智能导盲方法、设备、计算机可读存储介质和终端设备与流程
本发明涉及导航技术领域，尤其涉及一种智能导盲方法、设备、计算机可读存储介质和终端设备。
背景技术：
目前盲人出行主要依靠导盲犬或导盲拐杖，其中，导盲犬虽然可以提供道路引导，但智能性较低，且在一些场景可能会无法控制；导盲拐杖的功能单一，在道路情况复杂的时候，没办法给盲人提供很好的帮助，可能致使盲人摔倒受伤。此外，目前有多种供盲人使用的导航设备，虽然有一定的智能性，但是使用不方便，存在一定的误导性和危险性，盲人的出行仍具有较大的安全隐患。因此，现在的导盲产品所提供的帮助较少，使用方法不够方便高效，同时对盲人出行也存在很大的安全隐患。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明实施例提供了一种智能导盲方法、设备、计算机可读存储介质和终端设备，以解决无法为用户提供的较多的帮助，使用方法不够方便高效，同时对盲人出行也存在很大的安全隐患的问题。
本发明实施例的第一方面，提供了一种智能导盲方法，可以包括：
获取用户当前的地理位置；
接收目的地指令，获取由用户当前的地理位置到目的地指令中携带的目的地的地理位置的所有路径；
获取所述所有路径中的最优路径，根据所述最优路径开始导航；
实时检测在所述最优路径中是否存在障碍物，若存在障碍物，则向用户发送障碍预警信号；
接收用户发送的请求信号，根据所述请求信号，指示用户离开所述障碍物。
本发明实施例的第二方面，提供了一种智能导盲设备，可以包括：智能导盲腰带；
所述智能导盲腰带，用于获取用户当前的地理位置；接收目的地指令，获取由用户当前的地理位置到目的地指令中携带的目的地的地理位置的所有路径；获取所述所有路径中的最优路径，根据所述最优路径开始导航；实时检测在所述最优路径中是否存在障碍物，若存在障碍物，则向用户发送障碍预警信号；接收用户发送的请求信号，根据所述请求信号，指示用户离开所述障碍物。
本发明实施例的第三方面，提供了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时实现如下步骤：
获取用户当前的地理位置；
接收目的地指令，获取由用户当前的地理位置到目的地指令中携带的目的地的地理位置的所有路径；
获取所述所有路径中的最优路径，根据所述最优路径开始导航；
实时检测在所述最优路径中是否存在障碍物，若存在障碍物，则向用户发送障碍预警信号；
接收用户发送的请求信号，根据所述请求信号，指示用户离开所述障碍物。
本发明实施例的第四方面，提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：
获取用户当前的地理位置；
接收目的地指令，获取由用户当前的地理位置到目的地指令中携带的目的地的地理位置的所有路径；
获取所述所有路径中的最优路径，根据所述最优路径开始导航；
实时检测在所述最优路径中是否存在障碍物，若存在障碍物，则向用户发送障碍预警信号；
接收用户发送的请求信号，根据所述请求信号，指示用户离开所述障碍物。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例通过获取用户当前的地理位置，再通过接收目的地指令，确定用户到达目的地的所有路径，通过对所有路径的筛选选取适合用户的最优路径，为用户提供更多便利，然后根据最优路径开始导航，该导盲方法能够实现自动导航，方便高效，同时可以实时检测在所述最优路径中是否存在障碍物，若存在障碍物，则向用户发送障碍预警信号，降低用户的安全隐患，接收用户发送的请求信号，根据所述请求信号，帮助用户离开所述障碍物，为用户提供好的服务与安全性，可以满足不同用户的需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中一种智能导盲方法的一个实施例的示意流程图；
图2为本发明实施例中获取由用户当前的地理位置到目的地指令中携带的目的地的地理位置的所有路径的示意流程图；
图3为本发明实施例中获取所述所有路径中的最优路径的示意流程图；
图4为本发明实施例中若存在障碍物，则向用户发送障碍预警信号的示意流程图；
图5为本发明实施例中根据所述请求信号，指示用户离开所述障碍物的示意流程图；
图6为本发明实施例中一种智能导盲装置的一个实施例结构图；
