一种老年人健身康复用踏步机的监护系统及踏步机

摘要

本发明提供了一种老年人健身康复用踏步机的监护系统及踏步机，其中，监护系统包括：获取模块，用于当老人使用踏步机踏步时，跟踪获取老人的第一踏步姿态；确定模块，用于基于第一踏步姿态，确定老人是否存在摔倒的风险；第一介入模块，用于若老人存在摔倒的风险，进行相应介入。本发明的老年人健身康复用踏步机的监护系统及踏步机，实现对老人使用踏步机进行踏步锻炼的监护，提升了安全性，无需他人时刻陪同对老人进行监护，提升了便捷性。

说明书

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种老年人健身康复用踏步机的监护系统及踏步机。

背景技术

目前，一些老人存在“人老腿先衰”的现象，还有一些老人由于中风等导致下肢偏瘫，均需要进行下肢锻炼。在进行下肢锻炼时，出于便捷性考虑，会选择踏步机。但是，当老人使用踏步机踏步时，由于站姿不正确和踏步节奏把握不稳定等，存在摔倒的风险，一般均需要人陪同时刻对老人进行监护，比较麻烦。

因此，亟需一种解决办法。

发明内容

本发明提供一种老年人健身康复用踏步机的监护系统及踏步机，实现对老人使用踏步机进行踏步锻炼的监护，提升了安全性，无需他人时刻陪同对老人进行监护，提升了便捷性。

本发明提供一种老年人健身康复用踏步机的监护系统，包括：

获取模块，用于当老人使用踏步机踏步时，跟踪获取老人的第一踏步姿态；

确定模块，用于基于第一踏步姿态，确定老人是否存在摔倒的风险；

第一介入模块，用于若老人存在摔倒的风险，进行相应介入。

优选的，获取模块执行如下操作：

通过设置在踏步机的机架上的第一摄像头跟踪拍摄老人使用踏步机时的踏步图像；

基于踏步图像，确定老人的第一踏步姿态。

优选的，确定模块执行如下操作：

基于预设的风险踏步姿态库，对第一踏步姿态进行风险判断；

基于风险判断结果，确定老人是否存在摔倒的风险。

优选的，基于预设的风险踏步姿态库，对第一踏步姿态进行风险判断，包括：

将第一踏步姿态与风险踏步姿态库中的第一风险踏步姿态进行匹配；

若匹配符合，将匹配符合的第一踏步姿态作为第二踏步姿态，同时，获取匹配符合的第一风险踏步姿态对应的判定类型，判定类型包括：单独判定和组合判定；

当匹配符合的第一风险踏步姿态对应的判定类型为单独判定时，确定老人存在摔倒的风险；

当匹配符合的第一风险踏步姿态对应的判定类型为组合判定时，获取用于与匹配符合的第一风险踏步姿态组合判定的至少一个第二风险踏步姿态和对应选取信息，选取信息包括：时间方向和时间范围；

