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CN111839396B - 一种基于洗涤设备的智能预热的方法及装置 - Google Patents

一种基于洗涤设备的智能预热的方法及装置 Download PDF

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CN111839396B CN202010498691.8A CN202010498691A CN111839396B CN 111839396 B CN111839396 B CN 111839396B CN 202010498691 A CN202010498691 A CN 202010498691A CN 111839396 B CN111839396 B CN 111839396B
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Abstract

本申请适用于智能家电领域,提供了一种基于洗涤设备的智能预热的方法及装置,所述方法包括:在至少一个采集周期内获取用户的第一操作信息;将所述第一操作信息导入决策模型,确定所述用户对应的用餐时刻信息;所述用餐时刻信息包含至少一个用餐时刻;为各个所述用餐时刻配置预热指令;所述预热指令包含预热触发时刻;若到达任一所述预热指令对应的所述预热触发时刻,且当前洗涤设备的状态参数满足预设的启动条件,则执行所述预热指令。本申请可以预测用户的用餐时间,在用户用餐之前对餐具进行加热,使餐具达到人体舒适温度。

Description

一种基于洗涤设备的智能预热的方法及装置
技术领域
本申请属于智能家电领域,尤其涉及一种基于洗涤设备的智能预热的方法及装置。
背景技术
随着智能家居的发展,人们对家电的要求越来越高了,在人们的需求下,自动洗涤设备应运而生。这些洗涤设备可以自动清洗餐具等器皿,往往用于家庭、餐厅等场所,减轻了劳动强度,提高了工作效率。
目前市面上生产销售的洗涤设备,一般的洗涤流程是用水先粗洗,再加入洗涤剂细洗,然后用水把餐具上的残留物刷洗干净,最后对餐具进行烘干,以备后续使用。这些洗涤设备只提供餐具清洗服务,不能更进一步服务用户,显得洗涤设备和其他普通家电一样不够智能。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于洗涤设备的智能预热的方法及装置,可以预测用户的用餐时间,在用户用餐之前对餐具进行加热,使餐具达到人体舒适温度,提高对用户的服务质量,解决现有洗涤设备只提供餐具清洗服务不能更进一步服务用户的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种方法,包括:
在至少一个采集周期内获取用户的第一操作信息;将所述第一操作信息导入决策模型,确定所述用户对应的用餐时刻信息;所述用餐时刻信息包含至少一个用餐时刻;为各个所述用餐时刻配置预热指令;所述预热指令包含预热触发时刻;若到达任一所述预热指令对应的所述预热触发时刻,且当前洗涤设备的状态参数满足预设的启动条件,则执行所述预热指令。
在第一方面的一种可能的实现方式中,所述第一操作信息包括:操作标识以及所述操作标识对应的操作时间戳;所述在至少一个采集周期内获取用户的第一操作信息包括:获取用户的操作标识,为所述操作标识配置操作时间戳。
示例性的,操作标识包括开门、关门以及启动洗涤程序等用户操作。在至少一个采集周期内获取用户的第一操作信息时,若接收到用户操作,记录该用户操作的操作标识,并以接收到用户操作的时刻作为该操作标识对应的操作时间戳。
应理解,第一操作信息中的操作时间戳,是以预设的所述用户的当地时间作为标准,也即本实施例包括一个系统计时器用于记录当地时间以及记录上述操作时间戳。
第二方面,本申请实施例提供了一种基于洗涤设备的智能预热的装置,包括:第一操作信息获取模块,用于在至少一个采集周期内获取用户的第一操作信息;用餐时刻信息确定模块,用于将所述第一操作信息导入决策模型,确定所述用户对应的用餐时刻信息;所述用餐时刻信息包含至少一个用餐时刻;预热指令生成模块,用于为各个所述用餐时刻配置预热指令;所述预热指令包含预热触发时刻;预热指令执行模块,用于判断在到达任一所述预热指令对应的所述预热触发时刻,且当前洗涤设备的状态参数是否满足预设的启动条件;若满足,则执行所述预热指令。
第三方面,本申请实施例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上述第一方面中任一项所述的方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,包括: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上述第一方面中任一项所述的方法。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,当计算机程序产品在终端设备上运行时,使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的方法。
可以理解的是,上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述,在此不再赘述。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是:本申请提供的方法,相对于现有技术,可以预测用户的用餐时间,在用户用餐之前对餐具进行加热,使餐具达到人体舒适温度,提高对用户的服务质量,解决现有洗涤设备只提供餐具清洗服务不能更进一步服务用户的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例,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是本申请第一实施例提供的方法的实现流程图;