图7为本发明实施例中一种智能导盲设备的示意框图；
图8为本发明实施例中一种终端设备的示意框图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例中一种智能导盲方法的一个实施例可以包括：
步骤s101，获取用户当前的地理位置。
本实施例中，智能导盲方法的执行主体可以是智能导盲设备，在实际应用中，用户需要智能导盲设备进行导盲时，首先需要开启智能导盲设备，激活智能导盲设备上的蓝牙信号及gps信号，即智能导盲设备接收到用户触发的开启设备的信号，开始准备进行导航，然后通过智能导盲设备的导航装置获取用户当前的地理位置，这里导航装置可以包括gps，通过gps对用户当前的位置进行实时定位。
步骤s102，接收目的地指令，获取由用户当前的地理位置到目的地指令中携带的目的地的地理位置的所有路径。
本实施例中，用户可以通过蓝牙耳机与智能导盲设备中的蓝牙装置连接，通过蓝牙耳机与智能导盲设备进行语音通话，智能导盲设备可以接收用户输入的目的地指令，目的地指令中携带有目的地的地理位置。
其中，接收用户输入的目的地指令的方式可以为接收目的地的语音信号，通过语音信号处理，提取目的地的关键字信号，生成目的地指令的输入信号。获取与该关键字匹配的结果，根据匹配的结果，生成目的地指令的输出信号，比对用户输入的目的地指令的输入信号与目的地指令的输出信号是否一致。若用户输入的目的地指令的输入信号与目的地指令的输出信号不一致，则发送错误语音提示，继续等待用户输入目的地指令(用户通过语音输入)；若用户输入的目的地指令的输入信号与目的地指令的输出信号一致，则合成导航语音并发送导航语音的播放信号。例如，导航语音可以是当前位置是xx，目的地是xx，开启导航。根据目的地的地理位置及用户当前的地理位置，可以获取由用户当前的地理位置到目的地指令中携带的目的地的地理位置的所有路径。
可选地，参见图2所示的本发明实施例中获取由用户当前的地理位置到目的地指令中携带的目的地的地理位置的所有路径的示意流程图，步骤s102可以包括：
步骤s201，从所述目的地指令中提取目的地的特征信息，所述特征信息包括经纬度；
步骤s202，根据所述经纬度，获取目的地的地理位置；
步骤s203，根据所述用户当前的地理位置及目的地的地理位置，获取由用户当前的地理位置到目的地的地理位置的所有路径。
参见图2，本实施例中，根据目的地指令，从目的地指令中获取目的地关键字，根据关键字从地图中匹配关键字，获取关键字对应的特征信息，根据目的地的关键字的特征信息中的经纬度，从地图中定位到目的地，并获取目的地的地理位置，为用户规划出由用户当前的地理位置到目的地的地理位置的所有路径。
参见图1，步骤s103，获取所述所有路径中的最优路径，根据所述最优路径开始导航。
本实施例中，从所有路径中向用户推荐出最优路径，可以以路径最短为性能指标，根据两点之间可通行路径的总长最短，确定所有路径中的最优路径。比如，用户的当前地理位置标记为a，目的地的地理位置标记为b，则由a到b的路线可以为a-c1-b、a-c2-b、a-c3-b，其中，a-c1-b的路径总长为500米，a-c2-b的路径总长为520米，a-c3-b的路径总长为480米，则获取a-c3-b的路径，记作所有路径中的最优路径。
可选地，获取所述所有路径中的最优路径的另一个实施例可以参见图3所示的示意流程图，获取所述所有路径中的最优路径可以通过步骤s301至s304实现：
步骤s301，根据所述所有路径，获取每条路径的路径长度及含有的红绿灯路口数量。
本实施例中，根据所述所有路径，通过导航装置进行智能路径检测，获取每条路径的路径长度，再通过导航装置及路口所处位置的红绿灯检测器，获取路径中含有的红绿灯路口。
步骤s302，将路径长度作为选取最优路径的第一输入变量，将红绿灯路口数量作为选取最优路径的第二输入变量，将遇到障碍物的概率作为选取最优路径的输出变量，建立选取最优路径对应的模糊控制规则表。
本实施例中，将路径长度和红绿灯路口数量作为输入变量，将遇到障碍物的概率作为输出变量，建立选取最优路径对应的模糊控制规则表。例如，将路径长度作为选取最优路径的第一输入变量，将红绿灯路口数量作为选取最优路径的第二输入变量，选取最优路径的输出变量是遇到障碍物的概率大小。
