作物播种区域的土壤层上各深度层的分层值；
[0077]
深度决策步骤s4，用于根据所述土壤层上各深度层的分层值决定所述农作物种子的最佳播种深度层。
[0078]
该方法根据农作物种子发芽所需土壤环境进行土壤相对等级建模，从而建立土壤相对等级计算模型，同时采集实时土壤数据和农作物种子种类共同输入至土壤相对等级计算模型进行土壤相对等级计算，再通过人工智能和决策支持相结合的方式得到玉米播深决策；将播深决策、采集的土壤数据以及土壤相对等级计算模型进行土壤相对等级计算的结果均进行空间分布处理后进行界面显示，无论农户还是农业部门均可以随时随地精确地并有针对性地通过界面显示模块掌握某地域下某农田的土壤数据信息和智能农作物播深决策，解决了现有技术的弊端，实现了土壤数据信息的远程监测以及科学指导智能农作物播深决策。
[0079]
下面，将对本示例实施方式中上述农作物播种深度智能决策方法中的各步骤进行详细的解释以及说明。
[0080]
在所述土壤信息采集步骤s1中，可以通过土壤数据监测站或者土壤数据传感器采集土壤数据监测所述农作物播种区域的实际土壤信息，具体例如包括以下步骤：
[0081]
s11，判断所述农作物播种区域是否隶属于某土壤数据监测站；
[0082]
s12，若是，则从所述土壤数据监测站直接调用所述农作物播种区域的实际土壤信息；否则，通过土壤数据传感器采集所述农作物播种区域的实际土壤信息。
[0083]
其中，所述农作物播种区域的实际土壤信息包括所述土壤层的各深度层上的土壤温度t、土壤湿度h、土壤ph值、土壤紧实度d。土壤层在一定深度范围内被划分为多个深度层。
[0084]
在种子信息获取步骤s2中，可以根据输入的种子信息确定种子的具体类型，从而获取相应的种子发芽所需要的土壤信息，具体来说，可以包括以下步骤：
[0085]
s21，获取用户输入的农作物种子信息；
[0086]
s22，根据所述种子信息识别种子类型，并根据所述种子类型查找所述农作物种子发芽所需的土壤信息，其中，举例来说，农作物种子发芽所需的土壤信息可以包括农作物种子发芽所需要的最佳土壤温度、最佳土壤湿度、最佳土壤ph值以及最佳土壤紧实度等。
[0087]
在信息处理步骤s3中，所述分层值θ的计算方法例如为：
[0088][0089]
其中，t
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤温度，h
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤湿度，ph
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤ph值，d
最佳
为所述农作物发芽的最佳土壤紧实度。
[0090]
在所述深度决策步骤s4中，可以包括具体步骤：
[0091]
s41，根据所述土壤层上各深度层的分层值θ确定所述土壤层上各深度层的分层属性；
[0092]
s42，根据所述土壤层上各深度层的分层属性得出所述农作物种子的最佳播种深
度层。
[0093]
其中，所述土壤层上各深度层的分层属性反映在所述深度层上播种所述农作物种子的适宜性；所述深度层的分层值越小，则所述深度层上播种所述农作物种子的适宜性越好。
[0094]
进一步而言，本发明的农作物播种深度智能决策方法，还可以包括空间分布处理步骤，用于对所述农作物播种区域的实际土壤信息、所述农作物播种区域的土壤层上各深度层的分层属性以及所述农作物种子的最佳播种深度层进行空间分布上的处理，并将处理结果通过一显示模块显示。
[0095]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
[0096]
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
[0097]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd
‑
rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
[0098]
相应地，基于同一发明构思，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
[0099]
根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd
‑
rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0100]
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd
‑
rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0101]
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、
光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0102]
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0103]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言
‑
诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言
‑
诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0104]
相应地，基于同一发明构思，本发明还提供一种电子设备。
[0105]
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
[0106]
本实施方式的电子设备以通用计算设备的形式表现。电子设备的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元、上述至少一个存储单元、连接不同系统组件(包括存储单元和处理单元)的总线。
[0107]
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元执行，使得所述处理单元执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
[0108]
存储单元可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)和/或高速缓存存储单元，还可以进一步包括只读存储单元(rom)。
[0109]
存储单元还可以包括具有一组(至少一个)程序模块的程序/实用工具，这样的程序模块包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0110]
总线可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
[0111]
电子设备也可以与一个或多个外部设备(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备交互的设备通信，和/或与使得该电子设备能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口进行。并且，电子设备还可以通过网络适配器与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器通过总线与电子设备的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理
单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0112]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd
‑
rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
[0113]
当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。