确定第二踏步姿态的时间方向上对应时间范围内老人产生的第一踏步姿态，并作为第三踏步姿态；

将第三踏步姿态与对应第二风险踏步姿态进行匹配；

若匹配符合，对进行匹配的第二风险踏步姿态进行触发标记；

当第二风险踏步姿态均被触发标记时，确定老人存在摔倒的风险。

优选的，第一介入模块执行如下操作：

通过设置在踏步机的机架上的显示屏向老人展示预设的姿态调整信息；

和/或，

控制踏步机均匀降速至停机；

和/或，

提醒踏步机周边的合适人员对老人进行辅助监护。

优选的，提醒踏步机周边的合适人员对老人进行辅助监护，包括：

通过设置在踏步机的机架上的第二摄像头拍摄踏步机周边预设的范围内的周边图像；

基于周边图像，确定范围内存在的至少一个室内人员和室内人员的当前位置；

若是，获取室内人员对应的监护能力值；

将大于等于预设的监护能力值阈值的监护能力值中的最大监护能力值对应的室内人员作为合适人员；

基于合适人员对应的当前位置和预设的踏步机的机器位置，规划范围中合适人员前往踏步机的实际路线；

获取对应于实际路线的投射路线，通过设置在踏步机的机架上的投射装置将投射路线投射于实际路线上，同时，控制第二摄像头跟踪拍摄合适人员的人员图像；

基于人员图像，确定合适人员是否抵达踏步机旁；

若是，获取老人使用踏步机踏步时的单次进度，单次进度包括：老人的左脚高度和右脚高度；

基于单次进度和预设的单次进度和标准踏步姿态的对照表，确定标准踏步姿态；

将老人当前的第一踏步姿态与标准踏步姿态进行姿态差异分析，获得至少一个姿态差异项；

基于姿态差异项，生成姿态调整指导提示信息；

通过显示屏向合适人员展示姿态调整指导提示信息，使得合适人员基于姿态调整指导提示信息对老人进行姿态调整指导。

优选的，老年人健身康复用踏步机的监护系统，还包括：

第二介入模块，用于当老人使用踏步机踏步时，跟踪获取老人的踏步数据，基于踏步数据，确定老人是否达到踏步上限，若达到踏步上限，进行相应介入。

优选的，第二介入模块执行如下操作：

通过设置在踏步机的左右踏板的外侧踩踏面内壁的至少一个应力传感器跟踪采集老人的左右脚踩下左右踏板的踏步力度；

跟踪获取老人使用踏步机的踏步时长和踏步速度；

整合踏步力度、踏步时长和踏步速度，获得老人的踏步数据；

基于踏步数据，构建第一数据向量；

预测老人达到踏步上限的多个第一上限踏步数据；

基于第一上限踏步数据，构建第二数据向量；

将第一数据向量和第二数据向量进行向量匹配，获取匹配度；

若匹配度大于等于预设的匹配度阈值，确定老人达到踏步上限；

通过显示屏向老人展示预设的踏步上限提示信息；

展示完成后，确定老人是否在预设的时间段内停止使用踏步机；

若未停止使用，基于踏步图像，确定老人的至少一个外部反应，同时，通过老人佩戴的身体状态监测装置采集老人的至少一个内部反应；

基于预设的异常反应判定库，对外部反应和内部反应进行异常反应判定；

当判定外部反应和内部反应中存在至少一个异常反应时，控制踏步机均匀降速至停机。

优选的，预测老人达到踏步上限的多个第一上限踏步数据，包括：

获取多个老人历史上手动停止踏步机时之前产生的历史踏步数据，并作为第一预测依据；

从预设的多个大数据平台上获取多个其他老人的至少一个第二上限踏步数据；

获取老人的第一老人信息，同时，获取其他老人的第二老人信息；

提取出第一老人信息的第一特征，并提取出第二老人信息的第二特征；

当第一特征的第一特征类型与第二特征的第二特征类型相同时，将对应第一特征与第二特征进行匹配，获取匹配度；

基于匹配度和进行匹配的第一特征的第一特征类型或进行匹配的第二特征的第二特征类型对应的预设的匹配度和价值度的对照表，确定价值度，并与对应其他老人进行关联；

当其他老人关联的价值度的价值度和大于等于预设的价值度和阈值时，将其他老人对应的第二上限踏步数据作为第二预测依据；

获取老人对应的预设的至少一个专家节点判定老人达到踏步上限的第三上限踏步数据，并作为第三预测依据；

基于预设的上限踏步数据预测模型，根据第一预测依据、第二预测依据和第三预测依据，预测老人达到踏步上限的多个第一上限踏步数据。

本发明提供一种老年人健身康复用踏步机，包括：踏步机本体；踏步机本体的机架上分别设置有第一摄像头、第二摄像头和显示屏。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图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，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种老年人健身康复用踏步机的监护系统的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种老年人健身康复用踏步机的监护系统，如图1所示，包括：

获取模块1，用于当老人使用踏步机踏步时，跟踪获取老人的第一踏步姿态；

确定模块2，用于基于第一踏步姿态，确定老人是否存在摔倒的风险；

第一介入模块3，用于若老人存在摔倒的风险，进行相应介入。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