图2是本申请第二实施例提供的方法的实现流程图;
图3是本申请第三实施例提供的方法的实现流程图;
图4是本申请第四实施例提供的方法的实现流程图;
图5是本申请第五实施例提供的方法的实现流程图;
图6是本申请一实施例提供的决策模型示意图;
图7是本申请第六实施例提供的方法的实现流程图;
图8是本申请一实施例提供的装置的结构示意图;
图9是本申请一实施例提供的终端设备的结构示意图;
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本申请实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中,省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解,当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样,术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地,短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外,在本申请说明书和所附权利要求书的描述中,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此,在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例,而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”,除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”,除非是以其他方式另外特别强调。
在本申请实施例中,流程的执行主体为终端设备。该终端设备包括但不限于:服务器、计算机、智能手机以及平板电脑等能够执行本申请提供的方法的设备。优选地,该终端设备为洗涤设备,该终端设备能够清洗餐具以及对餐具进行预热,例如,该洗涤设备可以为洗碗机、奶瓶清洗机等。图1示出了本申请第一实施例提供的方法的实现流程图,详述如下:
在S101中,在至少一个采集周期内获取用户的第一操作信息。
在本实施例中,所述第一操作信息包括:操作标识以及所述操作标识对应的操作时间戳。上述在至少一个采集周期内获取用户的第一操作信息具体可以为:在至少一个采集周期内,接收用户反馈的操作标识,并在接收到该操作标识时,为该操作标识配置操作时间戳,该操作标识与该操作时间戳关联记录于该用户在该本次采集周期内的第一操作信息中。
示例性地,该采集周期可以是1天,也可以是任意时长,例如可以是4小时;该操作标识包括开门、关门以及启动洗涤程序等用户操作;操作时间戳为检测到用户触发所述用户操作时的时刻信息,是以该洗涤设备安装位置的当地时间作为标准;例如,用户在当地时间的12:00时刻,打开了洗涤设备的阀门(无论是否取出和/或放入餐具),则该洗涤设备会生成一个操作标识为开门、操作时间戳为12:00的第一操作信息。
应理解,本申请实施例提供的方法中,设置了一个系统计时器,用于记录采集周期、操作时间戳、当地时间等时间信息。示例性地,该当地时间可以根据用户所在地以及互联网的时间源确定,以保证当地时间的准确性;该当地时间也可以根据厂商出厂时预设置的,然后通过该系统计时器进行计时;该用户所在地可以是根据用户信息确定的(在中国的统一为北京时间)。
在S102中,将所述第一操作信息导入决策模型,确定所述用户对应的用餐时刻信息。
在本实施例中,所述用餐时刻信息包含至少一个用餐时刻。具体地,将获取得到的该第一操作信息导入决策模型,以该第一操作信息为输入,该决策模型输出所述用户对应的上述用餐时刻信息,示例性地,所述用餐时刻信息用于表征所述用户每天的用餐时间,所述用餐时刻用于表征所述用户每餐的用餐时间。
示例性地,所述决策模型是根据训练数据集进行训练得到的;所述训练数据集可以是其他洗涤设备在被其他用户使用时收集得到的训练数据,包括上述其他洗涤设备接收到的训练操作信息以及上述其他用户反馈的真实用餐时刻信息,以训练操作信息作为输入,不断调整该决策模型的模型参量,使该决策模型的输出接近该真实用餐时刻信息。应理解,调整该决策模型的模型参量的具体手段,可参照现有技术中的有关机器学习的训练方法,在此不再赘述。
示例性地,所述决策模型还可以是预设置的模型。作为示例而非限定,该决策模型以一个采集周期的第一操作信息作为输入,该第一操作信息包括多个操作标识以及该操作标识对应的操作时间戳,操作标识包括开门、关门以及洗涤等。具体地,该决策模型以操作时间戳最早且操作标识为开门的第一操作信息为第一开门输入,判断该第一开门输入是否为用户用餐时的操作信息;具体地,以操作时间戳仅次于该第一开门输入的操作标识为关门的第一操作信息为第一关门输入,以操作时间戳仅次于上述第一开门输入的操作标识为洗涤的第一操作信息为第一洗涤输入,若第一开门输入与第一关门输入的操作时间戳之差小于或等于第一预设时长(例如5分钟),且第一关门输入与第一洗涤输入的操作时间戳之差大于第二预设时长(例如5分钟),则判断该第一开门输入为用户用餐时的操作信息(即识别为用户用餐前取出餐具所产生的操作信息),则将该第一开门输入的操作时间戳识别为该用户的一个用餐时刻,存储至上述用餐时刻信息中;若第一开门输入与第一关门输入的操作时间戳之差大于第一预设时长(例如5分钟),且第一关门输入与第一洗涤输入的操作时间戳之差小于或等于第二预设时长(例如5分钟),则判断该第一开门输入为用户用餐时的操作信息(即识别为用户用餐前取出餐具,在未关门的情况下用餐,并在用餐后放回餐具并进行洗涤的操作信息),则将该第一开门输入的操作时间戳识别为该用户的一个用餐时刻,存储至上述用餐时刻信息中。若第一开门输入、第一关门输入以及第一洗涤输入不符合以上任一条件,则判断这三个输入为无效输入。应理解,该洗涤设备设置在未关门的状态下是不能启动洗涤功能的,也就是说,上述的第一关门输入的操作时间戳,一定是早于上述的第一洗涤输入的操作时间戳。
