用于检测搅拌机抱轴程度的方法、处理器及搅拌站与流程

1.本发明涉及工程机械领域，具体地，涉及一种用于检测搅拌机抱轴程度的方法、处理器及搅拌站。


背景技术：

2.在混凝土的生产过程中，搅拌机是一个封闭的状态，而搅拌机在作业过程中可能会发生抱轴故障，也就是搅拌轴或搅拌叶片上出现了混凝土结块。抱轴的危害主要有：1.影响混凝土质量。抱轴结块影响混凝土的搅拌，延长了混凝土搅拌均匀所需时间。其次，在搅拌的过程中，碰撞和摩擦会使部分结块脱落混入搅拌的混凝土中，也会影响混凝土的质量。2.损害搅拌机，增加能耗。结块随机分布在搅拌轴和搅拌叶片上，使得搅拌轴做偏心运动，加剧轴端磨损。此外，结块增加了搅拌轴运转的阻力，增加能耗。
3.目前，由于搅拌机是封闭工作，难以直接了解搅拌机主机内部的情况。针对混凝土搅拌机抱轴情况主要对搅拌机做长期跟踪调查，统计抱轴发生的时间周期，再通过统计搅拌轴抱轴周期设定人工清理周期，通过人工对搅拌机主机内部进行定期检查清理。定期处理的方式易导致搅拌机抱轴处理不及时，结块随机脱落难以保证混凝土的高质量。同时，以该方式排查抱轴时对目标查找存在盲目性，对未发生抱轴的主机进行检查，耗费人力，影响生产效率。


技术实现要素：

4.本技术的目的是提供一种可以检测搅拌机抱轴程度的用于检测搅拌机抱轴程度的方法、处理器及搅拌站。
5.为了实现上述目的，本技术提供一种用于检测搅拌机抱轴程度的方法，应用于搅拌站搅拌站，方法包括：
6.获取搅拌机主机内部的目标图像；
7.对目标图像进行处理，以得到感兴趣区域的区域图像；
8.将区域图像输入至目标检测模型，以确定区域图像的结块区域以及结块区域的图像坐标；
9.根据结块区域以及图像坐标确定搅拌机的结块厚度；
10.根据结块厚度确定搅拌机的抱轴程度。
11.在本技术实施例中，搅拌机包括搅拌轴和搅拌叶片，对目标图像进行处理，得到感兴趣区域的区域图像包括：确定目标图像中搅拌轴与搅拌叶片所在的区域为感兴趣区域；根据感兴趣区域对目标图像进行裁剪以得到区域图像。
12.在本技术实施例中，根据结块区域以及图像坐标确定搅拌机的结块厚度包括通过公式(1)确定混凝土结块的厚度：
13.14.其中，md为混凝土结块的厚度，y
max
与y
min
为图像坐标，其中，坐标参数包含(x
min
,y
min
,x
max
,y
max
)，其中(x
min
,y
min
)为区域图像的左上坐标，(x
max
,y
max
)为区域图像的右下坐标，d为搅拌轴在区域图像中的图像直径，d为搅拌轴的实际直径。
15.在本技术实施例中，根据结块厚度确定搅拌机的抱轴程度包括：在厚度为第一预设值的情况下，确定抱轴程度为无抱轴输出；当厚度在大于第一预设值且小于或等于第二预设值的情况下，确定抱轴程度为轻度抱轴；当厚度在大于第二预设值且小于或等于第三预设值的情况下，确定抱轴程度为中度抱轴；当厚度在大于第三预设值的情况下，确定抱轴程度为重度抱轴。在本技术实施例中，根据结块区域以及图像坐标确定搅拌机的结块厚度包括：在区域图像中包含的结块区域有多个的情况下，确定区域图像中搅拌机的下料口区域中结块区域对应的第一图像坐标；根据第一图像坐标确定搅拌机的结块厚度。
16.在本技术实施例中，根据结块厚度确定搅拌机的抱轴程度还包括：在区域图像中包含的结块区域有多个的情况下，确定每个结块区域的图像坐标，并根据图像坐标确定每个结块区域对应的结块厚度；将每个结块区域对应的结块厚度进行对比；根据数值最大的结块厚度确定搅拌机的抱轴程度。
17.在本技术实施例中，获取搅拌机主机内部的目标图像包括：通过图像采集装置采集搅拌机主机内部的图像视频；根据预设帧率均匀从图像视频中抽取单帧视频帧；将抽取的单帧视频帧作为目标图像。
18.在本技术实施例中，采集搅拌机主机内部的图像视频包括：对搅拌机的主机进行清洗；在完成清洗后，对搅拌机内部进行视频采集以得到图像视频。
