一种基于云计算大数据分析的智慧明厨亮灶管理系统的制作方法

1.本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于云计算大数据分析的智慧明厨亮灶管理系统。


背景技术：

2.随着时代发展，人们生活水平不断提高，食品的质量和安全越来越受到关注，人们的观念已经从如何吃得饱向如何吃得好、吃得安全转变。
3.中国专利公开号：cn110659597a。公开了一种基于大数据的明厨亮灶管理系统，包括多个设置在厨房的用于拍摄烹饪全过程的前端视频拍摄装置、设置在厨房抽检食材的抽检盒中用于拍摄食材的抽检视频拍摄装置、从前端视频拍摄装置中提取人物图像的图像获取模块、以及服务器，用以对餐饮企业日常生产操作进行监控。该方案中未对餐饮企业日常生产操作的监控过程进行监管，无法确保监控是否有效，造成明厨亮灶监管效率低的问题。


技术实现要素：

4.为此，本发明提供一种基于大数据的明厨亮灶管理系统，用以克服现有技术中无法确保监控是否有效导致的明厨亮灶监管效率低的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供一种基于大数据的明厨亮灶管理系统，包括，
6.采集模块，用以实时采集企业的目标区域监控信息；
7.分析模块，用以对实时采集的目标区域监控状态进行分析，其与所述采集模块连接，在进行分析时，所述分析模块还用以根据采集的间断频率进行分析，当间断频率正常时，所述分析模块还用以根据单次最大间断时长对监控状态进行分析，当间断时长正常时，所述分析模块还用以根据监控图像的图形纹理复杂度对遮挡物状态进行分析，在对遮挡物状态进行分析时，所述分析模块还用以对监控图像进行区域划分形成识别区域，并根据识别区域的区域边线形状进行遮挡物区域判断，并根据遮挡区域占比对遮挡物区域进行校验，当监控图像中存在遮挡物区域时，所述分析模块还用以根据该遮挡物区域的单次遮挡时长对监控状态进行分析；
8.判断模块，用以对目标区域监控状态的分析结果进行监控状态判断，其与所述分析模块连接；
9.告警模块，用以根据企业的监控状态判断结果进行告警，其与所述判断模块连接，在进行告警时，所述告警模块还用以根据监控异常的企业数量计算辖区范围内企业的监控合格率，并将其与阈值进行比对以进行告警，所述告警模块还用以根据辖区级别设置不同阈值。
10.进一步地，在对目标区域监控状态进行分析时，所述分析模块将采集的间断频率m与预设间断频率m0进行比对，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行初次判断，其中，
11.当m≤m0时，所述判断模块判定监控设备的间断频率正常，所述分析模块对监控状态中的间断时长进行分析；
12.当m＞m0时，所述判断模块判定监控状态异常。
13.进一步地，在对监控状态中的间断时长进行分析时，所述分析模块将采集的单次最大间断时长tmax与预设间断时长t0进行比对，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行第二次判断，其中，
14.当tmax≤t0时，所述判断模块判定监控设备的间断时长正常，所述分析模块对监控状态中的遮挡物状态进行分析；
15.当t＞t0时，所述判断模块判定监控状态异常。
16.进一步地，在对监控状态中的遮挡物状态进行分析时，所述分析模块将采集的该目标区域的监控图像的图形纹理复杂度p与预设图形纹理复杂度p0进行比对，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行第三次判断，其中，
17.当p＞p0时，所述判断模块判定监控图像的图形纹理复杂度正常，所述分析模块对监控图像中的遮挡物区域进行分析；
18.当p≤p0时，所述判断模块判定监控状态异常。
19.进一步地，在对监控图像中的遮挡物区域进行分析时，所述分析模块按照灰度值对监控图像进行区域划分，将灰度值相同的区域作为同一区域，将划分后的各区域作为识别区域，所述分析模块获取各识别区域的区域边线形状，并将其与预设遮挡物形状进行比对，并根据比对结果进行遮挡物区域判断，其中，