在本实施例中,将该第一操作信息导入决策模型,确定所述用户对应的用餐时刻信息,具体地,将该第一操作信息作为该决策模型的输入,该决策模型输出该用餐时刻信息。
在S103中,为各个所述用餐时刻配置预热指令。
在本实施例中,所述预热指令包含预热触发时刻。
在一种可能的实现方式中,上述为各个所述用餐时刻配置预热指令的实现方式具体可以为:根据该洗涤设备的型号参数得到该洗涤设备的预热所需时间,例如2分钟;根据该洗涤设备的预热所需时间,为上述用餐时刻信息内记载的各个用餐时刻配置与该洗涤设备匹配的预热指令,具体为在用餐时刻前,预留与该预热所需时间相同时长的时间进行预热工作,示例性地,用餐时刻为12:00,在用餐时刻前2分钟的时刻(11:58)进行预热,保证在用餐时刻前完成预热,所述预热触发时刻为该洗涤设备开始预热的时间(即上述的11:58);该预热指令用于指示该洗涤设备在达到预热触发时刻时,开始执行对餐具的预热工作。可选地,洗涤设备可以配置有预留时间,例如1分钟,洗涤设备可以根据预留时间、预热所需时间以及上述用餐时刻,配置对应的预热触发时刻,以便用户提前用餐时,能够保证预热操作已经完成。可选的,在预热完成直到洗涤设备检测到开门操作时,洗涤设备可以执行保温功能,以保持预热操作后餐具的温度。
应理解,该洗涤设备的预热所需时间可以是根据该洗涤设备的预热器件的加热功率以及配套餐具的吸热属性所决定的,所述预热所需时间为该洗涤设备对餐具的进行预热直至餐具表面达到人体舒适温度(一般默认设置为38摄氏度,该温度可以根据用户需求进行调整)所需要的时长。
在S104中,若到达任一所述预热指令对应的所述预热触发时刻,且当前洗涤设备的状态参数满足预设的启动条件,则执行所述预热指令。
在本实施例中,为了保证所述洗涤设备在进行预热的时候的安全性,需要在执行所述预热指令(即到达任一所述预热指令对应的所述预热触发时刻)之前,判断当前该洗涤设备的状态参数是否满足预设的启动条件。具体地,若该洗涤设备当前处于开门状态或洗涤状态,即当前洗涤设备的状态参数不满足预设的启动条件,说明当前该洗涤设备不适宜进行预热操作,则停止执行所述预热指令。
在一种可能的实现方式中,上述执行所述预热指令具体可以为:启动该洗涤设备内置的加热装置,对该洗涤设备内的餐具进行加热,并对加热过程进行计时,直至加热时长达到上述预热所需时间,使其达到人体舒适温度(一般为38摄氏度)。
可选地,执行所述预热指令,具体地,启动该洗涤设备内置的加热装置,对该洗涤设备内的餐具进行加热,并实时监测餐具的表面温度,直至餐具的表面温度达到人体舒适温度(一般为38摄氏度)。
可选地,上述执行所述预热指令,具体可以为:启动该洗涤设备内置的加热装置,对该洗涤设备内的餐具进行加热,直至加热过程的时长达到上述预热所需时间。
在本实施例中,通过采集用户的操作信息,将操作信息导入决策模型,可以预测用户的用餐时间,进而在用户下次用餐之前对餐具进行加热,使餐具达到人体舒适温度,提高对用户的服务质量。
图2示出了本申请第二实施例提供的方法的实现流程图。参见图2,相对于图1所述实施例,本实施例提供的方法还包括S201~S203,具体详述如下:
在S201中,与用户终端建立连接,并接收所述用户终端反馈的位置信息。
在本实施例中,洗涤设备可以通过无线通信的方式与用户终端建立连接,以实现数据交互。
在一种可能的实现方式中,上述与用户终端建立连接具体可以为:通过该用户终端上的与该洗涤设备配套的应用程序,通过局域网与该洗涤设备,或通过互联网与洗涤设备对应的服务器连接,以通过服务器将交互数据发送给该洗涤设备,例如将上述用户终端采集得到的位置信息通过服务器转发给洗涤设备。
示例性地,该用户终端与该洗涤设备建立连接后,该用户终端实时将该用户的位置信息发送至该洗涤设备,该位置信息可以是以该洗涤设备为中心的坐标图上该用户终端的坐标信息,也可以是预设的房间平面图内该用户终端的坐标信息。
应理解,本实施例提供的方法中,与所述用户终端建立连接的技术手段,应包括现有技术以及未来可能出现的连接方式,如无线网络传输等方式。只需达到建立连接的效果即为本实施例提供的方法所囊括的范围。
在S202中,判断所述用户终端的位置信息在预设的用餐区域范围内的持续时间是否超过预设的最小用餐时间;若所述用户终端的位置信息在预设的用餐区域范围内的持续时间超过预设的最小用餐时间,则执行S203。
在本实施例中,在判断所述用户终端的位置信息在预设的用餐区域范围内的持续时间是否超过预设的最小用餐时间之前,需要先预设置上述的用餐区域,并预设置最小用餐时间。若所述用户终端的位置信息在预设的用餐区域范围内的持续时间超过预设的最小用餐时间,则识别为用户当前处于用餐状态,以便后续执行S203中步骤。
优选地,实时接收所述用户终端反馈的位置信息,当所述位置信息进入预设的用餐区域时开始计时,并将所述位置信息刚进入该用餐区域的时刻(即开始计时的时间起点)作为该位置信息的采集时刻,若所述位置信息离开该用餐区域则停止计时;在停止计时之前,若所述位置信息进入该用餐区域的时间超过预设的最小用餐时间,则执行步骤S203;若所述位置信息进入该用餐区域的时间小于或等于预设的最小用餐时间,则不执行步骤S203。
