多标签盘点方法、电子设备及存储介质

摘要

本申请实施例提出一种多标签盘点方法、电子设备及存储介质，涉及射频识别技术领域。本申请实施例包括：采用预设的功率值在超高频电子标签频段的每个频点处获取多个标签信息；对每个标签进行信号强度检测，获取每个标签的信号强度值；根据预设的加权规则对信号强度值进行加权计算，得到加权信号强度值；根据预设的第一信号强度阈值和加权信号强度值过滤串读标签信息。本申请通过对每个标签的信号强度值进行加权计算，进而将每个标签的加权信号强度值与信号强度阈值进行比较，能够区分目标标签信息和串读标签信息，避免标签串读，提高了多标签盘点的准确率。

权利要求

1.多标签盘点方法，其特征在于，包括：采用预设的功率值在超高频电子标签频段的每个频点处获取多个标签信息，所述标签信息包括目标标签信息和串读标签信息，其中，所述预设的功率值包括从小到大设置的多个功率值；

对每个标签进行信号强度检测，获取每个所述标签的信号强度值，所述信号强度值是在某一功率值下，通过轮询整个频段的各个频点，根据所述标签被检测到的RSSI值的累加值除以所述标签被盘点到的次数得到的平均信号强度值，其中，每个所述信号强度值对应一个功率值；

根据预设的加权规则对所述信号强度值进行加权计算，得到加权信号强度值；

根据预设的第一信号强度阈值和所述加权信号强度值过滤所述串读标签信息；

所述根据预设的加权规则对所述信号强度值进行加权计算，得到加权信号强度值，包括：

计算所述信号强度值与预设的第一加权系数的乘积，得到计算结果；

将所述计算结果与预设的第二加权系数相加，得到所述加权信号强度值，其中，所述第一加权系数与所述第二加权系数均与所述功率值呈负相关。

2.根据权利要求1所述的多标签盘点方法，其特征在于，所述采用预设的功率值在超高频电子标签频段的每个频点处获取多个标签信息，包括：按照功率值从小到大的次序，采用预设的多个功率值在所述超高频电子标签频段的每个所述频点处获取多个所述标签信息。

3.根据权利要求1或2所述的多标签盘点方法，其特征在于，所述根据预设的加权规则对所述信号强度值进行加权计算，得到加权信号强度值，包括：记录每个所述标签信息被盘点到的次数；

根据每个所述标签信息被盘点到的次数和所述信号强度值计算得到平均信号强度值；

根据预设的加权规则对所述平均信号强度值进行加权计算，得到加权信号强度值。

4.根据权利要求1或2所述的多标签盘点方法，其特征在于，所述根据预设的第一信号强度阈值和所述加权信号强度值过滤串读标签信息，包括：比较所述第一信号强度阈值与所述加权信号强度值；

若所述加权信号强度值小于所述第一信号强度阈值，则将盘点到的标签信息标注为所述串读标签信息并过滤所述串读标签信息。

5.根据权利要求2所述的多标签盘点方法，其特征在于，所述根据预设的第一信号强度阈值和所述加权信号强度值过滤串读标签信息，包括：对每个所述功率值对应的加权信号强度值进行统计学计算，得到所述加权信号强度值的统计学计算结果；

根据预设的第二信号强度阈值和所述统计学计算结果过滤串读标签信息。

6.根据权利要求5所述的多标签盘点方法，其特征在于，所述统计学计算包括以下至少一种：累加值计算、平均值计算、方差计算、标准差计算、平均差计算。

7.电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时，实现权利要求1至6任一项所述的多标签盘点方法。

8.存储介质，其特征在于，用于计算机可读存储，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1至6任一项所述的多标签盘点方法。

说明书

多标签盘点方法、电子设备及存储介质

技术领域

[0001] 本申请实施例涉及射频识别技术(Radio Frequency Identification，RFID)领域，尤其是涉及一种多标签盘点方法、电子设备及存储介质。

背景技术

[0002] 在零售和仓储中，尤其是商品的出库和入库环节，需要对商品的标签进行盘点，以方便商品的管理和追踪。目前通常为人工盘点，对于整箱的商品(如酒水、饮料等)，需要进
行拆箱，存在盘点效率低、人工成本高、商品的完整性易受破坏等缺陷。针对以上缺陷，引入
了具有多标签盘点机制的超高频射频识别技术  (Ultra  High  Frequency‑Radio 
Frequency Identification，UHF‑RFID)，但是在整箱商品的入库和出库环节，由于RFID标
签比较多、环境比较复杂，在盘点局部目标商品的标签时，容易出现串读，从而导致标签盘
点的准确率较低。

