发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种猪行为监测方法及装置,以解决现有通过养殖人员观察实现猪行为监测的方式,所存在的准确性受限,且工作量较大的问题,实现简便且准确性较高的猪行为监测。
为实现上述目的,本发明实施例提供如下技术方案:
一种猪行为监测方法,包括:
获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔定时时间所检测的加速度数据;
根据相邻定时时间的加速度数据,确定各定时时间猪的运动幅度;
在设定时间间隔内,根据所确定的至少一个运动幅度确定所述设定时间间隔对应的运动幅度均值;所述设定时间间隔包括至少一个定时时间;
根据运动幅度与猪行为模式的关系,确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式,所确定的猪行为模式为所述设定时间间隔内猪的行为模式。
其中,所述方法还包括:
根据所确定的猪行为模式预测猪的生理状态。
其中,所述根据所确定的猪行为模式预测猪的生理状态包括:
确定设定时间内猪的至少一个行为模式,所述设定时间包括至少一个设定时间间隔;
确定所述设定时间内各行为模式所占比例;
根据行为模式所占比例与猪的生理状态的模型,预测所述设定时间内各行为模式所占比例,对应的猪的生理状态。
其中,所述生理状态包括:疾病,发情,和分娩前;根据行为模式所占比例与猪的生理状态的模型,预测所述设定时间内各行为模式所占比例,对应的猪的生理状态包括:
若所述设定时间内静卧行为模式的比例增高,则预测对应的猪的生理状态为疾病;
若所述设定时间内站立行为模式,啃咬行为模式和拱栏行为模式的比例增高,则预测对应的猪的生理状态为发情;
若所述设定时间内拱栏行为模式和站立行为模式的比例增高,则预测对应的猪的生理状态为分娩前。
其中,所述加速度传感器为三轴加速度传感器,所述加速度传感器检测的加速度数据包括猪的三轴加速度值;
所述根据相邻定时时间的加速度数据,确定各定时时间猪的运动幅度包括:
对于一个定时时间的三轴加速度值,计算该定时时间的三轴加速度值与上一定时时间的三轴加速度值的各轴加速度值的差值;
将所述各轴加速度值的差值的和作为该定时时间猪的运动幅度。
其中,所述运动幅度与猪行为模式的关系包括:各猪行为模式对应的运动幅度范围;所述根据运动幅度与猪行为模式的关系,确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式包括:
确定所述运动幅度均值所处于的运动幅度范围;
将所述运动幅度范围对应的猪行为模式,确定为所述运动幅度均值对应的猪行为模式。
本发明实施例还提供一种猪行为监测装置,包括:
加速度数据获取模块,用于获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔定时时间所检测的加速度数据;
运动幅度确定模块,用于根据相邻定时时间的加速度数据,确定各定时时间猪的运动幅度;
运动幅度均值确定模块,用于在设定时间间隔内,根据所确定的至少一个运动幅度确定所述设定时间间隔对应的运动幅度均值;所述设定时间间隔包括至少一个定时时间;
行为模式确定模块,用于根据运动幅度与猪行为模式的关系,确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式,所确定的猪行为模式为所述设定时间间隔内猪的行为模式。
其中,所述装置还包括:
生理状态预测模块,用于根据所确定的猪行为模式预测猪的生理状态;
所述生理状态预测模块包括:
多行为模式确定单元,用于确定设定时间内猪的至少一个行为模式,所述设定时间包括至少一个设定时间间隔;
比例确定单元,用于确定所述设定时间内各行为模式所占比例;
预测单元,用于根据行为模式所占比例与猪的生理状态的模型,预测所述设定时间内各行为模式所占比例,对应的猪的生理状态。
