基于VR设备的图书查询方法、装置、VR设备及介质

技术领域

本发明适用于虚拟现实技术领域、图书查询领域，尤其涉及一种基于VR设备的图书查询方法、装置、VR设备及介质。

背景技术

传统的图书查询方法是在入口处用书籍查询助手手动查询目标书籍，查询助手会提供书籍的类别和所在书架信息，需要读者自行寻找。现有一种利用VR眼镜导航至目标书架的技术，这方便了在已知图书所在书架，而未知书架位置的情况下，便捷找到书架位置。但这种方法只适用于在庞大图书馆中找到相应类别的书架，到了一类书架前仍需要用户自行寻找图书的精确位置。如果图书被随意放置，而图书管理员没有及时整理，用户想要找的书被错放在别的书架上，而此时所提供的导航还是引导至原本书架位置，出现定位偏差，按导航到了书架所在位置也难以找到目标书籍，找书的难度加大，找书的时间增长，找书效率较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种图书查询方法、装置、VR设备及介质，以解决现有技术中无法精确找到书本位置的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种图书查询方法，包括：

获取用户的图书查询请求语音信息，根据图书查询请求语音信息提取待查询目标图书的关键字；

采集设定区域内的第一书架图像，对第一书架图像进行文字识别，提取第一书架图像中的所有书脊信息文本；

基于第一书架图像中的所有书脊信息文本，确定第一书架的书脊文本清单，书脊文本清单包括各个图书的关键字和书脊位置；

检索书脊文本清单，将目标图书的关键字与书脊文本清单中各个图书的关键字进行匹配；

当匹配成功时，提取并输出目标图书的书脊位置。

第二方面，本发明实施例提供一种图书查询装置，装置包括：

提取关键字模块，用于获取用户的图书查询请求语音信息，根据图书查询请求语音信息提取待查询目标图书的关键字；

提取信息文本模块，用于采集设定区域内的第一书架图像，对第一书架图像进行文字识别，提取第一书架图像中的所有书脊信息文本；

确定文本清单模块，用于基于第一书架图像中的所有书脊信息文本，确定第一书架的书脊文本清单，书脊文本清单包括各个图书的关键字和书脊位置；

匹配关键字模块，用于检索书脊文本清单，将目标图书的关键字与书脊文本清单中各个图书的关键字进行匹配；

提取输出目标位置模块，用于当匹配成功时，提取并输出目标图书的书脊位置。

第三方面，本发明实施例提供一种VR设备，VR设备包括处理器、存储器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如第一方面图书查询方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面图书查询方法的步骤。

第五方面，本发明实施例提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在VR设备上运行时，使得VR设备执行上述第一方面图书查询方法的步骤。

本发明与现有技术相比存在的有益效果是：VR设备扫描识别面前书架书脊文本信息，查询匹配目标图书，可以精确查找目标图书在书架上的位置，降低找书难度，减少找书的时间，提高找书效率；语音识别用户找书需求，方便快捷；在图书未在相应书架上时，本发明仍可以在范围内迅速找到目标图书，降低图书管理员整理书架的频率，减轻图书管理员的工作量。

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是本发明一实施例提供的图书查询方法的一应用环境示意图；

图2是本发明一实施例中一种基于VR设备的图书查询方法的一流程示意图；

图3是本发明一实施例中图书查询方法中提取目标图书关键字的一流程示意图；

图4是本发明一实施例中图书查询方法中采集图像提取书脊文本信息的一流程示意图；

图5是本发明一实施例中图书查询方法中整理书脊文本清单的一流程示意图；

图6是本发明一实施例中图书查询方法中匹配关键字的一流程示意图；

图7是本发明一实施例中图书查询方法中提取目标图书关键字之后另一流程示意图；

图8是本发明一实施例中图书查询方法的一种图书查询装置的结构示意图；

图9是本发明一实施例中图书查询方法的一种VR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，以便透彻理解本发明实施例。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发明。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发明的描述。

应当理解，当在本发明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，在本发明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。

如在本发明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，在本发明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。

在本发明说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本发明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。