发明内容

[0003] 本申请实施例提出一种多标签盘点方法、电子设备及存储介质，能够避免标签串读，提高了多标签盘点的准确率。

[0004] 第一方面，本申请实施例提供了一种多标签盘点方法，包括：

[0005] 采用预设的功率值在超高频电子标签频段的每个频点处获取多个标签信息，标签信息包括目标标签信息和串读标签信息；

[0006] 对每个标签进行信号强度检测，获取每个标签的信号强度值；

[0007] 根据预设的加权规则对信号强度值进行加权计算，得到加权信号强度值；

[0008] 根据预设的第一信号强度阈值和加权信号强度值过滤串读标签信息。

[0009] 第二方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，程序被处理器执行时，实现本申请第一方面一些实施
例的多标签盘点方法。

[0010] 第三方面，本申请实施例提供了一种存储介质，用于计算机可读存储，存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现本申请
第一方面一些实施例的多标签盘点方法。

[0011] 本申请实施例包括：采用预设的功率值在超高频电子标签频段的每个频点处获取多个标签信息；对每个标签进行信号强度检测，获取每个标签的信号强度值；根据预设的加
权规则对信号强度值进行加权计算，得到加权信号强度值；根据预设的第一信号强度阈值
和加权信号强度值过滤串读标签信息。本申请通过对每个标签的信号强度值进行加权计
算，进而将每个标签的加权信号强度值与信号强度阈值进行比较，能够区分目标标签信息
和串读标签信息，避免标签串读，提高了多标签盘点的准确率。

[0012] 本申请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，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在说明书、权利
要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

[0013] 图1是本申请一实施例的多标签盘点方法的流程图；

[0014] 图2是图1中步骤S130的一实施例的流程图；

[0015] 图3是图1中步骤S130的另一实施例的流程图；

[0016] 图4是图1中步骤S140的一实施例的流程图；

[0017] 图5是图1中步骤S140的另一实施例的流程图；

[0018] 图6是本申请另一实施例的多标签盘点方法的流程图。

具体实施方式

[0019] 以下将结合实施例对本申请的构思及产生的技术效果进行清楚、完整地描述，以充分地理解本申请的目的、特征和效果。显然，所描述的实施例只是本申请的一部分实施
例，而不是全部实施例，基于本申请的实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前
提下所获得的其他实施例，均属于本申请保护的范围。

[0020] 需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语
“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。在本申
请实施例的描述中，如果涉及到“若干”，其含义是一个以上，如果涉及到“多个”，其含义是
两个以上，如果涉及到“大于”、“小于”、“超过”，均应理解为不包括本数，如果涉及到“以
上”、“以下”、“以内”，均应理解为包括本数。

[0021] 本申请实施例中公开的方法包括用于实现方法的一个或多个步骤或动作。方法步骤和/或动作可以在不脱离权利要求的范围的情况下彼此互换。换句话说，除非指定步骤或
动作的特定顺序，否则特定步骤和/或动作的顺序和/或使用可以在不脱离权利要求范围的
情况下被修改。

[0022] 射频识别技术(Radio Frequency Identification，RFID)通过电磁波实现电子标签的读写与通信。RFID系统由阅读器(Reader)、电子标签(Tag)和数据管理系统三部分组
成。在RFID系统工作时，由阅读器在一个区域内发送射频能量形成电磁场，区域的大小取决
于发射功率。在阅读器覆盖区域内的标签被触发，发送存储在其中的数据，或根据阅读器的
指令修改存储在其中的数据，并能通过接口与计算机网络进行通信。RFID标签可以分为低
频(LF)、高频(HF)、超高频(UHF)和微波等不同种类。全球对超高频电子标签频段定义覆盖
不尽相同，例如：中国频段为840～844MHz和920～924MHz，欧盟频段为865MHz～868MHz，日
本频段为952MHz～954MHz，中国 香港、泰国、新加坡的频段为920MHz～925MHz，美国、加拿
大、波多黎各、墨西哥、南美的频段为902MHz～928MHz。超高频射频识别技术(UHF‑RFID)具
有能一次性读取多个标签、识别距离远、传送数据速度快，可靠性和寿命高、耐受户外恶劣
环境等优点，可用于资产管理、生产线管理、供应链管理、仓储、各类物品防伪溯源(如烟草、
酒类、医药等)、零售、车辆管理等等。接收信号强度指示(Received Signal Strength 
Indicator，RSSI) 在无线网络中表示信号的强度，它随距离的增大而衰减，通常为负值，该
值越接近于零，说明信号强度越高。