应理解,所述最小用餐时间可以是厂家设定的,可以是用户设定的,也可以是根据用户信息确定的,作为示例而非限定,该最小用餐时间为根据与所述用户信息匹配的多个在用用户的用餐时间确定的;所述在用用户指的是用过与该洗涤设备同类型的洗涤设备的用户。
在S203中,根据所述位置信息的采集时刻,更新所述用餐时刻信息中的用餐时刻,以及更新与该用餐时刻信息中更新前的用餐时刻对应的所述预热指令。
在本实施例中,所述位置信息的采集时刻是指所述位置信息在预设的用餐区域范围内的持续时间的计时起点。在接收用户终端反馈的位置信息时,记录采集该位置信息的采集时刻;根据所述位置信息的采集时刻,更新所述用餐时刻信息中的用餐时刻,以及更新与该用餐时刻信息中更新后的用餐时刻对应的所述预热指令,示例性地,从所述用餐时刻信息中,选取与该采集时刻之间的时间间隔最小且小于预设阈值的用餐时刻作为目标用餐时刻,所述用餐时刻信息包括至少一个用餐时刻,作为示例而非限定,所述用餐时刻信息包括3个用餐时刻,分别为8:00、12:00以及19:00,预设阈值设定为1小时,所述采集时刻为11:30,与所述采集时刻之间时间间隔最小的用餐时刻为12:00的用餐时刻,且时间间隔小于预设阈值1小时,则12:00的用餐时刻为目标用餐时刻。更新所述用餐时刻信息中的用餐时刻,具体地,将所述采集时刻与所述目标用餐时刻进行替换,示例性地,上述用餐时刻包括3个用餐时刻会被更新为8:00、11:30以及19:00。更新与该用餐时刻信息中更新前的用餐时刻对应的所述预热指令,具体地,更新所述目标用餐时刻对应的预热指令,示例性地,若已经为更新前的上述12:00的用餐时刻配置了预热指令,则更新上述12:00的用餐时刻对应的该预热指令,使该预热指令匹配更新后的11:30的用餐时刻;若尚未为更新前的上述12:00的用餐时刻配置预热指令,则为更新后的11:30的用餐时刻配置新的预热指令。
在一种可能的实现方式中,若所述用餐时刻信息中不存在与该采集时刻之间的时间间隔最小且小于预设阈值的用餐时刻,即所述用餐时刻信息中所有用餐时刻均与该采集时刻之间的时间间隔大于或等于预设阈值,则将所述采集时刻识别为新的用餐时刻,存储至所述用餐时刻信息中。例如,所述用餐时刻信息包括3个用餐时刻,分别为8:00、12:00以及19:00,预设阈值设定为1小时,该采集时刻的值为14:00,该采集时刻与所有用餐时刻均大于或等于预设阈值1小时,则“更新所述用餐时刻信息中的用餐时刻,以及更新与该用餐时刻信息中更新前的用餐时刻对应的所述预热指令”,具体为将该采集时刻14:00识别为新的用餐时刻存储至所述用餐时刻信息中,并为所述新的用餐时刻配置新的预热指令,更新后的用餐时刻信息包括4个用餐时刻,分别为8:00、12:00、14:00以及19:00。该示例的意义在于,考虑用户可能存在的一日三餐以上的情况,例如下午茶。
可选的,所述洗涤设备一直与所述用户终端建立连接,实时接收所述用户终端反馈的位置信息。若所述用户终端的位置信息在预设的用餐区域范围内的持续时间超过预设的最小用餐时间的次数,大于或等于所述用餐时刻信息中用餐时刻的个数,将所述位置信息的所有采集时刻,替换掉所述用餐时刻信息中的所有用餐时刻;若所述用户终端的位置信息在预设的用餐区域范围内的持续时间超过预设的最小用餐时间的次数,小于所述用餐时刻信息中用餐时刻的个数,则识别为该用户进行了不规则用餐,停止更新所述用餐时刻信息中的用餐时刻。
应理解,作为示例而非限定,上述提到的所有时刻与该时刻对应的日期标识关联,具体地,将上述所有时刻与日期标识关联,以区分法定工作日与非法定工作日,所述法定工作日的判断可以根据互联网数据进行确定;不同日期标识的时刻之间不能进行数据互通,也就是说,不能根据法定工作日的采集时刻来更新非法定工作日的用餐时刻。同理,上述提到的第一操作信息与该第一操作信息的采集周期对应的日期标识关联,以区分法定工作日与非法定工作日,所述法定工作日对应的第一操作信息确定的是法定工作日的用餐时刻,所述非法定工作日对应的第一操作信息确定的是非法定工作日的用餐时刻。
在本实施例中,通过与用户终端建立连接,并接受所述用户终端反馈的位置信息,来判断用户是否进行了用餐。若判断用户进行了用餐,则根据该位置信息的采集时刻来更新所述用餐时刻信息中的用餐时刻,让该用餐时刻更精准地反映该用户的实际用餐的时间点,以便后续在该用户用餐之前对餐具进行预热。
图3示出了本申请第二实施例提供的方法的实现流程图。参见图3,相对于图1所述实施例,本实施例提供的方法还包括S301~S302,具体详述如下:
在S301中,接收用户终端发送的用餐配置指令。
在本实施例中,所述用餐配置指令包含实际用餐时刻。所述实际用餐时刻指的是用户通过用户终端向该洗涤设备反馈的自己真实的用餐时刻。
在本实施例中,用户可以控制用户终端与洗涤设备建立连接,继而洗涤设备可以接收用户终端发送的用餐配置指令,该用餐配置指令用于更新上述用餐时刻信息,上述实际用餐时刻用于替换掉所述用餐时刻信息中的待更新用餐时刻。
在S302中,根据所述实际用餐时刻,更新所述用餐时刻信息中的用餐时刻,以及更新与该用餐时刻信息中更新前的用餐时刻对应的所述预热指令。
在本实施例中,根据该实际用餐时刻更新上述用餐时刻信息中的用餐时刻,可选的,用户在用户终端上的界面上,从用餐时刻信息中选取待更新用餐时刻,并填写用于更新该待更新用餐时刻的实际用餐时刻;根据上述用户的行为,该用户终端生成上述用餐配置指令,发送至该洗涤设备;该洗涤设备根据该用餐配置指令,将该实际用餐时刻替换掉该用餐时刻信息中的上述待更新用餐时刻;可选的,用户可以在用户终端的显示界面内,填写至少一个实际用餐时刻,用于后续识别为所述用餐时刻信息中的用餐时刻;根据上述用户的行为,该用户终端生成上述用餐配置指令,发送至该洗涤设备;该洗涤设备根据该用餐配置指令,将所述用餐时刻信息中的所有用餐时刻移除,并将所有上述实际用餐时刻识别为该用餐时刻信息中的用餐时刻。上述更新与该用餐时刻信息中更新前的用餐时刻对应的所述预热指令的具体步骤,可参照上述S203中关于更新预热指令的具体详述,在此不再赘述。