其中，本实施例中采用“ifaandbthenc”型模糊推理方法，模糊规则是“最大—最小”规则。对于本发明所采用的双输入单输出的模糊控制器，则所有所述控制规则对应的模糊关系可表示为：
选取最优路径的第一输入变量的基本论域为[0，第一阈值]，模糊论域为{0，第一阈值/m1，第一阈值*2/m1，…，第一阈值}，模糊子集为ns(非常短)、vs(很短)、s(短)、z(中等)、b(长)、vb(很长)、nb(非常长)；选取最优路径的第二输入变量的基本论域为[0，第二阈值]，其模糊论域为{0，第二阈值/m2，第二阈值*2/m2，…，第二阈值}，模糊子集分别为ns(非常少)、vs(很少)、s(少)、z(中等)、m(多)、vm(很多)、nm(非常多)；遇到障碍物的概率的基本论域为[0，第三阈值]，模糊论域为{0，第三阈值/m3，第三阈值*2/m3，…，第三阈值}，模糊语言变量值为ns(非常小)、vs(很小)、s(小)、z(中等)、l(大)、vl(很大)、nl(非常大)，它们的量化因子均为1，则选取最优路径对应的模糊控制规则表为：
步骤s303，根据所述模糊控制规则表及所述每条路径的路径长度和所述每条路径含有的红绿灯路口数量，获取所述输出变量，生成遇到障碍物的概率表，所述概率表中包括所有路径对应的遇到障碍物的概率。
本实施例中，通过上述模糊控制规则表及每条路径的路径长度和所述每条路径含有的红绿灯路口数量，可以获取每条路径对应的遇到障碍物的概率并做统计，将每条路径对应的遇到障碍物的概率生成遇到障碍物的概率表。
步骤s304，根据所述概率表，获取概率最小对应的路径，所述概率最小对应的路径为最优路径。
本实施例中，根据模糊控制规则可知，这里路径越短、红绿灯越少，则用户在前往目的地的过程中遇到的障碍物的概率就会越小。因此，根据所述概率表，获取概率最小对应的路径，即为最优路径。
参见图1，获取最优路径并开始导航，在导航过程中，可以实现步骤s104，实时检测在所述最优路径中是否存在障碍物，若存在障碍物，则向用户发送障碍预警信号。
本实施例中，在导航过程中，通过导航装置可以实时监测路况，监测在此路径中是否可通行或是否存在通行障碍，若存在障碍物，则通过语音播报向用户发送障碍预警信号，比如，语音播报的障碍预警信号可以为：“前方4米存在障碍物，请指示是否更改路线或等待支援”。
可选的，参见图4所示的步骤s104的示意流程图，若存在障碍物，则向用户发送障碍预警信号，可以包括如下步骤：
步骤s401，若存在障碍物，则获取用户所在的实时地理位置，并计算时间差，所述时间差用于表示向障碍物发送信号和接收到返回信号的时间差值。
本实施例中，若存在障碍物，首先通过gps获取用户所在的实时地理位置，再根据传感器检测到的数据，计算时间差。其中传感器采用超声波传感器，超声波传感器的发射器向某一个方向发射超声波，开始的时间记为“t1”；在其遇到障碍物之后，就会反射回来，其中超声波传感器的接收器在接收到返回波的时间记为“t2”，则发射和接收的时间差δt为：δt＝t2–t1。
步骤s402，根据所述时间差，计算用户的实时地理位置距离所述障碍物的距离。
本实施例中，超声波在空气中的穿梭速度记为v，超声波发射点到障碍物的距离记为s，则所述时间差，计算用户的实时地理位置距离所述障碍物的距离为：s＝1/2×v×δt。
步骤s403，获取用户的实时地理位置相对障碍物的角度，根据所述角度及距离，获取障碍物相对用户的实时地理位置的位置。
本实施例中，智能导盲设置中设有不同方向的传感器，不同方向的传感器可能对同一障碍物获得不同的距离。接收到各个传感器收集到的距离的数据之后可以通过角度和距离的综合计算，计算出障碍物的位置和距离，根据所述角度及距离，获取障碍物相对用户的实时地理位置的位置。
步骤s404，根据障碍物相对用户的实时地理位置的位置及所述距离，生成障碍预警信号，并向用户发送所述障碍预警信号。
本实施例中，将障碍物相对用户的实时地理位置的位置及所述距离，生成障碍预警信号，并对用户提出预警。例如语音提示，正前方3米有障碍。
参见图1，步骤s105，接收用户发送的请求信号，根据所述请求信号，指示用户离开所述障碍物。
本实施例中，向用户发送障碍预警信号后，等待接收用户的指示，若接收用户发送的请求信号，则根据所述请求信号，指示用户离开所述障碍物，比如，若请求信号为更改路径，则根据所在的实时地理位置及目的地的地理位置，更新导航路径并获取更新后的最优路径，根据更新后的最优路径，指示用户离开所述障碍物。