应理解，以下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。

为了说明本发明的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

本发明实施例提供的一种基于VR设备的图书查询方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，VR端通过网络与服务端进行通信。服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

参见图2，是本发明实施例提供的一种基于VR设备的图书查询方法的流程示意图，上述图书查询方法可以应用于图1中的VR端，VR端对应的VR设备通过预设的应用程序接口(Application Programming Interface，API)连接目标数据库。在目标数据被驱动运行以执行相应的任务时，会产生对应的任务日志，通过API可以采集到上述任务日志。如图2所示，该图书查询方法可以包括以下步骤：

步骤S101，获取用户的图书查询请求语音信息，根据图书查询请求语音信息提取待查询目标图书的关键字。

其中，用户的语音信息是现有的语音识别技术确定的，语音识别技术是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让内置于VR设备中的语音识别模块自动识别和理解人类口述的语言。

用户口头发出指令，内置于VR设备中的语音识别模块将输入语音的特征矢量依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。例如，用户发出指令：“我要找《红楼梦》”，机器识别到每个字的语音特征矢量，与已有的模板库中不同的语音特征矢量作对比，找寻相似度最高的字、词、短语，逐一确定用户说的每一个字“我”“要”“找”“红”“楼”“梦”，从逐个字中找到常用搭配词语“红楼梦”，从而提取出待查询的目标图书的关键字为“红楼梦”。

步骤S102，采集设定区域内的第一书架图像，对第一书架图像进行文字识别，提取第一书架图像中的所有书脊信息文本。

其中，利用光学字符识别算法能够采集并识别文字，光学字符识别算法是指直接将包含文本的图像识别为计算机文字(计算机黑白点阵)的技术；第一书架是指VR设备所能拍摄的最清晰完整的书架。

在上述实施例中，要找的《红楼梦》在文学类书架上，文学类书籍较多，故文学类书架在一区域内有若干个，用户佩戴VR设备站在一文学书架面前，VR设备扫描书架上图书的图像，多角度拍照保存，选取清晰完整的书架照片，对所得照片进行灰度处理，转化为易识别的灰度图像，降低色彩对文字识别的影响，提高图像清晰度，提取处理后图像中的文字，识别出图像中有“三国演又”“水浒传”“红楼梦”“酉游记”等字符，与字词数据库中的书名作对比识别，优化识别结果，修正为“三国演义”“水浒传”“红楼梦”“西游记”，输出优化后的识别结果，将提取出的所有书脊信息文本记录保存。

步骤S103，基于第一书架图像中的所有书脊信息文本，提取图书关键字和书脊位置，将图书关键字和书脊位置整理为第一书架的书脊文本清单，书脊文本清单保存在本地。

其中，书脊信息文本包括但不局限于书名、作者以及出版社，依据所提取的所有书脊信息文本记录，整理出第一书架的书脊文本清单，同时将书脊信息与其在书架中的相应位置相关联，一同记录在书脊文本清单中。

在上述实施例中，基于文字识别结果，将书脊文本清单整理为“三国演义，罗贯中，第一排第2本；水浒传，施耐庵，第一排第5本；红楼梦，曹雪芹，第二排第3本；西游记，吴承恩，第三排第7本”，其中，非举例书籍没有显示但仍在列表之内。

步骤S104，检索书脊文本清单，将目标图书的关键字与书脊文本清单中各个图书的关键字进行匹配；

书脊文本清单中有记载第一书架的各个图书关键字，将书脊文本清单作为文本库，在其中搜寻匹配目标图书的关键字。

步骤S105，当匹配成功时，提取并输出目标图书的书脊位置。

当目标图书的关键字与书脊文本清单中一图书关键字相匹配时，输出清单中图书关键字相对应的书脊位置，在VR设备中体现为相应书脊位置高亮显示。

本实施例的图书查询方法，通过语音识别用户请求，扫描识别周围环境，提取书架上书脊信息，然后检索匹配目标图书，根据匹配结果输出目标图书的书脊位置，通过上述步骤，可以方便快捷地查询到目标图书，找到图书在一类书架上的具体位置坐标，缩短了找书时间。