其中,所述加速度传感器为三轴加速度传感器,所述加速度传感器检测的加速度数据包括猪的三轴加速度值;
所述运动幅度确定模块包括:
差值计算单元,用于对于一个定时时间的三轴加速度值,计算该定时时间的三轴加速度值与上一定时时间的三轴加速度值的各轴加速度值的差值;
差值和处理单元,用于将所述各轴加速度值的差值的和作为该定时时间猪的运动幅度。
其中,所述运动幅度与猪行为模式的关系包括:各猪行为模式对应的运动幅度范围;所述行为模式确定模块包括:
幅度范围确定单元,用于确定所述运动幅度均值所处于的运动幅度范围;
行为确定单元,用于将所述运动幅度范围对应的猪行为模式,确定为所述运动幅度均值对应的猪行为模式。
基于上述技术方案,本发明实施例提供的猪行为监测方法,以加速度传感器定时检测的猪加速度数据作为判断猪行为模式的基础,通过确定各定时时间猪的运动幅度,设定时间间隔内对应的运动幅度均值,从而根据运动幅度与猪行为模式的关系,确定设定时间间隔内猪的行为模式,得到猪的行为监测结果;整个猪行为监测过程中,均是以确定出的猪客观加速度数据、运动幅度作为监测猪行为模式的依据,因此所监测的猪行为模式的结果较为客观,准确性较高;且猪行为监测过程,是通过设备的自动数据处理得出猪行为模式的监测结果,养殖人员的工作量较小。可见,本发明实施例提供的猪行为监测方法,实现了简便且准确性较高的猪行为监测。
具体实施方式
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,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。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他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的猪行为监测方法的流程图,该方法可应用于服务器等具有数据处理能力的电子设备,参照图1,该方法可以包括:
步骤S100、获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔定时时间所检测的加速度数据;
在本发明实施例中,猪行为模式的检测主要基于对猪加速度数据的分析;本发明实施例可在猪的体表上(如猪耳朵部位、猪颈部部位等)设置加速度传感器,由猪体表上设置的加速度传感器定时的检测猪的加速度数据;
可选的,为更为精准的反映猪实际的运动状态,加速度传感器可以为三轴加速度传感器,进而由猪体表上设置的三轴加速度传感器实现对猪三维方向上的加速度值检测,三维方向即x、y、z轴方向;
可选的,加速度传感器定时检测的加速度数据可通过无线传感器发送到服务器中,服务器可以数据库的形式存储所获取的加速度数据;加速度传感器、无线传感器、和服务器的架构可如图2所示;显然,若加速度传感器具有网络接入功能,则也可设置加速度传感器直接将所检测的加速度数据上传至服务器。
步骤S110、根据相邻定时时间的加速度数据,确定各定时时间猪的运动幅度;
由于加速度传感器定时将检测的加速度数据上传至服务器,在网络稳定的情况下,理论上,服务器可每隔定时时间获取到一个加速度数据,随着时间推移,服务器将依定时时间获取到多个加速度数据;
对于其中一个定时时间所获取的加速度数据,服务器可根据该定时时间获取的加速度数据,与上一定时时间获取的加速度数据,计算出该定时时间的运动幅度;运动幅度为确定猪行为模式的基准;
具体的,本发明实施例可将相邻定时时间的加速度数据的各轴加速度值的差值之和,作为各定时时间猪的运动幅度;如对于一个定时时间,本发明实施例可将该定时时间获取的加速度数据的各轴加速度值,与上一定时时间获取的加速度数据的各轴加速度值作取差值处理,得到各轴加速度值的差值,从而将各轴加速度值的差值之和,作为该定时时间的运动幅度;
值得注意的是,若当前为第一个定时时间,则可认为上一定时时间为0,对应的上一定时时间获取的加速度数据为0。