第一踏步姿态为老人使用踏步机进行踏步锻炼时的身体姿态，可通过摄像头采集身体图像，基于身体图像确定身体姿态；可基于第一踏步姿态确定老人是否存在摔倒的风险，例如：老人踏步锻炼时的身体姿态呈倾斜、不稳状；当确定老人存在摔倒的风险时，进行介入，介入方式可以为：提醒老人调整姿态和控制踏步机均匀缓慢降速至停止等；实现对老人使用踏步机进行踏步锻炼的监护，提升了安全性，无需他人时刻陪同对老人进行监护，提升了便捷性。

在一个实施例中，获取模块1执行如下操作：

通过设置在踏步机的机架上的第一摄像头跟踪拍摄老人使用踏步机时的踏步图像；

基于踏步图像，确定老人的第一踏步姿态。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

在踏步机的机架上设置一第一摄像头，第一摄像头可以为深度相机，用作跟踪拍摄老人在踏步机上进行踏步锻炼的深度图像，基于三维识别技术，识别深度图像上老人的三维身体姿态即第一踏步姿态。

在一个实施例中，确定模块2执行如下操作：

基于预设的风险踏步姿态库，对第一踏步姿态进行风险判断；

基于风险判断结果，确定老人是否存在摔倒的风险。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的风险踏步姿态库中存储有大量使用者使用踏步机进行踏步锻炼时可能产生摔倒风险的风险踏步姿态，例如：呈倾斜、不稳状的身体姿态；基于风险踏步姿态库，对第一踏步姿态进行风险判断，获得风险判断结果；基于风险判断结果，确定老人是否存在摔倒风险；引入风险踏步姿态库，提升摔倒风险判断效率。

在一个实施例中，基于预设的风险踏步姿态库，对第一踏步姿态进行风险判断，包括：

将第一踏步姿态与风险踏步姿态库中的第一风险踏步姿态进行匹配；

若匹配符合，将匹配符合的第一踏步姿态作为第二踏步姿态，同时，获取匹配符合的第一风险踏步姿态对应的判定类型，判定类型包括：单独判定和组合判定；

当匹配符合的第一风险踏步姿态对应的判定类型为单独判定时，确定老人存在摔倒的风险；

当匹配符合的第一风险踏步姿态对应的判定类型为组合判定时，获取用于与匹配符合的第一风险踏步姿态组合判定的至少一个第二风险踏步姿态和对应选取信息，选取信息包括：时间方向和时间范围；

确定第二踏步姿态的时间方向上对应时间范围内老人产生的第一踏步姿态，并作为第三踏步姿态；

将第三踏步姿态与对应第二风险踏步姿态进行匹配；

若匹配符合，对进行匹配的第二风险踏步姿态进行触发标记；

当第二风险踏步姿态均被触发标记时，确定老人存在摔倒的风险。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

当老人当前的第一踏步姿态与风险踏步姿态库中的第一风险踏步姿态匹配时，匹配符合的第一风险踏步姿态表征老人存在摔倒风险的风险程度分为两种情况：一是风险程度较大，例如：老人的至少一只手离开踏步机的扶手架，二是风险程度较小，例如：老人的身体姿态开始呈较小程度倾斜状。当风险程度较大时，匹配符合的第一风险踏步姿态的判定类型为单独判定，直接确定老人存在摔倒的风险；当风险程度较小时，触发进一步风险判定，例如：确认老人的身体姿态的倾斜程度略微变大，则匹配符合的第一风险踏步姿态的判定类型为组合判定，获取用于与匹配符合的第一风险踏步姿态组合判定的第二风险踏步姿态(例如：老人的身体姿态开始呈较大程度倾斜状)和对应时间方向(例如：倾斜程度变大，时间方向则应为之后)和时间范围(例如：3秒内)，基于选取信息，选取第三踏步姿态，并与第二风险踏步姿态进行匹配，若匹配符合，对进行匹配的第二风险踏步姿态进行触发标记，当全部第二风险踏步姿态被触发标记时，说明例如：老人的身体姿态开始呈较小程度倾斜状，之后呈较大程度倾斜状，确定老人存在摔倒的风险。基于匹配符合的第一风险踏步姿态表征老人存在摔倒风险的风险程度分为两种情况，分别进行老人踏步时存在摔倒风险的确定，提升了确定的精准性，使得风险踏步姿态库引入更具有适用性。