在其他实施例中，提供的一种图书查询方法，如图3所示，在S101中，即获取用户的图书查询请求语音信息，根据图书查询请求语音信息提取待查询目标图书的关键字，包括以下步骤：

步骤S201，利用VR设备获取用户的图书查询请求语音信息，将图书查询请求语音信息转换成图书查询请求文本信息。

VR设备中设置的收音装置获取用户的声音，获得用户指令的语音特征矢量，将语音特征矢量与数据库中的模板作对比，比较出相似度较高的词语，输出图书查询请求文本信息。

在一实施方式中，当用户发出指令：“寻找名为‘shǒu shì’的图书”，VR设备中设置的收音装置获取指令中每一个语音特征矢量，与数据库中词语矢量作对比，判定指令为“寻找名为……的图书”,不能直接判断的词语多次比较,得出符合语音特征矢量的两个词语：“首饰”和“手势”，分别输出为图书查询请求的文本信息：“寻找名为首饰的图书”和“寻找名为手势的图书”。

步骤S202，提取图书查询请求文本信息中的图书名称，得到待查询目标图书的关键字。

从图书查询请求文本信息中提取图书名称、作者、出版社等信息，即为目标图书的关键字，将该关键字记录保存。在上述实施方式中，基于图书查询请求文本信息，找到符合语境的目标图书关键字:“首饰”和“手势”。

在另一实施方式中，图书查询请求文本信息为“找曹雪芹的书”，则目标图书关键字为“曹雪芹”。

本实施例的图书查询方法，收音装置获取用户声音，将语音转化为文本信息，提取文本中有关图书的关键字，智能处理不同情景下用户的需求，精确查询范围的同时还能全面找到目标图书，提高查询图书的准确度。

在其他实施例中，提供的一种图书查询方法，如图4所示，在S102中，即采集设定区域内的第一书架图像，对第一书架图像进行文字识别，提取第一书架图像中的所有书脊信息文本，包括以下步骤：

步骤S301，利用VR设备实时获取现实环境图像，判断现实环境图像中是否存在完整的书架图像。

VR设备实时扫描面前景象，识别现实环境图像，多角度多次拍摄书架情况，从中辨别现实环境图像中有无完整书架情况，若书架图像完整，则直接输出；若书架图像扫描不完整，则通过多张不完整的图像拼接补全出完整的书架图像，便于下一步骤的进行。

步骤S302，当判定现实环境图像中存在完整的书架图像时，输出第一书架图像。

将扫描或拼接的完整书架图像提取输出，图像应清晰涵盖书架上所有图书的书脊信息。在一实施例中，图书的书脊字体较小，不易识别，VR设备配有的拍摄装置会放大局部书架图像进行拍摄，以保证图像的清晰度，选择一张或一组优质图像输出保存。

步骤S303，利用光学字符识别技术对第一书架图像进行文字识别，提取第一书架图像中的所有书脊信息文本。

其中，用光学字符识别技术需要先对优质图像进行预处理，包括二值化，噪声去除，倾斜校正等操作，识别处理后的图像中的文本信息，根据特定语言上下文关系，对识别结果矫正进行后处理，提取第一书架图像中的所有书脊信息文本，输出书脊信息列表。

本实施例的图书查询方法，利用光学字符识别技术对书架上的书脊照片中的文本进行扫描识别，多角度多张照片比对矫正输出信息，提高了文字识别的准确性，确保了图书查询的精确度。

在其他实施例中，提供的一种图书查询方法，如图5所示，在S103中，即基于第一书架图像中的所有书脊信息文本，提取图书关键字和书脊位置，将图书关键字和书脊位置整理为第一书架的书脊文本清单，书脊文本清单保存在本地，包括以下步骤：

