吹风控制方法、系统、风扇及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及智能控制的技术领域，尤其涉及一种吹风控制方法、系统、风扇及计算机可读存储介质。

背景技术

用户洗完头发之后，通常需要使用吹风机吹干头发，但现有的吹风机体积较小，只能一点点的吹干头发，对于头发较长的用户来说，需要花费较多的时间才能吹干头发，用户体验不好，且使用电吹风时需要手持电吹风，用户只能用一只手摆弄头发，不够方便。而现有的风扇虽然吹风面积较大，但大都只能吹出常温风，也不能根据用户头发的具体情况，制定吹风策略，从而快速地吹干用户头发。

因此，如何利用风扇快速且智能地吹干用户的头发，成为了亟需解决的问题。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种吹风控制方法、系统、风扇及计算机可读存储介质，旨在利用风扇快速且智能地吹干用户的头发。

第一方面，本申请提供一种吹风控制方法，所述吹风控制方法包括以下步骤：

获取包括用户的头部的目标图像，并根据所述目标图像确定所述用户的头部与风扇之间的相对位置信息；

根据所述相对位置信息，确定所述风扇的吹风策略；以及

将所述目标图像输入预设的卷积神经网络，得到所述用户的头发的发质信息；

根据所述发质信息确定所述发热丝的加热档位；

按照所述吹风策略和加热档位进行吹风，以使所述风扇对所述用户的头发进行热吹风。

第二方面，本本申请还提供一种风扇，所述风扇包括发热丝、处理器和存储器，其中：

所述发热丝，用于发热；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序，并在执行所述计算机程序时，实现如上所述的吹风控制方法的步骤。

第三方面，申请还提供一种吹风控制系统，所述吹风控制系统包括：

风扇和热水器，所述风扇和热水器通信连接；

所述热水器，用于获取所述热水器的出水量，并在所述出水量达到预设阈值时，向所述风扇发送运行指令；

所述风扇，用于接收所述运行指令，并根据所述运行指令，执行如上所述的吹风控制方法的步骤。

第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的吹风控制方法的步骤。

本申请提供一种吹风控制方法、系统、风扇及计算机可读存储介质，本申请通过获取包括用户的头部的目标图像，并根据目标图像确定用户的头部与风扇之间的相对位置信息，然后根据相对位置信息确定风扇的吹风策略，同时，将目标图像输入预设的卷积神经网络，得到用户的头发的发质信息，再根据发质信息确定发热丝的加热档位，最后按照吹风策略和加热档位进行吹风，以使风扇对用户的头发进行热吹风，整个过程不需要用户手持风扇，且利用风扇的大风力快速吹干头发，极大的提高了用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请提供的一种风扇的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种吹风控制方法的流程示意图；

图3为本申请一实施例中的标记区域的示意图；

图4为本申请实施例提供的一种吹风控制系统的示意性框图；

图5为本申请实施例提供的一种风扇的结构示意性框图。

本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

请参阅图1，图1为本申请提供的一种风扇的结构示意图。以下将结合图1，对本申请实施例中的风扇进行说明。

如图1所示，该风扇100包括电机11、风扇头12、立杆13、底座14，该风扇头12上设有扇叶120和发热丝121，该发热丝121位于风扇头12内部，且位于扇叶120的送风侧，该立杆13上设有功能控制模块16。

其中，风扇头12可以沿水平方向转动，发热丝121用于发热，在接通发热丝121可以提供热量，使得风扇100可以吹出热风。

可以理解的是，风扇100可以是台扇、落地扇、壁扇等。风扇100的送风可以是常温风或者暖风。该发热丝121可以为铁铬铝、镍铬等电热合金，可理解的，发热丝121也可以为其他的能够充当热源的电热元件。

如图1所示，风扇100还可以包括摄像头15，该摄像头15设立在立杆13上，面向风扇头12的送风方向，能够采集包括风扇100送风范围的图像。该摄像头15可以是2D摄像头，也可以是深度摄像头等。

需要说明的是，功能控制模块16可以包括处理器与存储器，功能控制模块16还可以包括网络接口，该网络接口用于进行网络通信。该存储器用于存储计算机程序，该处理器分别与电机11、发热丝121和摄像头15连接，用于控制电机11、发热丝121和摄像头15的工作状态，例如，控制电机11的转速以调节风扇100的吹风档位，或者控制发热丝121的加热档位。

其中，处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，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 integrated circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，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。