可选的，参见图5，图5示出步骤s105的示意流程图，根据所述请求信号，指示用户离开所述障碍物，可以通过如下步骤实现：
步骤s501，若所述请求信号用于请求检测障碍物预设阈值范围内是否可通行，则根据所述障碍预警信号，指示用户到达距离障碍物的安全区域处，其中，所述安全区域为以障碍物预设阈值范围的最大值为半径的圆以外的区域，所述障碍物预设阈值范围的最大值小于所述距离。
本实施例中，在向用户发送障碍预警信号之后，若接收到用户的请求信号用于请求检测障碍物预设阈值范围内是否可通行，则根据障碍预警信号中障碍物相对用户的实时地理位置的位置及所述距离，指示用户到达距离障碍物的安全区域处，比如，障碍物相对用户的实时地理位置的正前方5米，其中，以障碍物预设阈值范围的最大值为半径的圆是以2米为半径的圆，则向用户导航沿着用户正前方向步行3米，指示用户到达距离障碍物的安全区域处，即以障碍物预设阈值范围的最大值为半径的圆以外的区域。
步骤s502，检测障碍物预设阈值范围内是否可通行，若障碍物预设阈值范围内可通行，则获取可通行路径，并根据所述可通行路径指示用户离开所述障碍物。
本实施例中，指示用户到达安全区域后，通过传感器检测障碍物预设阈值范围内是否可通行，比如，通过传感器检测四周是否存在可通行的道路，对此障碍物可以绕行，若障碍物预设阈值范围内可通行，则获取可通行路径，并进行语音播报，指示用户离开该障碍物。
步骤s503，若障碍物预设阈值范围内不可通行，则获取存储在预设通讯录中的联系人信息，所述联系人信息中包含联系人的名称及电话号码。
本实施例中，若检测到障碍物预设阈值范围内不可通行，则自动与用户的联系人进行通讯，从存储在预设通讯录中读取联系人的名称及电话号码。
步骤s504，接收用户发送的目标联系人的名称或电话号码，从预设通讯录中读取所述目标联系人信息并向目标联系人发送求助信号，接收目标联系人发送的指示信号，根据所述指示信号指示用户离开所述障碍物。
本实施例中，接收用户发送的目标联系人的名称或电话号码，并在预设通讯录中匹配目标联系人信息，匹配到目标联系人信息后，向目标联系人发送求助信号，这里求助信号可以是发送短信或拨打电话，等待接收目标联系人发送指示信号，然后根据指示信号指示用户离开所述障碍物。
综上所述，本发明实施例通过获取用户当前的地理位置，再通过接收目的地指令，确定用户到达目的地的所有路径，通过对所有路径的筛选选取适合用户的最优路径，为用户提供更多便利，然后根据最优路径开始导航，该导盲方法能够实现自动导航，方便高效，同时可以实时检测在所述最优路径中是否存在障碍物，若存在障碍物，则向用户发送障碍预警信号，降低用户的安全隐患，接收用户发送的请求信号，根据所述请求信号，帮助用户离开所述障碍物，为用户提供好的服务与安全性，可以满足不同用户的需求。
在接收到用户发送的请求信号时，根据请求信号的内容指示用户作出相应的反应，若所述请求信号用于请求检测障碍物预设阈值范围内是否可通行，则根据所述障碍预警信号，指示用户到达距离障碍物的安全区域处，在对障碍物周围进行检测判断是否可以继续通行离开障碍物，若可以继续通行离开障碍物，则向用户继续导航指示用户离开或，若不可以继续通行，则自动向用户的联系人发送求助信号，根据接收到的联系人的指示信号指示用户离开障碍物，满足用户的各种需求，为用户提供更多便利。
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，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的智能导盲方法，图6示出了本发明实施例提供的一种智能导盲装置的一个实施例结构图。
本实施例中，一种智能导盲装置可以包括：
地理位置获取模块601，用于获取用户当前的地理位置；
路径获取模块602，用于接收目的地指令，获取由用户当前的地理位置到目的地指令中携带的目的地的地理位置的所有路径；
最优路径获取模块603，用于获取所述所有路径中的最优路径，根据所述最优路径开始导航；
障碍预警信号发送模块604，用于实时检测在所述最优路径中是否存在障碍物，若存在障碍物，则向用户发送障碍预警信号；
指示模块605，用于接收用户发送的请求信号，根据所述请求信号，指示用户离开所述障碍物。