步骤S401，根据第一书架图像中的所有书脊信息文本，提取各个图书的关键字。

根据第一书架图像扫描识别出的所有书脊信息文本，识别常用的词组，从中提取出各个图书的关键字，形成一个涵盖各个图书书名的集合。

步骤S402，根据各个书脊信息文本在第一书架图像中的位置，确定各个图书的书脊位置。

其中，在完整书架图像中，书脊信息与书脊位置是一一对应的，例如，在第一排第2本、第一排第5本、第二排第3本、第三排第7本的位置上的图书的书脊分别为三国演义、水浒传、红楼梦、西游记；相应的，书脊为三国演义、水浒传、红楼梦、西游记的图书分别处在第一排第2本、第一排第5本、第二排第3本、第三排第7本的位置上，如果确定了书脊为红楼梦的图书，即能确定其在第二排第3本的位置上。

步骤S403，将各个图书的关键字和书脊位置进行存储，形成书脊文本清单。

其中，图书的关键字为根据第一书架图像扫描识别出的所有书脊信息文本所提取出的字词；书脊位置为书本在书架上所处位置。将这些信息归类总结，汇成书脊文本清单。

本实施例的图书查询方法，基于书架图像上所有的书脊信息文本，提取图书关键字和书脊位置，整理为书脊文本清单，将关键字与书脊位置相关联，确保了书架上图书信息的准确性，便于用户精确找到目标图书。

在其他实施例中，提供的一种图书查询方法，如图6所示，在S104中，即检索书脊文本清单，将目标图书的关键字与书脊文本清单中各个图书的关键字进行匹配，包括以下步骤：

步骤S501，计算目标图书的关键字与书脊文本清单中各个图书的关键字之间的相似度，得到N个关键字相似度，N>2。

其中，将目标图书的关键字视作目标关键字，将书脊文本清单中各个图书的关键字视作示例关键字，分别计算目标关键字和各个示例关键字的相似度，将相似度最大的示例关键字作为目标关键字的相似关键字，包括：

运用词向量技术将目标关键字转换为目标关键字向量，根据词向量技术将各个示例关键字转换为对应的示例关键字向量；

计算目标关键字向量分别与N个示例关键字向量之间的相似度，对N个相似度进行比较，将相似度最大的示例关键字作为目标关键字的相似关键字。

其中，词向量技术用于将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量，例如，独热编码(One-hot Encoding)和Word2Vec(一种词向量模型)。在本实施例中，根据Word2Vec技术将目标关键字转换为目标关键字向量，该目标关键字向量可以用来表征目标关键字中的语义信息，根据Word2Vec技术将各个示例关键字转换为对应的示例关键字向量，该示例关键字向量可以用来表征对应示例关键字模板中的语义信息。

具体的，可以将目标关键字向量和各个示例关键字向量代入至预设的相似度计算公式，得到目标关键字和对应的各个示例关键字的相似度；

预设的相似度计算公式如下：

式中，X

其中，目标关键字向量可以用来表征目标关键字中的语义信息，示例关键字向量可以用来表征对应示例关键字中的语义信息，在本实施例中，通过计算目标关键字向量和各个示例关键字向量之间的余弦相似度，即可用来表示目标关键字和对应的各个示例关键字的相似度，且余弦相似度越大，表示目标关键字和对应的示例关键字的相似度越大。

上述从原始语料库中获取N个示例关键字(N＞2)，分别计算目标关键字和各个示例关键字的相似度，用相似度数值比大小。用此方法获取示例关键字，减少了关键字实体词在关键字匹配时的影响，有效提高了关键字之间的匹配准确性。

步骤S502，在N个关键字相似度中筛选出最大的关键字相似度，当最大的关键字相似度大于预设相似度门槛值时，判定目标图书的关键字与最大的关键字相似度相对应图书的关键字匹配成功。

从N个关键字相似度中比较出最大的关键字相似度，用最大的关键字相似度与设定的相似度门槛值作比较，若相似度大于相似度门槛值，则视为目标图书的关键字与最大关键字相似度相对应的图书关键字匹配成功，反之则为匹配失败。