在风扇100中，摄像头15采集包括用户的头部的目标图像，并将采集到的目标图像发送至功能控制模块16；功能控制模块16中的处理器根据采集到的目标图像确定用户的头部与风扇之间的相对位置信息，然后根据相对位置信息可以确定风扇的吹风策略；以及，通过功能控制模块16中的处理器，将目标图像输入预设的卷积神经网络，可以得到用户的头发的发质信息，然后根据该发质信息确定发热丝121的加热档位；风扇100按照确定的吹风策略和加热档位进行吹风，以使风扇100对用户的头发进行热吹风。整个过程不需要用户手持风扇，同时风扇的吹风面积较大，可以大面积的吹干用户的头发，减少吹头发的时间，便于用户吹头发，极大的提高用户体验。

可以理解的，图1中的风扇100以及上述对于风扇100的各部件的命名仅仅出于标识的目的，并不因此对本申请实施例进行限制。

本申请实施例提供一种吹风控制方法、系统、风扇及计算机可读存储介质。其中，该吹风控制方法可应用于服务器或风扇中，该服务器可以为单台的服务器，也可以为多台的服务器组成的服务器集群；该风扇可以是台扇、落地扇、壁扇等。该风扇可以包括扇叶和位于扇叶送风侧的发热丝，当接通该发热丝时，使得该风扇可以吹出暖风，在不接通该发热丝时，该风扇吹出室温风。以下以该吹风控制方法应用于风扇为例进行解释说明。

请参照图2，图2为本申请的实施例提供的一种吹风控制方法的流程示意图。

如图2所示，该吹风控制方法包括步骤S101至步骤S105。

步骤S101、获取包括用户的头部的目标图像，并根据所述目标图像确定所述用户的头部与风扇之间的相对位置信息。

风扇开启后，通过设置在风扇上的摄像头采集该风扇送风范围的图像，以获取包括用户的头部的目标图像。其中，摄像头可以是2D摄像头或深度摄像头，也可以是单目摄像头或者双目摄像头等。可以理解的，通过监控系统或其他设备携带的摄像头亦可以获取包括用户的头部的目标图像，本申请在此不做具体限定。

其中，可根据例如热水器等智能设备发送的运行指令控制风扇开启，也可以由用户通过按钮、控件、遥控器或操作页面控制风扇开启。若风扇开启，则可以只开启位于风扇上的摄像头，并基于该摄像头获取的目标图像执行后续操作。本申请不做具体限定。

获取包括用户的头部的目标图像之后，根据目标图像确定用户的头部与风扇之间的相对位置信息。即对该一个或者多个目标图像进行处理，以得到用户的头部与风扇之间的相对位置信息，其中，该相对位置信息包括用户的头部与风扇之间的距离信息和偏离信息。

在一实施例中，确定用户的头部与风扇之间的相对位置信息的具体方法为：将目标图像输入预设的头部检测模型，得到标记后的目标图像；根据标记后的目标图像，确定用户的头部与风扇之间的相对位置信息。需要说明的是，通过头部检测模型可以在目标图像对用户的头部的位置进行标记，从而得到用户的头部在目标图像中的位置和大小；根据用户的头部在目标图像中的位置、大小以及在目标图像中的预设坐标系，可以确定用户的头部与风扇之间的相对位置信息。该预设坐标系可以是二维坐标系，也可以是三维坐标系，根据实际情况进行确定，例如，当摄像头为2D摄像头时，则目标图像为平面图，该预设坐标系是二维坐标系。

具体地，预设的头部检测模型可以基于深度学习的神经网络经过模型训练得到，例如深度学习的MobileNetv2-SSD网络，当然也可以采用其他网络如VGG-SSD等网络进行训练得到。示例性地，通过训练样本对深度学习的MobileNetv2-SSD网络进行迭代训练以得到头部检测模型，该训练样本为包括用户的头部的目标图像。通过包括用户的头部的目标图像对该头部检测模型进行迭代训练，直至该深度学习的MobileNetv2-SSD网络收敛，即可得到头部检测模型。通过头部检测模型检测包括用户的头部的目标图像，可对用户的头部的位置进行标记，并输出标记后的目标图像。

进一步地，根据标记后的目标图像，确定用户的头部与风扇之间的相对位置信息的具体方式包括：获取标记后的目标图像中的标记区域的面积，根据标记区域的面积，确定用户的头部与风扇之间的距离信息；获取标记区域在标记后的目标图像中的位置信息，根据位置信息和距离信息，确定用户的头部与风扇之间的偏离信息。其中，标记区域为目标图像中标记的包括用户的头部的区域，偏离信息可以为用户的头部与风扇之间的偏离方向，也可以为用户的头部与风扇的中心轴的偏离角度。