19.在本技术实施例中，方法还包括：获取样本图像，并对样本图像进行处理以得到感兴趣区域的样本区域图像；对样本区域图像中包含混凝土结块的区域进行标定以得到标准区域，并确定标准区域对应的标准图像坐标；对样本区域图像进行图像增强处理；针对每个处理完成后的样本区域图像，将处理完成后的样本区域图像输入至待训练的目标检测模型，以获取待训练的目标检测模型输出的样本结块区域；确定每个样本结块区域相对于标准区域的交并比；根据每个样本结块区域的交并比确定待训练的目标检测模型的评价指标值；在评价指标值达到预设阈值的情况下，确定待训练的目标检测模型完成训练。
20.在本技术实施例中，根据每个样本结块区域的交并比确定待训练的目标检测模型的评价指标值包括：确定每个样本结块区域相对于标准区域的交并比；在交并比达到预设交并比阈值的情况下，确定该样本结块区域合格；根据合格的样本结块区域数量与目标检测模型输出的全部样本结块区域数量的比例确定目标检测模型的评价指标；确定评价指标达到预设评价指标阈值的情况下，确定待训练的目标检测模型完成训练。
21.本技术第二方面提供了一种处理器，被配置成执行上述任意一项的用于检测搅拌机抱轴程度的方法。
22.本技术第三方面提供了一种搅拌站，包括：
23.搅拌机，搅拌机包括搅拌轴和搅拌叶片，搅拌轴用于对混凝土进行搅拌，搅拌叶片用于对所述混凝土进行搅拌；
24.图像采集装置，被配置为采集搅拌机主机内部的图像视频；以及上述处理器。
25.上述技术方案中，通过对搅拌机主机内部的图像进行采集，并对采集的目标图像进行处理，划分出目标图像中的感兴趣区域以确定区域图像，将区域图像输入至目标检测
模型中来确定区域图像中的结块区域以及对应的图像坐标，并根据目标检测模型确定的结块区域的标签以及对应的图像坐标确定搅拌机的结块厚度，从而根据结块厚度确定搅拌机的抱轴程度。在本技术的技术方案中，通过图像采集装置对搅拌机主机内部情况进行采集，根据采集的图像来判断搅拌机的抱轴程度，不需要通过人工对搅拌机进行检查来判断，可以及时发现搅拌机的抱轴问题并及时处理，保证搅拌机的正常运行从而提高生产质量与生产效率。
26.本技术的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
27.附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
28.图1示意性示出了根据本技术一实施例的用于检测搅拌机抱轴程度的方法的流程示意图；
29.图2示意性示出了根据本技术一实施例的搅拌站的结构示意图。
具体实施方式
30.以下结合附图对本技术的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本技术，并不用于限制本技术。
31.需要说明，若本技术实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
32.另外，若本技术实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本技术要求的保护范围之内。
33.如图1所示，示意性示出了根据本技术一实施例的用于检测搅拌机抱轴程度的方法的流程图。如图1所示，提供了一种用于检测搅拌机抱轴程度的方法，包括一些步骤：
34.步骤101，获取搅拌机主机内部的目标图像。
35.在一个实施例中，采集搅拌机主机内部的图像视频包括：对搅拌机的主机进行清洗；在完成清洗后，对搅拌机内部进行视频采集以得到图像视频。
36.处理器可以通过图像采集装置获取搅拌机主机内部的目标图像。在搅拌机完成搅拌工作后，处理器可以控制对搅拌机的主机内部进行清洗，清洗完成后，可以通过图像采集设备对搅拌机主机内部进行视频采集从而得到搅拌机主机内部的图像视频。
37.在一个实施例中，获取搅拌机主机内部的目标图像包括：通过图像采集装置采集搅拌机主机内部的图像视频；根据预设帧率均匀从图像视频中抽取单帧视频帧；将抽取的单帧视频帧作为目标图像。