在一个实施例中，第一介入模块3执行如下操作：

通过设置在踏步机的机架上的显示屏向老人展示预设的姿态调整信息；

和/或，

控制踏步机均匀降速至停机；

和/或，

提醒踏步机周边的合适人员对老人进行辅助监护。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

当确定老人存在摔倒风险时，介入方式有三种：一是通过显示屏向老人展示预设的姿态调整信息，例如：“请注意安全，调整至踏步标准姿态”，二是控制踏步机均匀降速至停机，三是提醒踏步机周边的合适人员对老人进行辅助监护，例如：提醒保姆等在一旁进行协助并监护。

在一个实施例中，提醒踏步机周边的合适人员对老人进行辅助监护，包括：

通过设置在踏步机的机架上的第二摄像头拍摄踏步机周边预设的范围内的周边图像；

基于周边图像，确定范围内存在的至少一个室内人员和室内人员的当前位置；

若是，获取室内人员对应的监护能力值；

将大于等于预设的监护能力值阈值的监护能力值中的最大监护能力值对应的室内人员作为合适人员；

基于合适人员对应的当前位置和预设的踏步机的机器位置，规划范围中合适人员前往踏步机的实际路线；

获取对应于实际路线的投射路线，通过设置在踏步机的机架上的投射装置将投射路线投射于实际路线上，同时，控制第二摄像头跟踪拍摄合适人员的人员图像；

基于人员图像，确定合适人员是否抵达踏步机旁；

若是，获取老人使用踏步机踏步时的单次进度，单次进度包括：老人的左脚高度和右脚高度；

基于单次进度和预设的单次进度和标准踏步姿态的对照表，确定标准踏步姿态；

将老人当前的第一踏步姿态与标准踏步姿态进行姿态差异分析，获得至少一个姿态差异项；

基于姿态差异项，生成姿态调整指导提示信息；

通过显示屏向合适人员展示姿态调整指导提示信息，使得合适人员基于姿态调整指导提示信息对老人进行姿态调整指导。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

在踏步机的机架上再设置一第二摄像头，第二摄像头也可以为深度相机，拍摄踏步机周边预设的范围(例如：5米)内的周边图像，基于周边图像，确定范围内存在的室内人员和对应当前位置，确定室内人员可以基于人脸识别技术，根据周边图像实现，确定当前位置可以基于周边图像中室内人员的位置确定。接下来，需要从室内人员中挑选具有足够能力的合适人员对踏步的老人进行协助并监护，因此，获取室内人员对应的监护能力值，监护能力值预先设定，一般的，青中年人的监护能力值较高，儿童和其他老人的监护能力值较低，选取大于等于预设的监护能力值阈值(例如：90)的监护能力值中的最短监护能力值对应的室内人员作为合适人员，有效避免了室内人员挑选错误导致不能有效协助并监护老人踏步等。然后，就要对合适人员进行提醒，但是，一般的，老人使用踏步机的场景下可能比较复杂，例如：踏步机设置在客厅，一旁的人员正在看电视等，又例如：老人在踏步时，为了避免枯燥，使用媒体设备播放新闻等，若直接进行语音提醒，可能会对场景造成影响，降低室内人员体验，因此，通过“静音提醒”的方式，规划实际路线，在机架上设置一投射装置(例如：投射灯等)，将对应于实际路线的投射路线投射于实际路线上，合适人员看到投射路线时，会受到提醒，前往踏步机旁，避免对当前场景造成影响，提升室内人员的体验，同时，也更加智能化。控制第二摄像头跟踪拍摄合适人员的人员图像，基于其确定合适人员是否抵达踏步机旁，若是，合适人员就可以对踏步的老人进行协助并监护，但是，合适人员不一定能够发现老人踏步的姿态哪里存在错误，例如：老人手放在扶手上的位置有最佳放置位置，老人没有将手放置于最佳位置上，合适人员看到手放在扶手上，觉得没有风险，导致协助并监护的效率较低，因此，获取老人使用踏步机踏步时的单次进度，单次进度为老人进行一次踏步时的左脚高度和右脚高度，可基于踏步机的左右踏步高度确定，使用者在踏步时左右脚不同高度均对应一个标准踏步姿态，预先收集建立单次进度和标准踏步姿态的对照表，将单次进度对应的标准踏步姿态与老人当前的第一踏步姿态进行姿态差异分析，获得姿态差异项，生成姿态差异项对应的姿态调整指导提示信息，通过显示屏提示合适人员，提升合适人员协助并监护老人进行踏步锻炼的效率，另外，老人大多会有远视眼的症状，需要佩戴老花镜才能够看清显示屏，但是，踏步时佩戴老花镜体验感较不好，这样做当有人辅助时，无需佩戴老花镜，提升老人踏步锻炼体验，也更具有适用性。