步骤S120、在设定时间间隔内,根据所确定的至少一个运动幅度确定所述设定时间间隔对应的运动幅度均值;所述设定时间间隔包括至少一个定时时间;
为保证所确定的猪行为模式的准确性,本发明实施例以设定时间间隔作为确定一次猪行为模式的时间单位;
而设定时间间隔由至少一个定时时间构成,则在设定时间间隔内,本发明实施例可确定设定时间间隔内各定时时间的运动幅度,从而将设定时间间隔内各定时时间的运动幅度的均值,作为设定时间间隔对应的运动幅度均值。
步骤S130、根据运动幅度与猪行为模式的关系,确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式,所确定的猪行为模式为所述设定时间间隔内猪的行为模式。
猪在不同的行为模式下具有不同的运动幅度,如猪在静卧行为模式下运动幅度较小,具有对应的运动幅度;猪在站立、采食等行为模式下运动幅度较大,具有对应的运动幅度;猪在空咀嚼、啃咬、拱栏等行为模式下运动幅度适中,又会具有对应的运动幅度;因此通过分析统计猪各行为模式下的运动幅度,可得出运动幅度与猪行为模式的关系;
可选的,本发明实施例可通过神经网络算法等数学模型,建立运动幅度与猪行为模式的关系模型;
在明确运动幅度与猪行为模式的关系的基础上,通过所确定的设定时间间隔对应的运动幅度均值,即可确定出所述运动幅度均值对应的猪行为模式,得到设定时间间隔内猪的行为模式监测结果。
本发明实施例提供的猪行为监测方法包括:获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔定时时间所检测的加速度数据;根据相邻定时时间的加速度数据,确定各定时时间猪的运动幅度;在设定时间间隔内,根据所确定的至少一个运动幅度确定所述设定时间间隔对应的运动幅度均值;所述设定时间间隔包括至少一个定时时间;根据运动幅度与猪行为模式的关系,确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式,所确定的猪行为模式为所述设定时间间隔内猪的行为模式。
可以看出,本发明实施例提供的猪行为监测方法,以加速度传感器定时检测的猪加速度数据作为判断猪行为模式的基础,通过确定各定时时间猪的运动幅度,设定时间间隔内对应的运动幅度均值,从而根据运动幅度与猪行为模式的关系,确定设定时间间隔内猪的行为模式,得到猪的行为监测结果;整个猪行为监测过程中,均是以确定出的猪客观加速度数据、运动幅度作为监测猪行为模式的依据,因此所监测的猪行为模式的结果较为客观,准确性较高;且猪行为监测过程,是通过设备的自动数据处理得出猪行为模式的监测结果,养殖人员的工作量较小。可见,本发明实施例提供的猪行为监测方法,实现了简便且准确性较高的猪行为监测。
优选的,加速度传感器可选用三轴加速度传感器;对应的,加速度传感器检测的加速度数据包括猪的三轴加速度值;图3示出了本发明实施例提供的确定各定时时间猪的运动幅度的方法流程图,参照图3,该方法可以包括:
步骤S200、对于一个定时时间的三轴加速度值,计算该定时时间的三轴加速度值与上一定时时间的三轴加速度值的各轴加速度值的差值;
步骤S210、将所述各轴加速度值的差值的和作为该定时时间猪的运动幅度。
设需计算运动幅度的定时时间为t,定时时间t所获取的三轴加速度值为x(t),y(t),z(t);对应的,上一定时时间为t-1,定时时间t-1所获取的三轴加速度值为x(t-1),y(t-1),z(t-1);
定时时间t的运动幅度可视为运动幅度(t),则运动幅度(t)=|x(t)-x(t-1)|+|y(t)-y(t-1)|+|z(t)-z(t-1)|;
需要说明的是,如定时时间t为第一次定时时间,即t为1,则上一定时时间t-1可认为是0,上一定时时间的三轴加速度值也为0。
确定行为模式的单位时间(设定时间间隔)可存在多个定时时间,在计算出设定时间间隔内各定时时间的运动幅度后,本发明实施例可将各定时时间的运动幅度的均值作为设定时间间隔的运动幅度均值,运动幅度均值为判断设定时间间隔的行为模式的直接依据;