38.处理器通过图像采集装置可以获得搅拌机主机内部的图像视频。获取图像视频
后，可以对图像视频进行分帧处理。从视频数据中抽取单帧视频帧，抽帧方式采用均匀抽帧。操作人员可以根据生产环境中的硬件设备算力结合现场程序调试结果预先设置均匀抽帧的帧率，处理器在获取到预设帧率后，可以根据预设帧率对获取的图像视频进行抽取，从而获得单帧视频帧，处理器可以将根据预设帧率抽取的单帧视频帧作为目标图像。
39.步骤102，对目标图像进行处理，以得到感兴趣区域的区域图像。
40.处理器获得目标图像后，可以对目标图像进行处理，对目标图像中的感兴趣区域进行划分，并根据划分的感兴趣区域对目标图像进行裁剪，从而得到区域图像。
41.在一个实施例中，搅拌机包括搅拌轴和搅拌叶片，对目标图像进行处理，得到感兴趣区域的区域图像包括：确定目标图像中搅拌轴与搅拌叶片所在的区域为感兴趣区域；根据感兴趣区域对目标图像进行裁剪以得到区域图像。
42.搅拌机包括对混凝土进行搅拌的搅拌轴与搅拌叶片。在处理器获得了目标图像后。处理器可以将目标图像中搅拌轴与搅拌叶片所在的区域划分为感兴趣区域。并根据划分的感兴趣区域对目标图像进行裁剪，将感兴趣区域裁剪出来得到区域图像。
43.步骤103，将区域图像输入至目标检测模型，以确定区域图像的结块区域以及结块区域的图像坐标。
44.处理器通过对目标图像上感兴趣区域进行裁剪获得区域图像后，可以将区域图像输入至目标检测模型。通过目标检测模型确定区域图像的结块区域以及与该结块区域对应的图像坐标。
45.步骤104，根据结块区域以及图像坐标确定搅拌机的结块厚度。
46.处理器通过目标检测模型确定了结块区域以及对应的图像坐标后，可以根据得到的结块区域以及对应的图像坐标确定搅拌机内物料的结块厚度。
47.在一个实施例中，根据结块区域以及图像坐标确定搅拌机的结块厚度包括通过公式(1)确定混凝土结块的厚度：
[0048][0049]
其中，md为混凝土结块的厚度，y
max
与y
min
为目标检测模型输出的结块区域图像坐标参数，其中，坐标参数包含(x
min
,y
min
,x
max
,y
max
)，其中(x
min
,y
min
)为区域图像的左上坐标，(x
max
,y
max
)为区域图像的右下坐标，d为搅拌轴在区域图像中的图像直径，d为搅拌轴的实际直径。
[0050]
处理器可以根据公式(1)来确定搅拌机内物料的结块厚度。y
max
与y
min
为目标检测模型确定的区域图像的图像坐标，其中y
min
为区域图像左上角的坐标，y
max
为区域图像右下角的坐标。d为裁剪出的区域图像中显示的搅拌轴的图像直径，也就是被结块物料包裹住的搅拌轴的图像直径；d为搅拌轴的实际直径也就是搅拌轴本身的净直径。处理器根据图像坐标、搅拌轴的图像直径以及净直径可以根据公式(1)确定搅拌机内物料的结块厚度。
[0051]
步骤105，根据结块厚度确定搅拌机的抱轴程度。
[0052]
处理器根据公式(1)确定了搅拌机内的物料结块厚度后，可以根据得到的结块厚度确定搅拌机的抱轴程度。
[0053]
在一个实施例中，根据结块厚度确定搅拌机的抱轴程度包括：在厚度为第一预设值的情况下，确定抱轴程度为无抱轴输出；当厚度在大于第一预设值且小于或等于第二预设值的情况下，确定抱轴程度为轻度抱轴；当厚度在大于第二预设值且小于或等于第三预设值的情况下，确定抱轴程度为中度抱轴；当厚度在大于第三预设值的情况下，确定抱轴程度为重度抱轴。
[0054]
处理器可以将第一预设值设置为0，在结块厚度为0的情况下，处理器可以确定此时搅拌机无抱轴现象。处理器可以进行无抱轴现象输出。当处理器确定结块厚度大于0并且小于或等于处理器设置的第二预设值的情况下，处理器可以确定此时搅拌机存在轻度抱轴，处理器可以进行轻度抱轴现象输出。当处理器确定结块厚度大于第二预设值并且小于或等于处理器设置的第三预设值的情况下，处理器可以确定此时搅拌机存在中度抱轴，处理器可以进行中度抱轴现象输出。当处理器确定结块厚度大于第三预设值的情况下，处理器可以确定此时搅拌机存在重度抱轴，处理器可以进行重度抱轴现象输出。