在一实施方式中，目标关键字为“红楼梦”，示例关键字有“三国演义”、“水浒传”“西游记”等词语，分别计算目标关键字与示例关键字的相似度，算得“红楼梦”与“三国演义”的相似度为0.3，与“水浒传”的相似度为0.6，与“西游记”的相似度为0.7，若相似度门槛值为0.8，最大的关键字相似度0.7小于门槛值0.8，说明匹配失败，在此书架上没有目标图书。

本实施例的图书查询方法，将相似度最大的示例关键字作为目标关键字的相似关键字，并筛选出与目标关键字最相似的示例关键字用于后续目标书籍的生成，提高了对话生成结果的准确性。

在其他实施例中，提供的一种图书查询方法，在S105中，即当匹配成功时，提取并输出目标图书的书脊位置，包括以下步骤：

当匹配成功时，在第一书架图像中，标记出最大的关键字相似度相对应图书的书脊位置，作为目标图书的书脊位置。

当目标图书的关键字与最大关键字相似度相对应的图书关键字匹配成功时，标记最大关键字相似度相对应的图书的书脊位置，将此书脊位置作为目标图书的书脊位置。

本实施例的图书查询方法，标记目标图书的精确位置，可以让用户更直观的找到想要的书。

在其他实施方式中，提供的一种图书查询方法，如图7所示，在S101后，即获取用户的图书查询请求语音信息，根据所述图书查询请求语音信息提取待查询目标图书的关键字，还包括以下步骤：

步骤S701，采集设定区域内的第二书架图像，对第二书架图像进行文字识别，提取第二书架图像中的所有书脊信息文本。

其中，第二书架是指VR设备能拍摄到的，但清晰度或完整度次于第一书架的书架，在第一书架不能查询到目标图书时，选用第二书架的图像进行文字扫描识别。

步骤S702，基于第二书架图像中的所有书脊信息文本，确定第二书架的书脊文本清单。

步骤S703，先检索第一书架的书脊文本清单，将目标图书的关键字与所述第一书架的书脊文本清单中各个图书的关键字进行匹配。

其中，步骤S701至步骤S703与上述步骤S102至步骤S104的内容类似，具体实现过程可参考步骤S102至步骤S104的描述，在此不再赘述。

步骤S704，当判定匹配不成功时，再检索第二书架的书脊文本清单，将目标图书的关键字与第二书架的书脊文本清单中各个图书的关键字进行匹配。

在一实施方式中，用户在书架面前，VR设备扫描到不止一个书架，较近的书架作为第一书架首先进行匹配目标关键字，较远的一个书架作为第二书架当作备选，当第一书架上没有目标图书时，应当在第二书架识别出的书脊关键字中检索匹配，计算关键字相似度，直到输出目标图书的位置。

本实施例的图书查询方法，考虑了用户面对多个书架的场景，利用VR设备先后对第一书架和第二书架进行拍照，用于分别在第一书架和第二书架上进行目标图书的检索，相当于选用第二书架作为备选方案，避免了无法直接从一个书架上找到目标图书的问题，使得搜寻的范围扩大，查询图书的时间减少。

对应于上文实施例的方法，图8示出了本发明一实施例提供的基于VR设备的图书查询装置的结构框图，上述图书查询装置应用于VR设备，VR设备通过网络连接目标数据库。在目标数据库被驱动运行以执行相应的任务时，会产生对应的任务日志，通过API可以采集到上述任务日志。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

参见图8，该图书查询装置包括：提取关键字模块81，提取信息文本模块82，确定文本清单模块83，匹配关键字模块84，提取输出目标位置模块85。各功能模块详细说明如下：