在本实施例中,通过接收用户终端发送的用餐配置指令来更新用餐时刻,考虑到了用户主动调整该洗涤设备内的关于该用户的用餐时刻信息,提供了对该用餐时刻信息进行人工调整的可能,让用户能自定义餐具的预热时间,使该预热功能更加人性化,也避免了该洗涤设备确定的用餐时刻信息过于偏离用户的预期。
图4示出了本申请第二实施例提供的方法的实现流程图。参见图4,相对于图1所述实施例,本实施例提供的方法还包括S401~S403,具体详述如下,在执行所述预热指令之前,还包括:
在S401中,获取所述洗涤设备内部的餐具图像。
在本实施例中,获取该洗涤设备内部的餐具图像,示例性地,在执行所述预热指令之前的预设时间(例如5分钟)内,通过该洗涤设备内预先设置的摄像头或扫描仪等装置,采集当前时刻该洗涤设备内部的餐具图像,以便于后续根据该餐具图像分析该洗涤设备内部的餐具的污浊程度。
在S402中,根据所述餐具图像确定餐具污浊度。
在本实施例中,根据该餐具图像确定餐具污浊度实现的具体过程可以为:对所述餐具图像进行数字图像分析,计算该餐具图像上关于污浊物的图像区域的百分比面积,并为该餐具图像上各个关于污浊物的图像区域配置污浊权重,从而确定该餐具图像的餐具污浊度。具体地,对所述餐具图像进行数字图像处理,包括灰度化、二值化、锐化等常用数字图像处理手段,使该餐具图像中的污浊物更容易被识别出来;将该餐具图像与预设置的污浊物图像库中的污浊物图像进行比对,识别出该餐具图像上关于污浊物的图像区域,并得出各个关于污浊物的图像区域的污浊权重,从而加权计算得出该餐具图像的污浊度。
应理解,S402的实现目的为根据所述餐具图像确定餐具污浊度,除了上述所述的具体手段,本实施例保护的范围还应包括现有技术中的其他常用手段,例如通过机器学习构建以餐具图像为输入、餐具污浊度为输出的模型。
在S403中,若所述餐具污浊度大于预设阈值,则停止执行所述预热指令。
在本实施例中,具体地,根据S402中具体的污浊度确定手段,预先设置上述预设阈值,若所述餐具污浊度大于预设阈值,则认为该洗涤设备内的餐具不适宜进行预热,即需要停止执行所述预热指令。
在本实施例中,在执行所述预热指令之前,通过所述洗涤设备内部的餐具图像确定餐具污浊度,从而判断该预热指令是否需要停止执行,以免发生因对餐具上的污浊物进行加热而发出恶臭等不良现象,从而影响用户体验。
图5示出了本申请第二实施例提供的方法的实现流程图。参见图5,相对于图1所述实施例,本实施例提供的方法包括S501~S502,具体详述如下:
在S501中,获取所述用户的用户信息,根据所述用户信息确定预测用餐时刻以及已有操作信息。
在本实施例中,所述预测用餐时刻为根据与所述用户信息匹配的多个在用用户的历史用餐时刻训练得到;所述已有操作信息为根据与所述用户信息匹配的多个所述在用用户的第二操作信息确定得到。所述在用用户指的是用过与该洗涤设备同类型的洗涤设备的用户。
在本实施例中,获取所述用户的用户信息,示例性地,所述用户信息可以是该用户在该洗涤设备上输入的,也可以是该用户通过用户终端发送至该洗涤设备上的。根据所述用户信息确定预测用餐时刻以及已有操作信息,具体地,根据所述用户信息,获取与该用户信息匹配的多个在用用户的历史用餐时刻以及第二操作信息,示例性地,该用户信息包括工作时间表,获取工作时间表与该用户相近的多个在用用户的历史用餐时刻以及第二操作信息;该历史用餐时刻为多个在用用户的平均每日用餐时刻;该第二操作信息为多个在用用户在使用同类型的洗涤设备时产生的操作信息,与上述第一操作信息的数据类型相同。根据所述用户信息确定预测用餐时刻,具体地,根据与所述用户信息匹配的多个在用用户的历史用餐时刻训练得到,可选地,将各个在用用户的历史用餐时刻,基于与所述用户的匹配程度来进行加权平均,得到该预测用餐时刻,该匹配程度根据所述用户信息与所述在用用户的用户信息进行对比得到的。根据所述用户信息确定已有操作信息,具体地,根据与所述用户信息匹配的多个所述在用用户的第二操作信息确定该已有操作信息,可选地,将各个在用用户的第二操作信息,基于与所述用户的匹配程度来进行加权平均,得到该已有操作信息,该匹配程度根据所述用户信息与所述在用用户的用户信息进行对比得到的。应理解,除了上述加权平均外,还可通过取权重最高的值、取中值或取众数等数学统计学手段,确定预测用餐时刻以及已有操作信息。
在S502中,根据所述预测用餐时刻以及所述已有操作信息构建所述决策模型。
在本实施例中,可选的,初始化一个决策模型,根据上述预测用餐时刻以及上述已有操作信息调整该决策模型的模型参数,具体地,以上述已有操作信息作为输入,以上述预测用餐时刻信息作为输出,调整该决策模型的模型参数。
在本实施例中,示例性地,本实施例提供的方法S502包括S5021~S5023,详述如下:
进一步地,所述根据所述预测用餐时刻以及所述已有操作信息构建所述决策模型,包括:
在S5021中,以所述已有操作信息作为输入、所述预测用餐时刻作为输出,构建预测层。
在本实施例中,具体地,以该已有操作信息作为输入,不断调整所述预测层的参量,直至该预测层的输出与所述预测用餐时刻相同。
应理解,预测层的输出是以该已有操作信息为依据,对用户的用餐时刻进行预测的结果,也就是说,若该已有操作信息是某一天的用户的操作信息,则该预测层的输出则为该用户在那一天的用餐时刻(该预测层用于确定该用户在那一天的用餐时刻),而所述决策模型的输出,应为用户日常的用餐时刻,包括在今后的时间内用户的用餐时刻,若单单是依靠预测层,则确定的仅仅是用户的历史的用餐时刻,不包括用户今后的用餐时刻,因此需要添加期望修正层,对预测层的输出进行修正,以让该决策模型的输出,更接近用户日常的用餐时刻。