假设设定时间间隔为2分钟,加速度传感器每秒测定4次,即定时时间为0.25秒;则设定时间间隔具有480个定时时间,在设定时间间隔内,可确定出480个运动幅度,取这480个运动幅度的均值作为设定时间间隔的运动幅度均值。
可选的,运动幅度与猪行为模式的关系可以是各猪行为模式对应的运动幅度范围;设u为运动幅度,经发明人研究发现:u<0.41的运动幅度范围对应猪的静卧行为模式,0.41<u<1.66的运动幅度范围对应猪空咀嚼和啃咬、拱栏的行为模式,u>1.66的运动幅度范围对应猪站立采食的行为模式;对于其他猪行为模式对应的运动幅度范围可通过分析统计得出,此处不再一一说明;
对应的,图4示出了本发明实施例提供的确定运动幅度均值对应的猪行为模式的方法流程图,参照图4,该方法可以包括:
步骤S300、确定所述运动幅度均值所处于的运动幅度范围;
步骤S310、将所述运动幅度范围对应的猪行为模式,确定为所述运动幅度均值对应的猪行为模式。
如确定设定时间间隔对应的运动幅度均值为0.39,则依据静卧行为模式所对应的运动幅度范围,本发明实施例可确定猪在所述设定时间间隔的行为模式为静卧。
可选的,由于猪的多样性,为使得运动幅度与猪行为模式的关系可适用于所监测的猪;本发明实施例在分析统计运动幅度与猪行为模式的关系时,可采用摄像头观察需监测猪的实际行为,并基于所确定的运动幅度,调整运动幅度与猪行为模式的模型,使得运动幅度与猪行为模式的关系更为精准。
优选的,图5示出了本发明实施例提供的猪行为监测方法的另一流程图,参照图5,该方法可以包括:
步骤S400、获取设置于猪的体表的三轴加速度传感器每隔定时时间所检测的三轴加速度值;
步骤S410、对于各定时时间获取的三轴加速度值,计算相邻定时时间的三轴加速度值的各轴加速度值的差值之和,得到各定时时间猪的运动幅度;
步骤S420、在设定时间间隔内,根据所确定的多个运动幅度确定所述设定时间间隔对应的运动幅度均值;所述设定时间间隔包括多个定时时间,该多个定时时间的数量与该多个运动幅度的数量一致;
步骤S430、确定所述运动幅度均值所处于的运动幅度范围;
步骤S440、将所述运动幅度范围对应的猪行为模式,确定为所述运动幅度均值对应的猪行为模式,所确定的猪行为模式为所述设定时间间隔内猪的行为模式。
可选的,在确定出猪的行为模式后,本发明实施例还可采用摄像头观察猪实际的行为模式;从而在观察到的猪实际的行为模式,与所确定的行为模式不符时,可根据实际的行为模式与所确定的行为模式的误差,对运动幅度与猪行为模式的关系模型作调整;
在发明人的实际实践过程中,确定出的猪行为模式的准确率在90%以上,而随着对运动幅度与猪行为模式的关系模型的调整,确定出的猪行为模式的准确率将随之提升。
进一步,在确定设定时间间隔内猪的行为模式后,本发明实施例还可根据所确定的猪行为模式预测猪的生理状态;具体的,判断猪生理状态的单位时间可以为设定时间,设定时间由至少一个设定时间间隔构成;如设定时间间隔为2分钟,即2分钟确定一次猪行为模式,而设定时间可以为1天,即1天确定一次猪的生理状态;显然,设定时间的取值可根据实际情况设定;
由于设定时间可由多个设定时间间隔构成,因此在设定时间内,本发明实施例可得到多个监测的猪行为模式,按照时间顺序排列这些猪行为模式,则可直观的确定出在设定时间内猪行为模式的变化情况,及各猪行为模式所占比例;而猪在某一生理状态下可能会频繁进行某一行为,使得该行为的比例增加;如疾病时,猪静卧比例会增加;发情时,猪站立、啃咬、拱栏频率会增加;分娩前,猪拱栏和站立的频率会增加等;
基于此,本发明实施例可统计分析出行为模式所占比例与猪的生理状态的模型,从而根据该模型确定出设定时间内猪的生理状态;对应的,图6示出了本发明实施例提供的猪行为监测方法的再一流程图,参照图6,该方法可以包括:
步骤S500、获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔定时时间所检测的加速度数据;