提取关键字模块81，用于获取用户的图书查询请求语音信息，根据图书查询请求语音信息提取待查询目标图书的关键字；

提取信息文本模块82，用于采集设定区域内的第一书架图像，对第一书架图像进行文字识别，提取第一书架图像中的所有书脊信息文本；

确定文本清单模块83，用于基于第一书架图像中的所有书脊信息文本，确定第一书架的书脊文本清单，书脊文本清单包括各个图书的关键字和书脊位置；

匹配关键字模块84，用于检索书脊文本清单，将目标图书的关键字与书脊文本清单中各个图书的关键字进行匹配；

提取输出目标位置模块85，用于当匹配成功时，提取并输出目标图书的书脊位置。

可选的是，上述提取关键字模块81包括：

文本信息转换单元，用于利用VR设备获取用户的图书查询请求语音信息，将图书查询请求语音信息转换成图书查询请求文本信息；

关键字获取单元，用于提取图书查询请求文本信息中的图书名称，得到待查询目标图书的关键字。

可选的是，上述提取信息文本模块82包括：

图像获取单元，用于利用VR设备实时获取现实环境图像，判断现实环境图像中是否存在完整的书架图像；

第一书架图像输出单元，用于当判定现实环境图像中存在完整的书架图像时，输出第一书架图像；

书脊信息文本提取单元，用于利用光学字符识别技术对第一书架图像进行文字识别，提取所述第一书架图像中的所有书脊信息文本。

可选的是，上述确定文本清单模块83包括：

关键字提取单元，用于根据所述第一书架图像中的所有书脊信息文本，提取各个图书的关键字；

书脊位置确定单元，用于根据各个书脊信息文本在所述述第一书架图像中位置，确定各个图书的书脊位置；

文本清单存储单元，用于将各个图书的关键字和书脊位置进行存储，形成所述书脊文本清单。

可选的是，上述匹配关键字模块84包括：

相似度计算单元，用于计算所述目标图书的关键字与所述书脊文本清单中各个图书的关键字之间的相似度，得到N个关键字相似度，N>2；

匹配结果判定单元，用于在所述N个关键字相似度中筛选出最大的关键字相似度，当所述最大的关键字相似度大于预设相似度门槛值时，判定所述目标图书的关键字与所述最大的关键字相似度相对应图书的关键字匹配成功。

可选的是，上述提取输出目标位置模块85包括：

书脊位置标记单元，用于当匹配成功时，在所述第一书架图像中，标记出所述最大的关键字相似度相对应图书的书脊位置，作为所述目标图书的书脊位置。

可选的是，该图书查询装置还包括：

第二书架图像获取模块，用于采集设定区域内的第二书架图像，对所述第二书架图像进行文字识别，提取所述第二书架图像中的所有书脊信息文本；

书脊文本清单确定模块，用于基于所述第二书架图像中的所有书脊信息文本，确定第二书架的书脊文本清单；

第一书架关键字匹配模块，用于先检索所述第一书架的书脊文本清单，将所述目标图书的关键字与所述第一书架的书脊文本清单中各个图书的关键字进行匹配；

第二书架关键字匹配模块，用于当判定匹配不成功时，再检索所述第二书架的书脊文本清单，将所述目标图书的关键字与所述第二书架的书脊文本清单中各个图书的关键字进行匹配。

需要说明的是，上述模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明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。

图9为本发明实施例提供的一种VR设备的结构示意图。如图9所示，该实施例的VR设备包括：至少一个处理器(图9仅示出一个)、存储器以及存储在存储器中并可在至少一个处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任意各个图书查询方法实施例中的步骤。

该VR设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，图9仅仅是VR设备的举例，并不构成对VR设备的限定，VR设备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，例如还可以包括网络接口、显示屏和输入装置等。

所称处理器可以是CPU，该处理器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 IntegratedCircuit，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。

存储器包括可读存储介质、内存储器等，其中，内存储器可以是VR设备的内存，内存储器为可读存储介质中的操作系统和计算机可读指令的运行提供环境。可读存储介质可以是VR设备的硬盘，在另一些实施例中也可以是VR设备的外部存储设备，例如，VR设备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，存储器还可以既包括VR设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，该其他程序如计算机程序的程序代码等。存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

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，并不用于限制本发明的保护范围。上述装置中单元、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。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，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，可实现上述方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，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。计算机可读介质至少可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、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。

本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过一种计算机程序产品来完成，当计算机程序产品在VR设备上运行时，使得VR设备执行时实现可实现上述方法实施例中的步骤。

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发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/VR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/VR设备实施例仅仅是示意性的，例如，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。

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，均应包含在本发明的保护范围之内。