20.当识别区域的区域边线形状与预设遮挡物形状相同时，所述分析模块判定该识别区域为遮挡物区域，并根据遮挡区域占比对该遮挡物区域进行校验；
21.当识别区域的区域边线形状与预设遮挡物形状不相同时，所述分析模块判定该识别区域非遮挡物区域。
22.进一步地，所述分析模块在对遮挡物区域进行校验时，将采集的遮挡区域占比n与预设遮挡区域占比n0进行比对，并根据比对结果对遮挡物区域进行校验，其中，
23.当n≤n0时，所述分析模块判定校验失败，该识别区域非遮挡物区域；
24.当n＞n0时，所述分析模块判定校验成功。
25.进一步地，当监控图像中存在遮挡物区域时，所述分析模块获取该遮挡物区域的持续时长作为该遮挡物的单次遮挡时长ts，并将其与预设遮挡时长ts0进行比对，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行第四次判断，其中，
26.当ts≤ts0时，所述判断模块判定监控状态正常；
27.当ts＞ts0时，所述判断模块判定监控状态异常。
28.进一步地，所述告警模块获取辖区范围内监控异常的企业数量q，并计算监控合格率r，设定r＝1-q/q0，并将其与预设监控合格率r0 进行比对，并根据比对结果进行告警，其中，
29.当r＜r0时，所述告警模块提示监控合格率不满足要求；
30.当r≥r0时，监控合格率满足要求，所述告警模块不进行提示。
31.进一步地，所述告警模块在设置预设监控合格率r0的取值时，按照辖区级别进行设置，当辖区级别为区县级时，将预设监控合格率 r0的取值设置为r1，当辖区级别为市级时，将预设监控合格率r0的取值设置为r2，当辖区级别为省时，将预设监控合格率r0的取值设置为r3，其中，r1为第一预设监控合格率，r2为第二预设监控合格率，r3为第三预设监控
合格率，r1＜r2＜r3。
32.与现有技术相比，本发明的有益效果在于，所述分析模块根据监控信息进行目标区域监控状态分析，所述分析模块对实时采集的目标区域监控状态进行分析包括根据采集的间断频率进行分析，当间断频率正常时，所述分析模块根据监控状态中的间断时长进行分析，当间断时长正常时，所述分析模块还用以对遮挡物状态进行分析，所述分析模块还用以根据灰度值对监控图像进行区域划分并对遮挡物区域进行校验，当监控图像中存在遮挡物区域时，所述分析模块还用以根据该遮挡物区域的持续时长对该遮挡物的单次遮挡时长进行分析，所述判断模块根据对目标区域监控状态的分析结果进行监控状态判断，所所述告警模块用以根据辖区范围内监控异常的企业数量并计算监控合格率，将其与预设监控合格率进行比对，并根据比对结果进行告警，所述告警模块还用以根据辖区级别对预设监控合格率的取值进行设置，分别对应区县级、市级、省级，从而对餐饮企业日常生产操作的监控过程进行监控，确保监控是否有效，提高对辖区明厨亮灶的监管效率。
33.尤其，本实施例所述分析模块用以根据所述采集模块实时采集的监控信息对目标区域监控状态进行分析，从而掌握目标区域的监控状态，提高对辖区明厨亮灶的监管效率。在对目标区域监控状态进行分析时，所述分析模块将采集的间断频率与预设间断频率进行比对，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行初次判断，当采集的间断频率小于等于预设间断频率时，所述判断模块进行初次判断，判定监控设备的间断频率正常，所述分析模块对监控状态中的间断时长进行分析，当采集的间断频率大于预设间断频率时，所述判断模块判定监控状态异常，转入告警模块对该异常进行告警，从而及时对异常状态做出响应，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率。
34.尤其，在所述判断模块初次判定监控设备的间断频率正常后，所述分析模块对监控状态中的间断时长进行分析，从而确认在间断频率正常时间断时长正常，进一步确认监控有效，提高对辖区明厨亮灶的监管效率，所述分析模块在对监控状态中的间断时长进行分析时，将采集的单次最大间断时长与预设间断时长进行比对，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行第二次判断，当采集的单次最大间断时长小于等于预设间断时长时，所述判断模块判定监控设备的间断时长正常，所述分析模块对监控状态中的遮挡物状态进行分析，当采集的单次最大间断时长大于预设间断时长时，所述判断模块判定监控状态异常，通过二次判断严格控制监控状态，从而提高对辖区明厨亮灶的监管效率。