[0023] 在零售和仓储中，利用超高频射频识别技术(UHF‑RFID)对商品的标签进行盘点，在盘点局部目标商品的标签时，容易出现串读，导致标签盘点的准确率较低。例如，在对酒
类商品进行多标签盘点时，需要对多箱酒和同一箱中的多瓶酒进行盘点，标签位于酒瓶的
瓶身，扫描设备在与酒瓶的瓶顶垂直的方向上进行扫描，由于RFID标签比较多，容易出现串
读，从而导致盘点的准确率较低、可靠性不足。

[0024] 基于此，本申请实施例提供了一种多标签盘点方法、电子设备及存储介质，能够避免标签串读，提高了多标签盘点的准确率。

[0025] 第一方面，参照图1，本申请实施例提供了一种多标签盘点方法，包括如下步骤：

[0026] S110.采用预设的功率值在超高频电子标签频段的每个频点处获取多个标签信息；

[0027] S120.对每个标签进行信号强度检测，获取每个标签的信号强度值；

[0028] S130.根据预设的加权规则对信号强度值进行加权计算，得到加权信号强度值；

[0029] S140.根据预设的第一信号强度阈值和加权信号强度值过滤串读标签信息。

[0030] 步骤S110，以中国规定的920～924MHz的超高频电子标签频段为例，如表 1所示，从920.625MHz频点开始，以0.25MHz的步进值将该频段划分为16个频点，采用预设的功率值
分别在16个频点处进行标签盘点。由于标签所处环境的复杂性，标签可能对某些频点的响
应不灵敏，而对某些频点的响应会相对比较好，为了保证尽量能盘点到标签，需要在频段的
各个频点处逐一进行标签盘点。在一些实施例中，按照功率值从小到大的次序采用预设的
多个功率值在超高频电子标签频段的每个频点处进行标签盘点。功率值可以根据实际场景
进行设置，不同的环境可以根据需要调整功率值范围。在一些实施例中，功率值的取值范围
为 20～28dB。

[0031] 表1

[0032]

[0033]

[0034] 在一些实施例中，按照功率值从小到大的次序采用预设的多个功率值在超高频电子标签频段的每个频点处进行标签盘点。按照功率值从小到大的次序进行标签盘点，功率
值越小，发生串读的可能性也越小，但是采用小功率值可能无法盘全标签；而功率值越大，
盘全标签的可能性也越大，但是采用大功率值可能会出现串读的现象，因此需要按照功率
值从小到大的次序进行标签盘点。

[0035] 步骤S120，采用预设的功率值，按照功率值从小到大的顺序在各个频点处依次进行标签盘点，获取多个标签，对每个盘点到的标签进行信号强度检测，获取每个标签的信号
强度值(RSSI)。先采用小功率值在各个频点处进行标签盘点，避免发生标签串读；再依次采
用递增的功率值在各个频点处进行标签盘点，获取尽量全的标签，避免标签漏读。

[0036] 在另一些实施例中，参照图2，步骤S130包括如下步骤：

[0037] S210.记录每个标签信息被盘点到的次数；

[0038] S220.根据每个标签信息被盘点到的次数和信号强度值计算得到平均信号强度值；

[0039] S230.根据预设的加权规则对平均信号强度值进行加权计算，得到加权信号强度值。

[0040] 因为在盘点标签时，扫描设备会被移动或者因为环境的因素，检测得到的标签的RSSI值会在一定的范围内变化，容易出现偏差进而影响到结果的判断。利用平均值能平滑
波动，提高测得RSSI值的准确度。所以对RSSI值进行加权计算时，采用平均RSSI值能够提高
标签判断的准确率。在某一功率值下轮询整个频段的各个频点，获取标签信息并记录每个
标签信息被盘点到的次数 TagNumber，将每个标签被检测到的RSSI值进行累加，得到每个
标签对应的RSSI 累加值TagRSSIAccumValue，进而计算得到某一功率值下盘点到的标签信
息的平均RSSI值PowerX_RSSIAverageValue＝TagRSSIAccumValue/TagNumber。