进一步地，所述路径获取模块602，包括：提取单元，用于从所述目的地指令中提取目的地的特征信息，所述特征信息包括经纬度；
地理位置获取单元，用于根据所述经纬度，获取目的地的地理位置；
路径获取单元，用于根据所述用户当前的地理位置及目的地的地理位置，获取由用户当前的地理位置到目的地的地理位置的所有路径。
可选地，所述最优路径获取模块603，可以包括：参数获取单元，用于根据所述所有路径，获取每条路径的路径长度及含有的红绿灯路口数量；
模糊控制规则表建立单元，用于将路径长度作为选取最优路径的第一输入变量，将红绿灯路口数量作为选取最优路径的第二输入变量，将遇到障碍物的概率作为选取最优路径的输出变量，建立选取最优路径对应的模糊控制规则表；
概率表生成单元，用于根据所述模糊控制规则表及所述每条路径的路径长度和所述每条路径含有的红绿灯路口数量，获取所述输出变量，生成遇到障碍物的概率表，所述概率表中包括所有路径对应的遇到障碍物的概率；
最优路径获取单元，用于根据所述概率表，获取概率最小对应的路径，所述概率最小对应的路径为最优路径。
可选地，所述障碍预警信号发送模块604，可以包括：时间差计算单元，用于在存在障碍物时，获取用户所在的实时地理位置，并计算时间差，所述时间差用于表示向障碍物发送信号和接收到返回信号的时间差值；
距离计算单元，用于根据所述时间差，计算用户的实时地理位置距离所述障碍物的距离；
相对位置获取单元，用于获取用户的实时地理位置相对障碍物的角度，根据所述角度及距离，获取障碍物相对用户的实时地理位置的位置；
障碍预警信号发送单元，用于根据障碍物相对用户的实时地理位置的位置及所述距离，生成障碍预警信号，并向用户发送所述障碍预警信号。
可选地，所述指示模块605，可以包括：指示单元，用于在所述请求信号用于请求检测障碍物预设阈值范围内是否可通行时，根据所述障碍预警信号，指示用户到达距离障碍物的安全区域处，其中，所述安全区域为以障碍物预设阈值范围的最大值为半径的圆以外的区域，所述障碍物预设阈值范围的最大值小于所述距离；
检测单元，用于检测障碍物预设阈值范围内是否可通行，若障碍物预设阈值范围内可通行，则获取可通行路径，并根据所述可通行路径指示用户离开所述障碍物；
联系人信息获取单元，用于在障碍物预设阈值范围内不可通行时，获取存储在预设通讯录中的联系人信息，所述联系人信息中包含联系人的名称及电话号码；
通讯单元，用于接收用户发送的目标联系人的名称或电话号码，从预设通讯录中读取所述目标联系人信息并向目标联系人发送求助信号，接收目标联系人发送的指示信号，根据所述指示信号指示用户离开所述障碍物。
本发明实施例中提供了一种智能导盲设备，该智能导盲设备可以包括：智能导盲腰带；
所述智能导盲腰带，用于获取用户当前的地理位置；接收目的地指令，获取由用户当前的地理位置到目的地指令中携带的目的地的地理位置的所有路径；获取所述所有路径中的最优路径，根据所述最优路径开始导航；实时检测在所述最优路径中是否存在障碍物，若存在障碍物，则向用户发送障碍预警信号；接收用户发送的请求信号，根据所述请求信号，指示用户离开所述障碍物。
可选地，参见图7，所述智能导盲腰带包括腰带本体701、设于腰带本体上呈四周环形的多个传感器702、内置于腰带本体的语音识别装置703、蓝牙装置704、导航装置705、通讯装置706及充电装置707；
所述腰带本体701，用于用户穿戴所述智能导盲腰带；
所述多个传感器702分别设置在腰带本体701四周的上中下位置处，用于实时检测在所述最优路径中是否存在障碍物；
所述语音识别装置703，用于识别用户输入的目的地指令，还用于识别用户发送的请求信号，还用于在存在障碍物时，向用户发送障碍预警信号；
所述蓝牙装置704，用于采集用户输入的开启导航信号；
所述导航装置705，用于获取用户当前的地理位置，还用于获取由用户当前的地理位置到目的地指令中携带的目的地的地理位置的所有路径，获取所述所有路径中的最优路径，根据所述最优路径开始导航，根据所述最优路径开始导航；
所述通讯装置706，用于用户通过蓝牙装置704与语音识别装置703进行语音通讯，还用于与预设通讯录中联系人进行通讯；
所述充电装置707，用于为所述智能导盲设备7充电。