在S5022中,将所述预测用餐时刻作为期望用餐时刻参量,构建期望修正层。
在本实施例中,具体地,以所述预测用餐时刻作为输入,将所述预测用餐时刻的值作为该期望修正层的期望用餐时刻参量,则该期望修正层的输出与所述预测用餐时刻相同。示例性地,所述预测用餐时刻为12:00,在该期望修正层中,12:00为输入,12:00为期望用餐时刻参量,期望用餐时刻参量与该期望修正层的输入进行加权平均(此时权重比例为1:1),故该期望修正层的输出仍为12:00;在后续根据该决策模型确定用户的用餐时刻信息时,假设11:30为输入,12:00为期望用餐时刻参量,期望用餐时刻参量与该期望修正层的输入进行加权平均(此时权重比例为1:1),该期望修正层的输出为11:45,则此时将11:45作为该期望修正层的期望用餐时刻参量,且将该期望修正层的输入与该期望用餐时刻参量的权重比例更改为1:2,以便于后续再次根据该决策模型确定用户的用餐时刻信息;若后续再次执行根据该决策模型确定用户的用餐时刻信息的操作,假设11:30为输入,则11:45为期望用餐时刻参量,期望用餐时刻参量与该期望修正层的输入进行加权平均(此时权重比例为1:2),该期望修正层的输出为11:40。
在S5023中,基于所述预测层以及所述期望修正层,构建所述决策模型。
在本实施例中,构建所述决策模型,具体参见图6,图6示出了本申请一实施例提供的决策模型示意图,先将该决策模型的输入导入到该预测层中,然后将该预测层的输出作为该期望修正层的输入导入到该期望修正层中,最后该期望修正层的输出即为该决策模型的输出。
在本实施例中,为了后续通过该决策模型确定用户的用餐时刻信息时,能考虑到预测用餐时刻对决策模型的影响,因此这里新建一个期望修正层,以便于在后续根据该决策模型确定用户的用餐时刻信息时,次数越多(即样本越多),该决策模型的模型参量就越合理,根据该决策模型确定的用餐时刻信息就越贴近用户历史用餐习惯,以此提高该决策模型的精准度。
图7示出了本申请第二实施例提供的方法的实现流程图。参见图7,相对于上述任一实施例,本实施例提供的方法包括S701,具体详述如下,所述执行所述预热指令之后,还包括:
在S701中,根据所述预热触发时刻,调整所述决策模型的模型参量。
在本实施例中,执行所述预热指令之后,根据该预热指令包含的预热触发时刻,调整该决策模型的模型参量。具体地,根据该预热触发时刻,以及根据S103中配置预热指令中预热触发时刻的技术手段,反推出该预热触发时刻对应的用餐时刻,识别为该用户的已预热用餐时刻。根据该已预热用餐时刻,调整该决策模型的模型参量。
示例性地,一方面,若该已预热用餐时刻,与S102中确定的用餐时刻信息中的用餐时刻相同,则表明该S102中确定的用餐时刻达到用户预期。应理解,该S102中确定的用餐时刻是根据采集得到的第一操作信息导入该决策模型确定的,因此该S102中确定的用餐时刻即使再精准,也只能预测该洗涤设备在执行第一操作信息时用户的用餐时刻,考虑到用户的生活规律可能会发生变化,该S102中确定的用餐时刻不能直接作为未来用户的用餐时刻,仍需要多次确定的用餐时刻来慢慢调整该决策模型的模型参量,即每执行一次S102,则后续就调整一次该决策模型的模型参量,当后续执行S102的次数多了之后,以该用户的历史用餐时刻作为参考,使得该决策模型确定的用户的用餐时刻更加准确,该决策模型的精准度也会提高。
示例性地,另一方面,若该已预热用餐时刻,与S102中确定的用餐时刻信息中的用餐时刻,存在不同,即该已预热用餐时刻是通过更新S102中确定的用餐时刻得到的,则表明该S102中确定的用餐时刻不能达到用户预期,即该决策模型对用户的用餐时刻的预测精度不够,因此需要根据该已预热用餐,调整该决策模型的模型参量,使得将上述第一操作信息导入调整后的决策模型时,输出的用餐时刻信息更加接近该已预热用餐时刻。
示例性地,参见图6,若该决策模型包括预测层以及期望修正层,则根据该已预热用餐时刻,调整该决策模型的模型参量,具体地,将该已预热用餐时刻作为该期望修正层的期望用餐时刻参量,并增加该期望用餐时刻参量与该期望修正层的输入之间的权重比例(具体增加1份比例,例如由1:1增加至2:1或由2:1增加至3:1,存在最高值,例如10:1),以便于未来根据该决策模型确定新的用餐时刻信息。应理解,该预测层的参数可以根据该已预热用餐时刻进行调整,也可以不调整,具体地,若该预测层通过机器学习训练而成,且该已预热用餐时刻与S102中确定的用餐时刻信息中的用餐时刻不同,则该预测层应当调整,调整该预测层的具体手段参照现有技术中的机器学习训练方法,在此不再赘述;若该预测层通过预设的算法公式建立,则该预测层应当不调整。
在本实施例中,执行所述预热指令之后,则表示该预热指令已经被执行,在本实施例的理论上是符合用户预期的,则此时根据所述预热触发时刻,调整所述决策模型的模型参量,能使该决策模型的模型参量更合理,根据该决策模型确定的用餐时刻信息更贴近用户的历史用餐习惯,以此提高该决策模型的精准度。
对应于上文实施例所述的方法,图8示出了本申请一实施例提供的装置的结构示意图,为了便于说明,仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参照图8,该装置包括:第一操作信息获取模块,用于在至少一个采集周期内获取用户的第一操作信息;用餐时刻信息确定模块,用于将所述第一操作信息导入决策模型,确定所述用户对应的用餐时刻信息;所述用餐时刻信息包含至少一个用餐时刻;预热指令生成模块,用于为各个所述用餐时刻配置预热指令;所述预热指令包含预热触发时刻;预热指令执行模块,用于判断在到达任一所述预热指令对应的所述预热触发时刻,且当前洗涤设备的状态参数是否满足预设的启动条件;若到达任一所述预热指令对应的所述预热触发时刻,且当前洗涤设备的状态参数满足预设的启动条件,则执行所述预热指令。