[0041] 扫描设备可以是具备扫描功能的手机、平板电脑、桌面型、膝上型、手持计算机、笔记本电脑、超级移动个人计算机(Ultra‑Mobile Personal Computer， UMPC)、上网本，以及
蜂窝电话、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、增强现实(Augmented 
Reality，AR)\虚拟现实(Virtual Reality，VR)设备等。

[0042] 在一些实施例中，参照图3，步骤S130包括如下具体步骤：

[0043] S310.计算信号强度值与预设的第一加权系数的乘积，得到计算结果；

[0044] S320.将计算结果与预设的第二加权系数相加，得到加权信号强度值。

[0045] 根据某一功率值下测得的每个标签的RSSI值计算加权RSSI值 TagRSSIWeightedValue，加权规则为：(1)由于功率值越小，发生串读的可能性也越小，采用
小功率值进行标签盘点，盘点到的标签信息为目标标签信息的概率比较大，因此可设置较
大的加权系数；(2)采用大功率值进行标签盘点，能够保证尽量盘点到标签，但是可能会串
读到目标标签旁边的标签信息，即盘点到的标签信息为串读标签信息的概率相对比较大，
因此需设置较小的加权系数；(3)功率值逐渐增大，相应的加权系数逐渐减小，即加权系数
与功率值成负相关，加权系数可以根据不同的环境进行调整。随着功率值的递增，设置递减
的加权系数，在保证标签能被读全的情况下，通过加权系数计算得到加权RSSI值，串读标签
信息与目标标签信息对应的加权RSSI值之间的差值也会随功率值的增大而增大，因此能够
区分开串读标签信息和目标标签信息，提高标签盘点的准确率和可靠性。

[0046] 在一些实施例中，采用式(1)的加权公式计算加权RSSI值：

[0047] Y＝A*RSSI+C                       (1)

[0048] 其中，Y表示加权RSSI值，RSSI表示在某一功率值下检测得到的RSSI值， A表示第一加权系数，C表示第二加权系数。在一些实施例中，第一加权系数和第二加权系数均与功
率值成负相关。在另一些实施例中，在功率值的取值范围为 20～28dB，对应设置的第一加
权系数和第二加权系数如表2所示。在另一些实施例中，在某一功率值下轮询各个频点，根
据检测得到的RSSI值计算得到平均RSSI 值，使用平均RSSI值与第一加权系数相乘，得到计
算结果；将计算结果与第二加权系数相加，得到加权RSSI值。在某一功率值下，目标标签旁
边被串读的标签距离相对比较远，测得的RSSI值一般比较小，但是目标标签可能因为遮挡
或者其他原因导致测得的RSSI值也比较小，因此采用单次检测的RSSI值进行串读判断可能
导致判断结果的准确率不高。根据不同频点的RSSI值计算平均RSSI 值能够减小单次检测
的误差，提高串读判断的可靠性。

[0049] 表2

[0050] 功率值(dB) 加权系数20 A＝2.0，C＝20
21 A＝1.8，C＝18
22 A＝1.6，C＝16
23 A＝1.4，C＝14
24 A＝1.2，C＝12
25 A＝1.0，C＝10
26 A＝0.8，C＝8
27 A＝0.6，C＝6
28 A＝0.4，C＝4

[0051] 在一些实施例中，参照图4，步骤S140包括如下具体步骤：

[0052] S410.比较第一信号强度阈值与加权信号强度值，如果加权信号强度值小于第一信号强度阈值，则执行步骤S420；如果加权信号强度值不小于第一信号强度阈值，则执行步
骤S430；