需要说明的是，通过标记区域的面积可以计算用户的头部与风扇之间的距离。标记的包括用户的头部的区域面积越大，用户的头部与风扇之间的距离越小；标记区域的面积越小，用户的头部与风扇之间的距离越大。示例性地，可以通过不同距离下包括用户的头部的图像，获得距离和面积之间的映射关系，通过该映射关系和标记区域的面积，可以确定用户的头部与风扇之间的距离信息。此外，在其他的一些实施例中，也可以直接获取表示距离和面积之间对应关系的映射关系表，并根据该映射关系表和标记区域的面积，确定用户的头部与风扇之间的距离信息。

在一示例中，如图3所示，在目标图像1中存在标记区域2和预设的坐标系XOY。基于坐标系XOY，根据标记区域2的位置信息和用户的头部与风扇之间的距离信息OA，可以确定用户的头部与风扇之间的偏离信息。其中，该坐标系XOY为以风扇吹风范围的中心点O为原点的二维坐标系。具体地，获取标记区域2的中心点A与中心点O之间的第一距离OA；根据该第一距离OA，可以确定风扇与用户的头部在Y平面的实际偏离距离；基于正切公式，根据该实际偏离距离和用户的头部与风扇之间的距离信息，可以确定用户的头部与风扇的中心轴的偏离角度，即该偏离角度的正切等于实际偏离距离除以用户的头部与风扇之间的距离信息。

步骤S102、根据所述相对位置信息，确定所述风扇的吹风策略。

确定用户的头部与风扇之间的相对位置信息之后，根据该相对位置信息，能够确定风扇的吹风策略。其中，该吹风策略包括风扇的吹风档位和吹风范围。需要说明的是，风扇的吹风档位用于调节风扇的风速或风力，风扇的吹风范围用于调节风扇吹风的覆盖范围。

在一实施例中，相对位置信息包括用户的头部与风扇之间的距离信息和偏离信息，风扇的吹风策略的具体确定方式为：根据距离信息，确定风扇的吹风档位；根据距离信息和偏离信息，确定风扇的吹风范围。需要说明的是，距离信息与吹风档位之间的关系可根据具体情况进行设置，可以理解的是，用户的头部与风扇之间的距离越远，确定风扇的吹风档位越大，反之，距离越近风扇的吹风档位越小。风扇的吹风范围可以包括第一吹风范围和第二吹风范围，其中第一吹风范围面积较小，第二吹风范围面积较大。当距离信息小于预设距离，且偏离信息中的偏离角度在预设角度范围内时，确定风扇的吹风范围为第一吹风范围；当距离信息大于或等于预设距离，或者，偏离信息中的偏离角度不位于预设角度范围内时，确定风扇的吹风范围为第二吹风范围，需要说明的是，预设距离和预设角度范围可根据实际情况进行设置，风扇的吹风范围也可根据用户喜好自行设置。

步骤S103、将所述目标图像输入预设的卷积神经网络，得到所述用户的头发的发质信息。

将目标图像输入预设的卷积神经网络，可以得到用户的头发的发质信息。其中，发质信息包括用户的头发的湿润度、干燥度和发量中的至少一种，卷积神经网络包括输入层、多个卷积层、池化层、默认框层和输出层，该默认框层用于根据多个卷积层选择默认框的长宽比。

具体地，将训练样本输入到深度学习的卷积神经神经网络中，利用深度学习框架caffe，对深度学习的卷积神经网络进行训练，以获得训练好的卷积神经网络，其中，训练样本为各种特征的用户的头发，包括不同的头发的湿润度、干燥度和/或发量。通过训练好的卷积神经网络检测包括用户的头部的目标图像，得到用户头发的湿润度、干燥度和/或发量。

可以理解的是，也可以采用其他适当的图像识别方法或技术来检测目标图像中的头发特征，例如，可以采用诸如尺度不变特征变换算法、基于角点的图像特征提取与匹配算法、基于局部特征的图像匹配与识别、基于视觉信息的图像特征提取算法、角点检测、特征点检测、几何形态分析等各种不同的方法。