可选的,加速度传感器可以为三轴加速度传感器。
步骤S510、根据相邻定时时间的加速度数据,确定各定时时间猪的运动幅度;
可选的,可将相邻定时时间的加速度数据的各轴加速度值的差值之和,作为各定时时间猪的运动幅度。
步骤S520、在设定时间间隔内,根据所确定的至少一个运动幅度确定所述设定时间间隔对应的运动幅度均值;所述设定时间间隔包括至少一个定时时间;
步骤S530、根据运动幅度与猪行为模式的关系,确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式,所确定的猪行为模式为所述设定时间间隔内猪的行为模式;
可选的,可确定所述运动幅度均值所处于的运动幅度范围,将所述运动幅度范围对应的猪行为模式,确定为所述运动幅度均值对应的猪行为模式。
步骤S540、确定设定时间内猪的至少一个行为模式,所述设定时间包括至少一个设定时间间隔;
步骤S550、确定所述设定时间内各行为模式所占比例;
步骤S560、根据行为模式所占比例与猪的生理状态的模型,预测所述设定时间内各行为模式所占比例,对应的猪的生理状态。
可选的,以生理状态为疾病,发情,和分娩前为例;图7示出了预测设定时间内对应的猪的生理状态的方法流程图,参照图7,该方法可以包括:
步骤S600、若所述设定时间内静卧行为模式的比例增高,则预测对应的猪的生理状态为疾病;
可选的,本发明实施例可设置静卧比例阈值,当设定时间内静卧行为模式的比例大于该静卧比例阈值,则认为设定时间内静卧行为模式的比例增高;
可选的,本发明实施例也可结合上一或上N个设定时间(如上一天或上几天)的静卧行为模式的比例,判断所述设定时间内静卧行为模式的比例,与上一或上N个设定时间的静卧行为模式的比例的差值是否大于预定差值,若是,则可认为设定时间内静卧行为模式的比例增高。
步骤S610、若所述设定时间内站立行为模式,啃咬行为模式和拱栏行为模式的比例增高,则预测对应的猪的生理状态为发情;
可选的,本发明实施例可设置站立比例阈值,当设定时间内站立行为模式的比例大于该站立比例阈值,则认为设定时间内站立行为模式的比例增高;可设置啃咬比例阈值,当设定时间内啃咬行为模式的比例大于该啃咬比例阈值,则认为设定时间内啃咬行为模式的比例增高;可设置拱栏比例阈值,当设定时间内拱栏行为模式的比例大于该拱栏比例阈值,则认为设定时间内拱栏行为模式的比例增高;
可选的,本发明实施例也可结合上一或上N个设定时间的站立、啃咬、拱栏行为模式的比例;判断所述设定时间内站立、啃咬、拱栏行为模式的比例,与上一或上N个设定时间的站立、啃咬、拱栏行为模式的比例的差值是否大于预定差值;且在站立、啃咬、拱栏行为模式的比例差值均大于预定差值时,认为设定时间内站立行为模式,啃咬行为模式和拱栏行为模式的比例增高。
步骤S620、若所述设定时间内拱栏行为模式和站立行为模式的比例增高,则预测对应的猪的生理状态为分娩前。
可选的,本发明实施例可设置拱栏比例阈值,当设定时间内拱栏行为模式的比例大于该拱栏比例阈值,则认为设定时间内拱栏行为模式的比例增高;可设置站立比例阈值,当设定时间内站立行为模式的比例大于该站立比例阈值,则认为设定时间内站立行为模式的比例增高;
可选的,本发明实施例也可结合上一或上N个设定时间的拱栏、站立行为模式的比例;判断所述设定时间内拱栏、站立行为模式的比例,与上一或上N个设定时间的拱栏、站立行为模式的比例的差值是否大于预定差值;且在拱栏、站立行为模式的比例差值均大于预定差值时,认为设定时间内拱栏行为模式和站立行为模式的比例增高。
需要说明的是,步骤S600,步骤S610,步骤S620为不同生理状态的确定分支,三步骤之间可以没有明显的先后顺序。
本发明实施例提供的猪行为监测方法,实现了简便且准确性较高的猪行为监测;所提供的猪行为检测方法可适用于母猪的行为检测,也可适用于生长育肥猪的行为检测。