[0055]
在一个实施例中，根据结块区域以及图像坐标确定搅拌机的结块厚度包括：在区域图像中包含的结块区域有多个的情况下，确定区域图像中搅拌机的下料口区域中结块区域对应的第一图像坐标；根据第一图像坐标确定搅拌机的结块厚度。
[0056]
处理器将裁剪完成的区域图像输入至目标检测模型后，目标检测模型可以输出区域图像内结块区域的标签以及对应的图像坐标。当目标检测模型输出的区域图像内包含多个结块区域时，处理器可以确定区域图像中搅拌机的下料口区域，并确定搅拌机的下料口区域中的结块区域对应的第一图像坐标。并根据第一图像坐标通过公式(1)确定搅拌机的结块厚度，并根据得到的结块厚度确定搅拌机的抱轴程度。由于搅拌机的下料口区域会经常性抱轴，并且一般在下料口区域的搅拌轴粘附的物料结块最大，所以当区域图像内出现多个结块区域时，处理器可以根据下料口区域的结块情况确定搅拌机的结块状况。
[0057]
在一个实施例中，根据结块厚度确定搅拌机的抱轴程度还包括：在区域图像中包含的结块区域有多个的情况下，确定每个结块区域的图像坐标，并根据图像坐标确定每个结块区域对应的结块厚度；将每个结块区域对应的结块厚度进行对比；根据数值最大的结块厚度确定搅拌机的抱轴程度。
[0058]
处理器将裁剪完成的区域图像输入至目标检测模型后，目标检测模型可以输出区域图像内结块的区域以及对应的图像坐标。当目标检测模型输出的区域图像内包含多个结块区域时，目标检测模型可以输出每个结块区域的图像坐标。处理器可以根据每个结块区域的图像坐标根据公式(1)确定出每个结块区域的对应的结块厚度。在获得了每个结块区域对应的结块厚度后，可以将每个结块区域对应的结块厚度进行对比。根据厚度最大的结块确定该搅拌机的抱轴程度。例如，假设目标检测模型接收到输入的区域图像后，在区域图像内标注了三块结块区域以及每块区域对应的图像坐标。处理器可以根据每块结块区域以及对应的图像坐标确定出每一块结块的厚度，根据三块结块中厚度最大的结块来判断搅拌机的抱轴程度。
[0059]
在一个实施例中，获取样本图像，并对样本图像进行处理以得到感兴趣区域的样本区域图像；对样本区域图像中包含混凝土结块的区域进行标定以得到标准区域，并确定标准区域对应的标准图像坐标；对样本区域图像进行图像增强处理；针对每个处理完成后的样本区域图像，将处理完成后的样本区域图像输入至待训练的目标检测模型，以获取待
训练的目标检测模型输出的样本结块区域；确定每个样本结块区域相对于标准区域的交并比；根据每个样本结块区域的交并比确定待训练的目标检测模型的评价指标值；在评价指标值达到预设阈值的情况下，确定待训练的目标检测模型完成训练。
[0060]
在一个实施例中，根据每个样本结块区域的交并比确定待训练的目标检测模型的评价指标值包括：确定每个样本结块区域相对于标准区域的交并比；在交并比达到预设交并比阈值的情况下，确定该样本结块区域合格；根据合格的样本结块区域数量与目标检测模型输出的全部样本结块区域数量的比例确定目标检测模型的评价指标；确定评价指标达到预设评价指标阈值的情况下，确定待训练的目标检测模型完成训练。
[0061]
根据样本结块区域的样本区域标签与样本图像坐标，以及标准区域的标准区域标签和标准图像坐标确定待训练的目标检测模型的评价指标值包括：确定样本结块区域与标准区域之间的交并比；在交并比达到预设交并比的情况下，确定该样本结块区域合格。通过混淆矩阵根据确定待训练的目标检测模型输出的所有样本结块区域中达到预设交并比的样本结块区域的占比，确定待训练的目标检测模型的评价指标值，在评价指标值达到预设评价指标阈值的情况下，确定待训练的目标检测模型完成训练。