在一实施例中，卷积神经网络包括预处理子层和特征提取子层，通过预处理子层，对目标图像进行预处理，得到经过预处理后的目标图像；基于特征提取子层，对经过预处理后的目标图像进行特征提取，得到用户的头发的发质信息。其中，预处理子层用于对目标图像进行预处理，预处理的过程包括平滑去噪、腐蚀、膨胀等。同时，也要根据检测方法对目标图像进一步加工，例如边缘检测、灰度变化、斑点检测、深度检测等。特征提取子层用于对经过预处理后的目标图像进行特征提取，其中，所提取的头发特征可以包括目标图像是否是关于头发的图像、头发的质地(例如，诸如钢发、绵发、油发、沙发质地类型)，发量(能够反映头发的稀疏程度或者密度)、头发的颜色、发型(例如，短发、长发、直发、卷发等)、头发的清洁度(例如，头屑的多少)、头发的湿润度(例如，头发上是否带有或残留有水滴、残留水分或水滴的量等)。通过卷积神经网络识别用户的发质信息，可以提高头发特征识别的精准度。

步骤S104、根据所述发质信息确定所述发热丝的加热档位。

获取用户的发质信息之后，根据发质信息中的头发的湿润度、干燥度和/或发量，确定发热丝的加热档位。该发热丝可以为铁铬铝、镍铬等电热合金，也可以为其他能够充当热源的电热元件。可以理解的，也可以根据头发的质地、发型和/或头发的清洁度确定发热丝的加热档位。

进一步地，获取加热档位与湿润度、干燥度和/或发量之间的映射关系表；通过映射关系表和湿润度、干燥度和/或发量，确定发热丝的加热档位。其中，加热档位与湿润度、干燥度和/或发量之间的映射关系表可根据具体情况进行新设置，本申请在此不做具体限定。示例性地，发热丝的加热档位可为一档、二档和三档，当湿润度为30％且发量为多时，确定发热丝的加热档位为二档。可以理解的，当头发的湿润度越高/干燥度越低/发量越多，则确定发热丝的加热档位越高。

在一实施例中，当发质信息中的湿度值位于第一湿度范围时，确定发热丝的加热档位为第一档位；当发质信息中的湿度值位于第二湿度范围时，确定发热丝的加热档位为第二档位；当发质信息中的湿度值位于第三湿度范围时，确定发热丝的加热档位为第三档位；其中，第三湿度范围中的湿度值大于第二湿度范围中的湿度值，第二湿度范围中的湿度值大于第一湿度范围中的湿度值，该第一湿度范围、第二湿度范围和第三湿度范围可根据具体情况进行设置。

步骤S105、按照所述吹风策略和加热档位进行吹风，以使所述风扇对所述用户的头发进行热吹风。

确定风扇的吹风策略和发热丝的加热档位之后，按照该吹风策略和加热档位进行吹风，以使风扇对用户的头发进行热吹风。具体地，通过风扇的吹风档位和吹风范围控制风扇进行送风，控制发热丝的加热档位进行发热，使得风扇在大面积吹出热风的同时，实现智能吹风，不仅可以快速吹干用户的头发，还提高用户体验。

上述实施例提供的吹风控制方法，通过获取包括用户的头部的目标图像，并根据目标图像确定用户的头部与风扇之间的相对位置信息，然后根据相对位置信息确定风扇的吹风策略，同时，将目标图像输入预设的卷积神经网络，得到用户的头发的发质信息，再根据发质信息确定发热丝的加热档位，最后按照吹风策略和加热档位进行吹风，以使风扇对用户的头发进行热吹风，整个过程需要用户手持风扇，且利用风扇的大风力快速吹干头发，极大的提高了用户体验。

请参照图4，图4为本申请实施例提供的一种吹风控制系统的示意性框图。

如图4所示，该吹风控制系统300，包括：风扇201和热水器202。

其中，风扇201包括扇叶和位于扇叶送风侧的发热丝。风扇201和热水器202通信连接，该通信连接可以包括例如5G/4G网络、WIFI网络、蓝牙或者ZigBee等多种无线信号传输方式。

所述热水器202，用于获取热水器202的出水量，并在该出水量达到预设阈值时，向风扇201发送运行指令。

其中，该出水量为预设时间段内热水器202累计的出水量，该预设时间段可灵活设置，可选的为5分钟，上述预设阈值可根据实际情况进行设置，本申请不做具体限定，可选的为3升。

在一些实施例中，热水器202还用于计算热水器202的运行时长，该运行时长为热水器202自开启至结束使用时间段内累计出水的时长；当热水器202结束使用后，判断该运行时长是否达到预设阈值；当该运行时长达到预设时长阈值时，向风扇201发送运行指令。需要说明的是，上述热水器202开启的判定依据可为出水阀门打开(开始计算出水量)，结束使用的判定依据可为热水器202在预设时间内未开启出水阀门。该预设时长阈值可根据实际情况进行设置，本申请对此不做具体限定，可选的，预设阈值为5分钟。