35.尤其，当监控设备的间断时长正常时，所述分析模块根据采集的该目标区域的监控图像的图形纹理复杂度p与预设图形纹理复杂度p0的比对情况对监控状态中的遮挡物状态进行分析，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行第三次判断，从而确定在设备正常运行时是否有人为原因对监控状态进行异常干涉，确保监控有效，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率，当图形纹理复杂度大于预设图形纹理复杂度时，所述判断模块判定监控图像的图形纹理复杂度正常，所述分析模块对监控图像中的遮挡物区域进行分析，当图形纹理复杂度小于等于预设图形纹理复杂度时，所述判断模块判定监控状态异常，确认人为因素对监控状态是否存在干扰，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率。
36.尤其，当判断模块判定监控图像的图形纹理复杂度正常时，所述分析模块对监控图像中的遮挡物区域进行分析，根据灰度值对监控图像进行区域划分并进行比对、判断，从而对遮挡物进行精确判定，在进行遮挡物判定的同时避免误判，进一步提高对辖区明厨亮
灶的监管效率，当识别区域的区域边线形状与预设遮挡物形状相同时，所述分析模块判定该识别区域为遮挡物区域，并根据遮挡区域占比对该遮挡物区域进行校验，当识别区域的区域边线形状与预设遮挡物形状不相同时，所述分析模块判定该识别区域非遮挡物区域，从而对非遮挡物区域避免误判，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率。
37.尤其，所述分析模块还用以对遮挡物区域进行校验，从而进一步精确判定是否为遮挡物区域，避免误判带来的监控成本，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率，所述分析模块在分析时将采集的遮挡区域占比与预设遮挡区域占比进行比对，并根据比对结果对遮挡物区域进行校验，当采集的遮挡区域占比小于等于预设遮挡区域占比时，所述分析模块判定校验失败，该识别区域非遮挡物区域，当采集的遮挡区域占比大于预设遮挡区域占比时，所述分析模块判定校验成功，从而精确判定遮挡区域，对监控情况进行精确分析，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率。
38.尤其，所述分析模块还用以对遮挡物区域的单次遮挡时长进行判定，从而避免对短时间的遮挡进行误判，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率，当单次遮挡时长小于等于预设遮挡时长时，所述判断模块判定监控状态正常，当单次遮挡时长大于预设遮挡时长时，所述判断模块判定监控状态异常，从而确认遮挡对监控状态存在异常干扰，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率。
39.尤其，所述告警模块用以对监控状态异常时在终端进行告警提示，从而及时反映监控情况，提高对辖区明厨亮灶的监管效率，在进行告警时，所述告警模块获取辖区范围内监控异常的企业数量，并根据辖区范围内监控异常的企业数量计算监控合格率，当监控合格率小于预设监控合格率时，所述告警模块提示监控合格率不满足要求，当监控合格率大于等于预设监控合格率时，监控合格率满足要求，所述告警模块不进行提示。
40.尤其，所述告警模块还用以根据辖区级别对预设监控合格率的取值进行设置，分别对应区县级、市级、省级，从而逐级进行告警提示，合理分工，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率。
附图说明
41.图1为本实施例一种基于云计算大数据分析的智慧明厨亮灶管理系统的结构示意图。