[0062]
在检测搅拌机抱轴程度前，还需要对目标检测模型进行训练。处理器可以在搅拌机完成清洗后，通过图像采集装置采集搅拌机主机内部的样本图像。处理器可以将样本图像中搅拌轴与搅拌叶片所在的区域划分为感兴趣区域，并对感兴趣区域进行裁剪从而得到样本区域图像。处理器可以输出得到的样本区域图像，可以通过人工对样本区域图像中包含混凝土结块的区域进行标定得到标准区域并设定标准区域标签，并确定与标准区域对应的标准图像坐标。通过人工对样本区域图像进行标定，可以获得参考标准，后续用来判断目标检测模型是否训练完成。
[0063]
处理器对样本区域图像进行图像增强处理，例如，随机改变样本区域图像的明亮度或者样本区域图像的对比度等等。并将图像缩放至模型输入大小。将样本区域图像处理完成后输入至待训练的目标检测模型，待训练的目标检测模型可以对样本区域图像内的结块区域进行标定以得到样本结块区域的标签以及对应的样本图像坐标，并将得到的样本结块区域的标签以及对应的样本图像坐标输出。
[0064]
处理器获取了样本结块区域以及对应的样本图像坐标后，可以将每个样本结块区域以及对应的样本图像坐标与标准结块区域以及对应的标准图像坐标进行对比，从而获得每个样本结块区域与标准结块区域之间的交并比。在样本结块区域与标准结块区域之间的交并比达到处理器设置的预设交并比时，处理器可以确定该样本结块区域合格。处理器可以根据合格的样本结块区域数量与全部样本结块区域数量的比例确定目标检测模型的评价指标值。处理器可以根据混淆矩阵确定待训练的目标检测模型的评价指标值。在目标检测模型的评价指标值达到处理器设置的预设评价指标阈值的情况下，处理器可以确定待训练的目标检测模型完成训练。
[0065]
处理器还可以在样本图像坐标与标准图像坐标之间的误差值低于处理器设置的预设误差值的情况下，确定待训练的目标检测模型预测准确。处理器可以通过确定待训练的目标检测模型预测准确的次数来确定待训练的目标检测模型的预测准确率。当待训练的目标检测模型的预测准确次数达到处理器设置的预设次数时，处理器可以确定预测准确率达到预设准确率，此时处理器可以确定待训练的目标检测模型完成训练。
[0066]
在一个实施例中，提供了一种处理器，被配置成执行上述任意一项的用于检测搅拌机抱轴程度的方法。
[0067]
在搅拌机完成搅拌工作后，处理器可以控制对搅拌机的主机内部进行清洗，清洗完成后，可以通过图像采集设备对搅拌机主机内部进行视频采集从而得到搅拌机主机内部的图像视频。处理器可以对图像视频进行分帧处理，选取图像视频中预设时间段内的图像为待选取图像；从待选取图像中选取符合预设条件的单帧图像作为目标图像。例如，从多张图像中选出最清晰的图像作为目标图像。
[0068]
处理器获得目标图像后，可以对目标图像进行处理，对目标图像中搅拌轴与搅拌叶片所在的区域划分为感兴趣区域，并根据划分的感兴趣区域对目标图像进行裁剪，从而得到区域图像。将区域图像输入至目标检测模型。通过目标检测模型确定区域图像的结块区域以及与该结块区域对应的图像坐标。并根据结块区域以及对应的图像坐标根据公式(1)来确定搅拌机内物料的结块厚度。其中，y
max
与y
min
为目标检测模型确定的区域图像的图像坐标，其中y
min
为区域图像左上角的坐标，y
max
为区域图像右下角的坐标。d为裁剪出的区域图像中显示的搅拌轴的图像直径，也就是被结块物料包裹住的搅拌轴的图像直径；d为搅拌轴的实际直径也就是搅拌轴本身的净直径。
[0069]
处理器确定了图像区域的结块厚度后，可以根据结块厚度确定搅拌机的抱轴程度。处理器可以将第一预设值设置为0，在结块厚度为0的情况下，处理器可以确定此时搅拌机无抱轴现象。处理器可以进行无抱轴现象输出。当处理器确定结块厚度大于0并且小于或等于处理器设置的第二预设值的情况下，处理器可以确定此时搅拌机存在轻度抱轴，处理器可以进行轻度抱轴现象输出。当处理器确定结块厚度大于第二预设值并且小于或等于处理器设置的第三预设值的情况下，处理器可以确定此时搅拌机存在中度抱轴，处理器可以进行中度抱轴现象输出。当处理器确定结块厚度大于第三预设值的情况下，处理器可以确定此时搅拌机存在重度抱轴，处理器可以进行重度抱轴现象输出。操作人员可以根据抱轴程度确定是否要对搅拌机进行清理。