在一个实施例中，还包括：

第二介入模块，用于当老人使用踏步机踏步时，跟踪获取老人的踏步数据，基于踏步数据，确定老人是否达到踏步上限，若达到踏步上限，进行相应介入。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

适当合理的踏步锻炼可以帮助老人锻炼下肢，也可以使得下肢偏瘫的老人下肢逐渐康复，但是，过度踏步锻炼可能会造成老人不适等。一般的，老人均会设置踏步锻炼时长倒计时，但是，老人每次进行踏步锻炼的节奏等均会不同，设置踏步锻炼时长倒计时可能在倒计时结束前老人已达到踏步上限，再进行踏步锻炼时，可能会造成不适，另外，老人为了等待倒计时结束或追求锻炼效果倒计时结束后再进行一定时长踏步锻炼，可能会造成不适，当老人感到不适时，说明之前已经达到踏步上限，当前停止属于停止较迟。因此，当老人使用踏步机踏步时，跟踪获取老人的踏步数据(记录踏步速度、踏步时长和踏步力度等)，基于踏步数据，确定老人是否达到踏步上限，若是，进行相应介入，介入方式可以为提醒老人达到踏步上限，避免老人过度踏步锻炼造成不适，进一步提升监护效率，同时，也更加智能化。

在一个实施例中，第二介入模块执行如下操作：

通过设置在踏步机的左右踏板的外侧踩踏面内壁的至少一个应力传感器跟踪采集老人的左右脚踩下左右踏板的踏步力度；

跟踪获取老人使用踏步机的踏步时长和踏步速度；

整合踏步力度、踏步时长和踏步速度，获得老人的踏步数据；

基于踏步数据，构建第一数据向量；

预测老人达到踏步上限的多个第一上限踏步数据；

基于第一上限踏步数据，构建第二数据向量；

将第一数据向量和第二数据向量进行向量匹配，获取匹配度；

若匹配度大于等于预设的匹配度阈值，确定老人达到踏步上限；

通过显示屏向老人展示预设的踏步上限提示信息；

展示完成后，确定老人是否在预设的时间段内停止使用踏步机；

若未停止使用，基于踏步图像，确定老人的至少一个外部反应，同时，通过老人佩戴的身体状态监测装置采集老人的至少一个内部反应；

基于预设的异常反应判定库，对外部反应和内部反应进行异常反应判定；

当判定外部反应和内部反应中存在至少一个异常反应时，控制踏步机均匀降速至停机。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