本发明实施例通过设置腰带本体701、多个传感器702、语音识别装置703、蓝牙装置704、导航装置705、通讯装置706及充电装置707，用于获取用户当前的地理位置，再通过接收目的地指令，确定用户到达目的地的所有路径，通过对所有路径的筛选选取适合用户的最优路径，为用户提供更多便利，然后根据最优路径开始导航，该导盲方法能够实现自动导航，方便高效，同时可以实时检测在所述最优路径中是否存在障碍物，若存在障碍物，则向用户发送障碍预警信号，降低用户的安全隐患，接收用户发送的请求信号，根据所述请求信号，帮助用户离开所述障碍物，为用户提供好的服务与安全性，可以满足不同用户的需求。
图8示出了本发明实施例提供的一种终端设备的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
在本实施例中，所述终端设备8包括：处理器80、存储器81以及存储在所述存储器81中并可在所述处理器80上运行的计算机程序82，例如执行上述的智能导盲方法的计算机程序。所述处理器80执行所述计算机程序82时实现上述各个智能导盲方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤s101至s105。或者，所述处理器80执行所述计算机程序82时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图6所示模块601至605的功能。
示例性的，所述计算机程序82可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器81中，并由所述处理器80执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/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，该指令段用于描述所述计算机程序82在所述终端设备8中的执行过程。
所述终端设备8可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器80、存储器81。本领域技术人员可以理解，图8仅仅是终端设备8的示例，并不构成对终端设备8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，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器80可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、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。
所述存储器81可以是所述终端设备8的内部存储单元，例如终端设备8的硬盘或内存。所述存储器81也可以是所述终端设备8的外部存储设备，例如所述终端设备8上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器81还可以既包括所述终端设备8的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器81用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器81还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
另外，在本发明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。
所述集成的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取存储介质中。基于这样的理解，本发明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介质中，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例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。
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