[0070]
目标检测模型接收到区域图像后，可以对区域图像中的结块区域以及对应的图像坐标进行标定并输出。但是区域图像中可能会存在同时具有多块结块区域的情况。由于搅拌机的下料口区域会经常性抱轴，并且一般在下料口区域的搅拌轴粘附的物料结块最大，所以当区域图像内出现多个结块区域时，处理器可以根据下料口区域的结块情况确定搅拌机的结块状况。在目标检测模型输出了区域图像中所有结块区域以及对应的图像坐标后，处理器可以将区域图像中搅拌机的下料口区域的结块区域以及对应的图像坐标确定为第一结块区域以及对应的第一图像坐标。并且处理器可以根据第一结块区域以及对应的第一图像坐标确定搅拌机的下料口区域的结块厚度并根据得到的结块厚度确定搅拌机的抱轴程度。
[0071]
在区域图像中可能会存在同时具有多块结块区域的情况下，处理器还可以根据目标检测模型输出的每一块结块区域以及对应的图像坐标确定出每一块结块区域的结块厚度，并根据结块情况最严重的区域确定搅拌机的结块状况。处理器可以通过目标检测模型获取每一块结块区域以及对应的图像坐标，并通过公式(1)确定每一个结块区域对应的结块厚度；将每个结块区域对应的结块厚度进行对比；根据数值最大的结块厚度确定搅拌机
的抱轴程度。
[0072]
通过上述技术方案，处理器通过图像采集装置对搅拌机主机内部情况进行采集，根据采集的图像来判断搅拌机的抱轴程度，不需要通过人工对搅拌机进行检查来判断。可以对搅拌机的抱轴问题及时发现及时处理，保证搅拌机的正常运行从而提高生产质量与生产效率。
[0073]
在一个实施例中，如图2所示，示意性示出了搅拌站200的结构图，包括：搅拌机201，搅拌机201包括搅拌轴201-1和搅拌叶片201-2，搅拌轴201-1用于对混凝土进行搅拌，搅拌叶片201-2用于对混凝土进行搅拌；图像采集装置202，被配置为采集搅拌机201主机内部的图像视频；以及处理器203。
[0074]
本技术实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现上述用于检测搅拌机抱轴程度的步骤。
[0075]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0076]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0077]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0078]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0079]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0080]
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。存储器是计算机可读介质的示例。
[0081]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除
可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0082]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0083]
以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。