跟踪获取老人的踏步数据时，从三个方面采集：一是通过应力传感器采集老人左右脚踩下踏板的踏步力度，二是采集老人的踏步时长，可通过计时器实现，三是采集老人的踏步速度，可基于踏板上下移动的速度确定。要基于踏步数据判断老人是否达到踏步上限，就要预测老人达到踏步上限时可能产生的多个第一上限踏步数据，将跟踪获取的踏步数据与第一上限踏步数据进行匹配，获取匹配度，若匹配度大于等于预设的匹配度阈值(例如：92)，确定老人达到踏步上限，提升确定老人达到踏步上限的精准性。在进行匹配时，基于向量相似度原理，分别构建第一数据向量和第二数据向量，并进行向量匹配，提升匹配效率。确定老人达到踏步上限时，需要对老人进行提醒，通过显示屏展示预设的踏步上限提示信息，例如：“您今天的锻炼已达到上限，请结束锻炼哦”，一般的，老人会停止踏步锻炼，但是，当老人未停止时，需要准备进行强制介入，充分保证老人的锻炼合理健康，进一步提升监护全面性。在准备进行强制介入时，基于踏步图像，确定老人的外部反应，例如：脸红和流汗等，通过老人佩戴的身体状态监测装置(例如：智能运动手环等)采集老人的内部反应，例如：心率等，引入异常反应判定库，其中存储有大量使用者使用踏步机进行踏步锻炼达到踏步上限后产生的不良反应，判断外部反应和内部反应是否异常，若是，例如：心率较快和脸部通红等，进行强制介入，控制踏步机均匀降速至停止。

在一个实施例中，预测老人达到踏步上限的多个第一上限踏步数据，包括：

获取多个老人历史上手动停止踏步机时之前产生的历史踏步数据，并作为第一预测依据；

从预设的多个大数据平台上获取多个其他老人的至少一个第二上限踏步数据；

获取老人的第一老人信息，同时，获取其他老人的第二老人信息；

提取出第一老人信息的第一特征，并提取出第二老人信息的第二特征；

当第一特征的第一特征类型与第二特征的第二特征类型相同时，将对应第一特征与第二特征进行匹配，获取匹配度；

基于匹配度和进行匹配的第一特征的第一特征类型或进行匹配的第二特征的第二特征类型对应的预设的匹配度和价值度的对照表，确定价值度，并与对应其他老人进行关联；

当其他老人关联的价值度的价值度和大于等于预设的价值度和阈值时，将其他老人对应的第二上限踏步数据作为第二预测依据；

获取老人对应的预设的至少一个专家节点判定老人达到踏步上限的第三上限踏步数据，并作为第三预测依据；

基于预设的上限踏步数据预测模型，根据第一预测依据、第二预测依据和第三预测依据，预测老人达到踏步上限的多个第一上限踏步数据。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预测老人的踏步上限时，首先要确定预测依据，预测依据可以有三方面：一是老人在历史上手动停止踏步机时之前产生的历史踏步数据，老人手动停止，说明自身感觉已经踏步锻炼已经足够，但是，其作为第一预测依据进行预测时，在获取时，需要剔除明显不正常的历史踏步数据，例如：踏步锻炼时长仅有3分钟，说明老人可能是临时停止；二是从预设的多个大数据平台上获取多个其他老人的至少一个第二上限踏步数据，基于其他老人的踏步上限预测老人的当前上限，提升了预测的全面性和精准性，特别是当老人的历史踏步次数较少，历史踏步数据不全面的情形，更加适用，但是，其他老人的踏步上限不一定适用于老人的踏步上限预测，需要进行适用性筛选；三是老人对应的预设的专家节点判定老人达到踏步上限的第三上限踏步数据，专家节点对应于介入老人下肢康复治疗的医生等，给出踏步上限。在对第二上限踏步数据进行适用性筛选时，获取老人的第一老人信息，第一老人信息包括：年龄、性别、历史运动记录、历史运动能力和下肢偏瘫程度等，获取其他老人的第二老人信息，第二老人信息与第一老人信息同理，分别提取出第一特征和第二特征进行匹配，进行匹配时，选择具有相同特征类型的第一特征和第二特征进行匹配，获取匹配度，基于匹配度，查询第一特征类型(例如：历史运动记录)或第二特征类型对应的预设的匹配度和价值度的对照表，确定价值度，价值度越大，说明对应第二上限踏步数据越适用于老人的踏步上限预测，当其他老人关联的价值度的价值度和(累加计算和，计算公式为：

本发明提供一种老年人健身康复用踏步机，包括：踏步机本体；踏步机本体的机架上分别设置有第一摄像头、第二摄像头和显示屏。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。