可选的,所述装置还包括:用户终端交互模块,用于与用户终端建立连接;该用户终端交互模块还包括位置信息接收模块,用于接收所述用户终端反馈的位置信息;位置信息判断模块,用于判断所述用户终端的位置信息在预设的用餐区域范围内的持续时间是否超过预设的最小用餐时间;更新用餐时刻及预热指令模块,用于若所述用户终端的位置信息在预设的用餐区域范围内的持续时间超过预设的最小用餐时间,则根据所述位置信息的采集时刻,更新所述用餐时刻信息中的用餐时刻,以及更新与该用餐时刻信息中更新前的用餐时刻对应的所述预热指令。
可选的,所述装置还包括:用餐配置指令接收模块,用于接收用户终端发送的用餐配置指令;所述用餐配置指令包含实际用餐时刻;上述更新用餐时刻及预热指令模块,还用于根据所述实际用餐时刻,更新所述用餐时刻信息中的用餐时刻,以及更新与该用餐时刻信息中更新前的用餐时刻对应的所述预热指令。
可选的,所述装置还包括:餐具图像获取模块,用于获取所述洗涤设备内部的餐具图像;餐具污浊度分析模块,用于根据所述餐具图像确定餐具污浊度;还用于判断所述餐具污浊度是否大于预设阈值;若所述餐具污浊度大于预设阈值,则指示上述预热指令执行模块停止执行所述预热指令。
可选的,所述装置还包括:用户信息获取模块,用于获取所述用户的用户信息;用户信息分析模块,用于根据所述用户信息确定预测用餐时刻以及已有操作信息;所述预测用餐时刻为根据与所述用户信息匹配的多个在用用户的历史用餐时刻训练得到;所述已有操作信息为根据与所述用户信息匹配的多个所述在用用户的第二操作信息确定得到;决策模型构建模块,用于根据所述预测用餐时刻以及所述已有操作信息构建所述决策模型。
可选的,该决策模型构建模块,还包括:预测层构建模块,用于以所述已有操作信息作为输入、所述预测用餐时刻作为输出,构建预测层;期望修正层构建模块,用于将所述预测用餐时刻作为期望用餐时刻参量,构建期望修正层;该决策模型构建模块,还用于基于所述预测层以及所述期望修正层,构建所述决策模型。
可选的,所述装置还包括:决策模型调整模块,用于根据所述预热触发时刻,调整所述决策模型的模型参量。
需要说明的是,上述装置之间的信息交互、执行过程等内容,由于与本申请方法实施例基于同一构思,其具体功能及带来的技术效果,具体可参见方法实施例部分,此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
图9示出了本申请一实施例提供的终端设备的结构示意图。如图9所示,该实施例的终端设备9包括:至少一个处理器90(图9中仅示出一个)处理器、存储器91以及存储在所述存储器91中并可在所述至少一个处理器90上运行的计算机程序92,所述处理器90执行所述计算机程序92时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
所述终端设备9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。该终端设备可包括,但不仅限于,处理器90、存储器91。本领域技术人员可以理解,图9仅仅是终端设备9的举例,并不构成对终端设备9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,例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
所称处理器90可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),该处理器90还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,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91在一些实施例中可以是所述终端设备9的内部存储单元,例如终端设备9的硬盘或内存。所述存储器91在另一些实施例中也可以是所述终端设备9的外部存储设备,例如所述终端设备9上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,所述存储器91还可以既包括所述终端设备9的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器91用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等,例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器91还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例还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可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品,当计算机程序产品在移动终端上运行时,使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