所述风扇201，用于接收所述运行指令，并根据所述运行指令，获取包括用户的头部的目标图像；根据所述目标图像确定所述用户的头部与风扇201之间的相对位置信息；根据所述相对位置信息，确定所述风扇201的吹风策略；以及将所述目标图像输入预设的卷积神经网络，得到所述用户的头发的发质信息根据所述发质信息确定所述发热丝的加热档位；按照所述吹风策略和加热档位进行吹风，以使所述风扇201对所述用户的头发进行热吹风。

需要说明的是，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，上述描述的吹风控制系统的具体工作过程，可以参考前述吹风控制方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

请参阅图5，图5为本申请实施例提供的一种风扇的结构示意性框图。该风扇可以为台扇、落地扇、壁扇等。

如图5所示，该风扇包括发热丝，该发热丝用于发热，还包括通过系统总线连接的处理器、存储器，其中，存储器可以包括非易失性存储介质和内存储器。

非易失性存储介质可存储计算机程序。该计算机程序包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器执行任意一种吹风控制方法。

处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个风扇的运行。

内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行任意一种吹风控制方法。

该风扇还包括网络接口(图中未示出)，该网络接口用于进行网络通信，如发送分配的任务等。本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的风扇的限定，具体的风扇可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

应当理解的是，处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，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 Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，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。其中，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。

其中，在一个实施例中，所述处理器用于运行存储在存储器中的计算机程序，以实现如下步骤：

获取包括用户的头部的目标图像，并根据所述目标图像确定所述用户的头部与风扇之间的相对位置信息；

根据所述相对位置信息，确定所述风扇的吹风策略；以及

将所述目标图像输入预设的卷积神经网络，得到所述用户的头发的发质信息；

根据所述发质信息确定所述发热丝的加热档位；

按照所述吹风策略和加热档位进行吹风，以使所述风扇对所述用户的头发进行热吹风。

在一个实施例中，所述处理器在实现所述根据所述目标图像确定所述用户的头部与风扇之间的相对位置信息时，用于实现：

将所述目标图像输入预设的头部检测模型，得到标记后的目标图像；

根据标记后的目标图像，确定所述用户的头部与风扇之间的相对位置信息。

在一个实施例中，所述处理器在实现所述根据标记后的目标图像，确定所述用户的头部与风扇之间的相对位置信息时，用于实现：

获取标记后的目标图像中的标记区域的面积，根据所述标记区域的面积，确定所述用户的头部与风扇之间的距离信息；

获取所述标记区域在标记后的目标图像中的位置信息，根据所述位置信息和距离信息，确定所述用户的头部与风扇之间的偏离信息。

在一个实施例中，所述处理器在实现所述相对位置信息包括用户的头部与风扇之间的距离信息和偏离信息；所述根据所述相对位置信息，确定所述风扇的吹风策略时，用于实现：

根据所述距离信息，确定所述风扇的吹风档位；

根据所述距离信息和偏离信息，确定所述风扇的吹风范围。

在一个实施例中，所述处理器在实现所述卷积神经网络包括预处理子层和特征提取子层；所述将所述目标图像输入预设的卷积神经网络，得到所述用户的头发的发质信息时，用于实现：

通过所述预处理子层，对所述目标图像进行预处理，得到经过预处理后的目标图像；

基于所述特征提取子层，对经过预处理后的目标图像进行特征提取，得到所述用户的头发的发质信息。

在一个实施例中，所述处理器在实现所述发质信息为湿润度、干燥度、发量中的至少一种；所述根据所述发质信息确定所述发热丝的加热档位时，用于实现：

根据所述用户的头发的湿润度、干燥度和/或发量确定所述发热丝的加热档位。

在一个实施例中，所述处理器在实现所述根据所述用户的头发的湿润度、干燥度和/或发量确定所述发热丝的加热档位时，用于实现：

获取加热档位与湿润度、干燥度和/或发量之间的映射关系表；

通过所述映射关系表和所述湿润度、干燥度和/或发量，确定所述发热丝的加热档位。

需要说明的是，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，上述描述风扇的具体工作过程，可以参考前述吹风控制方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述程序指令被执行时所实现的方法可参照本申请吹风控制方法的各个实施例。

其中，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的风扇的内部存储单元，例如所述风扇的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述风扇的外部存储设备，例如所述风扇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。

应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

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。需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。