具体实施方式
42.为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
43.下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
44.此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
45.请参阅图1所示，其为本实施例基于云计算大数据分析的智慧明厨亮灶管理系统的结构示意图，所述系统包括，
46.采集模块，用以实时采集企业的目标区域监控信息，定义企业的厨房区域为目标区域，所述监控信息包括间断频率、间断时长、监控图像的图形纹理复杂度、单次遮挡时长和遮挡区域占比等，定义预设时间内监控设备的断开次数为间断频率，定义监控设备断开的持续时间为间断时长，定义监控图像中遮挡区域面积占监控图像总面积的比例；
47.分析模块，用以对实时采集的目标区域监控状态进行分析，其与所述采集模块连接，在进行分析时，所述分析模块还用以根据采集的间断频率进行分析，当间断频率正常时，所述分析模块还用以根据单次最大间断时长对监控状态进行分析，当间断时长正常时，所述分析模块还用以根据监控图像的图形纹理复杂度对遮挡物状态进行分析，在对遮挡物状态进行分析时，所述分析模块还用以对监控图像进行区域划分形成识别区域，并根据识别区域的区域边线形状进行遮挡物区域判断，并根据遮挡区域占比对遮挡物区域进行校验，当监控图像中存在遮挡物区域时，所述分析模块还用以根据该遮挡物区域的单次遮挡时长对监控状态进行分析；
48.判断模块，用以对目标区域监控状态的分析结果进行监控状态判断，其与所述分析模块连接；
49.告警模块，用以根据企业的监控状态判断结果进行告警，其与所述判断模块连接，在进行告警时，所述告警模块还用以根据监控异常的企业数量计算辖区范围内企业的监控合格率，并将其与阈值进行比对以进行告警，所述告警模块还用以根据辖区级别设置不同阈值。
50.具体而言，本系统应用于终端内，通过所述采集模块实时采集企业的厨房区域监控信息，所述分析模块根据监控信息进行目标区域监控状态分析，所述分析模块对实时采集的目标区域监控状态进行分析包括根据采集的间断频率进行分析，当间断频率正常时，所述分析模块根据监控状态中的间断时长进行分析，当间断时长正常时，所述分析模块还用以对遮挡物状态进行分析，所述分析模块还用以根据灰度值对监控图像进行区域划分并对遮挡物区域进行校验，当监控图像中存在遮挡物区域时，所述分析模块还用以根据该遮挡物区域的持续时长对该遮挡物的单次遮挡时长进行分析，所述判断模块根据对目标区域监控状态的分析结果进行监控状态判断，所所述告警模块用以根据辖区范围内监控异常的企业数量并计算监控合格率，将其与预设监控合格率进行比对，并根据比对结果进行告警，所述告警模块还用以根据辖区级别对预设监控合格率的取值进行设置，分别对应区县级、市级、省级，从而对餐饮企业日常生产操作的监控过程进行监控，确保监控是否有效，提高对辖区明厨亮灶的监管效率。
51.具体而言，在对目标区域监控状态进行分析时，所述分析模块将采集的间断频率m与预设间断频率m0进行比对，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行初次判断，其中，
52.当m≤m0时，所述判断模块判定监控设备的间断频率正常，所述分析模块对监控状态中的间断时长进行分析；
53.当m＞m0时，所述判断模块判定监控状态异常。
54.具体而言，本实施例所述分析模块用以根据所述采集模块实时采集的监控信息对目标区域监控状态进行分析，从而掌握目标区域的监控状态，提高对辖区明厨亮灶的监管
效率。在对目标区域监控状态进行分析时，所述分析模块将采集的间断频率与预设间断频率进行比对，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行初次判断，当采集的间断频率小于等于预设间断频率时，所述判断模块进行初次判断，判定监控设备的间断频率正常，所述分析模块对监控状态中的间断时长进行分析，当采集的间断频率大于预设间断频率时，所述判断模块判定监控状态异常，转入告警模块对该异常进行告警，从而及时对异常状态做出响应，提高对辖区明厨亮灶的监管效率。可以理解的是，本实施例未对分析顺序作具体限定，本领域技术人员可以自由设置，如对监控图像的图形纹理复杂度进行初次分析并判断。