下面对本发明实施例提供的猪行为监测装置进行介绍,下文描述的猪行为监测装置可认为是设置于服务器等具有数据处理能力的电子设备中的,实现上文描述的猪行为监测方法的功能模块架构;下文描述的猪行为监测装置可与上文描述的猪行为监测方法相互对应参照。
图8为本发明实施例提供的猪行为监测装置的结构框图,参照图8,该装置可以包括:
加速度数据获取模块100,用于获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔定时时间所检测的加速度数据;
运动幅度确定模块200,用于根据相邻定时时间的加速度数据,确定各定时时间猪的运动幅度;
运动幅度均值确定模块300,用于在设定时间间隔内,根据所确定的至少一个运动幅度确定所述设定时间间隔对应的运动幅度均值;所述设定时间间隔包括至少一个定时时间;
行为模式确定模块400,用于根据运动幅度与猪行为模式的关系,确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式,所确定的猪行为模式为所述设定时间间隔内猪的行为模式。
可选的,图9示出了本发明实施例提供的猪行为监测装置的另一结构框图,结合图8和图9所示,该装置还可以包括:
生理状态预测模块500,用于根据所确定的猪行为模式预测猪的生理状态。
可选的,图10示出了本发明实施例提供的生理状态预测模块500的一种可选结构,参照图10,生理状态预测模块500可以包括:
多行为模式确定单元510,用于确定设定时间内猪的至少一个行为模式,所述设定时间包括至少一个设定时间间隔;
比例确定单元520,用于确定所述设定时间内各行为模式所占比例;
预测单元530,用于根据行为模式所占比例与猪的生理状态的模型,预测所述设定时间内各行为模式所占比例,对应的猪的生理状态。
可选的,所述生理状态包括:疾病,发情,和分娩前;图11示出了本发明实施例提供的预测单元530的一种可选结构,参照图11,预测单元530可以包括:
第一预测子单元531,用于若所述设定时间内静卧行为模式的比例增高,则预测对应的猪的生理状态为疾病;
第二预测子单元532,用于若所述设定时间内站立行为模式,啃咬行为模式和拱栏行为模式的比例增高,则预测对应的猪的生理状态为发情;
第三预测子单元533,用于若所述设定时间内拱栏行为模式和站立行为模式的比例增高,则预测对应的猪的生理状态为分娩前。
可选的,加速度传感器可以为三轴加速度传感器,则加速度传感器检测的加速度数据包括猪的三轴加速度值;图12示出了本发明实施例提供的运动幅度确定模块200的一种可选结构,参照图12,运动幅度确定模块200可以包括:
差值计算单元210,用于对于一个定时时间的三轴加速度值,计算该定时时间的三轴加速度值与上一定时时间的三轴加速度值的各轴加速度值的差值;
差值和处理单元220,用于将所述各轴加速度值的差值的和作为该定时时间猪的运动幅度。
可选的,所述运动幅度与猪行为模式的关系包括:各猪行为模式对应的运动幅度范围;图13示出了本发明实施例提供的行为模式确定模块400的一种可选结构,参照图13,行为模式确定模块400可以包括:
幅度范围确定单元410,用于确定所述运动幅度均值所处于的运动幅度范围;
行为确定单元420,用于将所述运动幅度范围对应的猪行为模式,确定为所述运动幅度均值对应的猪行为模式。
本发明实施例提供的猪行为监测装置,实现了简便且准确性较高的猪行为监测。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到,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、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。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发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。