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,本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程,可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括:能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/终端设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,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讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
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例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,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申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于洗涤设备的智能预热的方法,其特征在于,包括:
在至少一个采集周期内获取用户的第一操作信息;所述第一操作信息包括:操作标识以及所述操作标识对应的操作时间戳;所述操作标识包括开门、关门以及启动洗涤程序;
将所述第一操作信息导入决策模型,确定所述用户对应的用餐时刻信息;所述用餐时刻信息包含至少一个用餐时刻;
为各个所述用餐时刻配置预热指令;所述预热指令包含预热触发时刻;
若到达任一所述预热指令对应的所述预热触发时刻,且当前洗涤设备的状态参数满足预设的启动条件,则执行所述预热指令;
其中,所述当前洗涤设备的状态参数不满足预设的启动条件包括所述洗涤设备当前处于开门状态或洗涤状态。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法,还包括:
与用户终端建立连接,并接收所述用户终端反馈的位置信息;
若所述用户终端的位置信息在预设的用餐区域范围内的持续时间超过预设的最小用餐时间,则根据所述位置信息的采集时刻,更新所述用餐时刻信息中的用餐时刻,以及更新与该用餐时刻信息中更新的用餐时刻对应的所述预热指令。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法,还包括:
接收用户终端发送的用餐配置指令;所述用餐配置指令包含实际用餐时刻;
根据所述实际用餐时刻,更新所述用餐时刻信息中的用餐时刻,以及更新与该用餐时刻信息中更新的用餐时刻对应的所述预热指令。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述执行所述预热指令之前,还包括:
获取所述洗涤设备内部的餐具图像;
根据所述餐具图像确定餐具污浊度;
若所述餐具污浊度大于预设阈值,则停止执行所述预热指令。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一操作信息导入决策模型,确定所述用户对应的用餐时刻信息之前,还包括:
获取所述用户的用户信息,根据所述用户信息确定预测用餐时刻以及已有操作信息;所述预测用餐时刻为根据与所述用户信息匹配的多个在用用户的历史用餐时刻训练得到;所述已有操作信息为根据与所述用户信息匹配的多个所述在用用户的第二操作信息确定得到;
根据所述预测用餐时刻以及所述已有操作信息构建所述决策模型。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述预测用餐时刻以及所述已有操作信息构建所述决策模型,包括:
以所述已有操作信息作为输入、所述预测用餐时刻作为输出,构建预测层;
将所述预测用餐时刻作为期望用餐时刻参量,构建期望修正层;
基于所述预测层以及所述期望修正层,构建所述决策模型。
7.如权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述执行所述预热指令之后,还包括:
根据所述预热触发时刻,调整所述决策模型的模型参量。
8.一种基于洗涤设备的智能预热的装置,其特征在于,包括:
第一操作信息获取模块,用于在至少一个采集周期内获取用户的第一操作信息;所述第一操作信息包括:操作标识以及所述操作标识对应的操作时间戳;所述操作标识包括开门、关门以及启动洗涤程序;
用餐时刻信息确定模块,用于将所述第一操作信息导入决策模型,确定所述用户对应的用餐时刻信息;所述用餐时刻信息包含至少一个用餐时刻;
预热指令生成模块,用于为各个所述用餐时刻配置预热指令;所述预热指令包含预热触发时刻;
预热指令执行模块,用于判断在到达任一所述预热指令对应的所述预热触发时刻,且当前洗涤设备的状态参数是否满足预设的启动条件;若到达任一所述预热指令对应的所述预热触发时刻,且当前洗涤设备的状态参数满足预设的启动条件,则执行所述预热指令;
其中,所述当前洗涤设备的状态参数不满足预设的启动条件包括所述洗涤设备当前处于开门状态或洗涤状态。
9.一种终端设备,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,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一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,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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