55.具体而言，在对监控状态中的间断时长进行分析时，所述分析模块将采集的单次最大间断时长tmax与预设间断时长t0进行比对，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行第二次判断，其中，
56.当tmax≤t0时，所述判断模块判定监控设备的间断时长正常，所述分析模块对监控状态中的遮挡物状态进行分析；
57.当t＞t0时，所述判断模块判定监控状态异常。
58.具体而言，在所述判断模块初次判定监控设备的间断频率正常后，所述分析模块对监控状态中的间断时长进行分析，从而确认在间断频率正常时间断时长正常，进一步确认监控有效，提高对辖区明厨亮灶的监管效率，所述分析模块在对监控状态中的间断时长进行分析时，将采集的单次最大间断时长与预设间断时长进行比对，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行第二次判断，当采集的单次最大间断时长小于等于预设间断时长时，所述判断模块判定监控设备的间断时长正常，所述分析模块对监控状态中的遮挡物状态进行分析，当采集的单次最大间断时长大于预设间断时长时，所述判断模块判定监控状态异常，通过二次判断严格控制监控状态，从而提高对辖区明厨亮灶的监管效率。可以理解的是，本实施例未对第二次分析判断的方式作具体限定，本领域技术人员可以自由设置，如将平均断开时长作为第二次分析判断的方式。
59.具体而言，在对监控状态中的遮挡物状态进行分析时，所述分析模块将采集的该目标区域的监控图像的图形纹理复杂度p与预设图形纹理复杂度p0进行比对，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行第三次判断，其中，
60.当p＞p0时，所述判断模块判定监控图像的图形纹理复杂度正常，所述分析模块对监控图像中的遮挡物区域进行分析；
61.当p≤p0时，所述判断模块判定监控状态异常。
62.具体而言，当监控设备的间断时长正常时，所述分析模块根据采集的该目标区域的监控图像的图形纹理复杂度p与预设图形纹理复杂度p0的比对情况对监控状态中的遮挡物状态进行分析，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行第三次判断，从而确定在设备正常运行时是否有人为原因对监控状态进行异常干涉，确保监控有效，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率，当图形纹理复杂度大于预设图形纹理复杂度时，所述判断模块判定监控图像的图形纹理复杂度正常，所述分析模块对监控图像中的遮挡物区域进行分析，当图形纹理复杂度小于等于预设图形纹理复杂度时，所述判断模块判定监控状态异常，确认人为因素对监控状态是否存在干扰，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率。可以理解的是，本实施例未对遮挡物判断方式作具体限定，本领域技术人员可以自由设置，如设置物体到监控器的回声定位距离为遮挡物判断方式。
63.具体而言，在对监控图像中的遮挡物区域进行分析时，所述分析模块按照灰度值对监控图像进行区域划分，将灰度值相同的区域作为同一区域，将划分后的各区域作为识别区域，所述分析模块获取各识别区域的区域边线形状，并将其与预设遮挡物形状进行比对，并根据比对结果进行遮挡物区域判断，其中，
64.当识别区域的区域边线形状与预设遮挡物形状相同时，所述分析模块判定该识别区域为遮挡物区域，并根据遮挡区域占比对该遮挡物区域进行校验；
65.当识别区域的区域边线形状与预设遮挡物形状不相同时，所述分析模块判定该识别区域非遮挡物区域。
66.具体而言，当判断模块判定监控图像的图形纹理复杂度正常时，所述分析模块对监控图像中的遮挡物区域进行分析，根据灰度值对监控图像进行区域划分并进行比对、判断，从而对遮挡物进行精确判定，在进行遮挡物判定的同时避免误判，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率，当识别区域的区域边线形状与预设遮挡物形状相同时，所述分析模块判定该识别区域为遮挡物区域，并根据遮挡区域占比对该遮挡物区域进行校验，当识别区域的区域边线形状与预设遮挡物形状不相同时，所述分析模块判定该识别区域非遮挡物区域，从而对非遮挡物区域避免误判，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率。
67.具体而言，所述分析模块在对遮挡物区域进行校验时，将采集的遮挡区域占比n与预设遮挡区域占比n0进行比对，并根据比对结果对遮挡物区域进行校验，其中，
68.当n≤n0时，所述分析模块判定校验失败，该识别区域非遮挡物区域；
69.当n＞n0时，所述分析模块判定校验成功。
70.具体而言，所述分析模块还用以对遮挡物区域进行校验，从而进一步精确判定是否为遮挡物区域，避免误判带来的监控成本，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率，所述分析模块在分析时将采集的遮挡区域占比与预设遮挡区域占比进行比对，并根据比对结果对遮挡物区域进行校验，当采集的遮挡区域占比小于等于预设遮挡区域占比时，所述分析模块判定校验失败，该识别区域非遮挡物区域，当采集的遮挡区域占比大于预设遮挡区域占比时，所述分析模块判定校验成功，从而精确判定遮挡区域，对监控情况进行精确分析，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率。
71.具体而言，当监控图像中存在遮挡物区域时，所述分析模块获取该遮挡物区域的持续时长作为该遮挡物的单次遮挡时长ts，并将其与预设遮挡时长ts0进行比对，所述判断模块根据比对结果对监控状态进行第四次判断，其中，
72.当ts≤ts0时，所述判断模块判定监控状态正常；
73.当ts＞ts0时，所述判断模块判定监控状态异常。
74.具体而言，所述分析模块还用以对遮挡物区域的单次遮挡时长进行判定，从而避免对短时间的遮挡进行误判，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率，当单次遮挡时长小于等于预设遮挡时长时，所述判断模块判定监控状态正常，当单次遮挡时长大于预设遮挡时长时，所述判断模块判定监控状态异常，从而确认遮挡对监控状态存在异常干扰，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率。
75.具体而言，所述告警模块获取辖区范围内监控异常的企业数量q，并计算监控合格率r，设定r＝1-q/q0，并将其与预设监控合格率r0 进行比对，并根据比对结果进行告警，其中，
76.当r＜r0时，所述告警模块提示监控合格率不满足要求；
77.当r≥r0时，监控合格率满足要求，所述告警模块不进行提示。
78.具体而言，所述告警模块用以对监控状态异常时在终端进行告警提示，从而及时反映监控情况，提高对辖区明厨亮灶的监管效率，在进行告警时，所述告警模块获取辖区范围内监控异常的企业数量，并根据辖区范围内监控异常的企业数量计算监控合格率，当监控合格率小于预设监控合格率时，所述告警模块提示监控合格率不满足要求，当监控合格率大于等于预设监控合格率时，监控合格率满足要求，所述告警模块不进行提示。
79.具体而言，所述告警模块在设置预设监控合格率r0的取值时，按照辖区级别进行设置，当辖区级别为区县级时，将预设监控合格率 r0的取值设置为r1，当辖区级别为市级时，将预设监控合格率r0的取值设置为r2，当辖区级别为省级时，将预设监控合格率r0的取值设置为r3，其中，r1为第一预设监控合格率，r2为第二预设监控合格率，r3为第三预设监控合格率，r1＜r2＜r3。
80.具体而言，所述告警模块还用以根据辖区级别对预设监控合格率的取值进行设置，分别对应区县级、市级、省级，从而逐级进行告警提示，合理分工，进一步提高对辖区明厨亮灶的监管效率。
81.至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。