[0053] S420.将盘点到的标签信息标注为串读标签信息并过滤串读标签信息；

[0054] S430.将盘点到的标签信息标注为目标标签信息并记录目标标签信息的数量。

[0055] 确定第一信号强度阈值，可以在待测商品一定的距离范围内放置已知标签信息的商品，当对待测商品进行标签盘点，读取到已知标签信息的商品的RSSI值，根据预设的加权
规则对该RSSI值进行加权计算，得到RSSI阈值RSSI_Threshold。在实际测量环境中，对待测
商品进行标签盘点，待测商品之间的距离一般大于 30cm，将已知标签信息的商品放置在距
离待测商品10～30cm的范围内，读取到已知标签信息的商品的RSSI值会大于在实际测量环
境中读取到的串读标签的 RSSI值，将该已知标签信息的商品的RSSI值作为串读标签的最
大RSSI值，根据预设的加权规则对该最大RSSI值进行加权计算，得到RSSI阈值 RSSI_
Threshold。确定第一信号强度阈值之后，对待测商品进行标签盘点，检测盘点到的标签的
RSSI值，根据预设的加权规则对测得的RSSI值进行加权计算，得到加权RSSI值。对于加权
RSSI值小于预设的RSSI阈值的标签信息，将其标注为串读标签信息；对于加权RSSI值不小
于RSSI阈值的标签信息，将其标注为目标标签信息。通过比较RSSI阈值与加权RSSI值，能够
区分串读标签信息和目标标签信息，提高标签盘点的准确率。过滤掉被标注为串读标签信
息的标签信息，剩余的标签信息便均为目标标签信息，记录目标标签信息的数量，方便对商
品数量进行查验。

[0056] 在另一些实施例中，参照图5，步骤S140包括如下步骤：

[0057] S510.对每个功率值对应的加权信号强度值进行统计学计算，得到加权信号强度值的统计学计算结果；

[0058] S520.根据预设的第二信号强度阈值和统计学计算结果过滤串读标签信息。

[0059] 在进行标签盘点时，检测盘点到的标签的RSSI值，根据预设的加权规则对测得的RSSI值进行加权计算，得到加权RSSI值，对加权RSSI值进行统计学计算。在一些实施例中，
统计学计算包括以下至少一种：累加值计算、平均值计算、方差计算、标准差计算、平均差计
算。如果对加权RSSI值进行累加值计算，得到加权RSSI累加值
TagRSSIWeightedAccumValue，则采用相同的计算规则对预先测得的最小RSSI值进行计算，
得到加权RSSI累加阈值，比较加权RSSI累加阈值和加权RSSI累加值。对于加权RSSI累加值
小于预设的RSSI累加阈值的标签信息，将其标注为串读标签信息；对于加权RSSI累加值不
小于RSSI累加阈值的标签信息，将其标注为目标标签信息。如果对加权RSSI值进行算术平
均值计算，得到加权RSSI平均值，则采用相同的计算规则对预先测得的最小RSSI 值进行计
算，得到加权RSSI平均阈值，比较加权RSSI平均阈值和加权RSSI平均值。对于加权RSSI平均
值小于预设的RSSI平均阈值的标签信息，将其标注为串读标签信息；对于加权RSSI平均值
不小于RSSI平均阈值的标签信息，将其标注为目标标签信息。如果对加权RSSI值进行方差
计算，得到加权RSSI方差值，则采用相同的计算规则对预先测得的最小RSSI值进行计算，得
到加权RSSI 方差阈值，比较加权RSSI方差阈值和加权RSSI方差值。对于加权RSSI方差值小
于预设的RSSI方差阈值的标签信息，将其标注为串读标签信息；对于加权RSSI 方差值不小
于RSSI方差阈值的标签信息，将其标注为目标标签信息。如果对加权RSSI值进行标准差计
算，得到加权RSSI标准差值，则采用相同的计算规则对预先测得的最小RSSI值进行计算，得
到加权RSSI标准差阈值，比较加权RSSI 标准差阈值和加权RSSI标准差值。对于加权RSSI标
准差值小于预设的RSSI标准差阈值的标签信息，将其标注为串读标签信息；对于加权RSSI
标准差值不小于RSSI标准差阈值的标签信息，将其标注为目标标签信息。如果对加权RSSI 
值进行平均差计算，得到加权RSSI平均差值，则采用相同的计算规则对预先测得的最小
RSSI值进行计算，得到加权RSSI平均差阈值，比较加权RSSI平均差阈值和加权RSSI平均差
值。对于加权RSSI平均差值小于预设的RSSI平均差阈值的标签信息，将其标注为串读标签
信息；对于加权RSSI平均差值不小于RSSI 平均差阈值的标签信息，将其标注为目标标签信
息。在另一些实施例中，可以采用上述统计学计算方法中的多种计算方法分别进行计算，进
而得到多个判断结果，通过对各个判断结果进行检验，能够优化判断结果，从而提高标签盘
点的准确率。

[0060] 在一些实施例中，参照图6，在进行标签盘点之前，设置功率表和频率表，功率表用于记录一定取值范围的各个功率点，频率表用于记录一定频段的各个频率点。对功率表进
行轮询，在每个功率值下轮询频率表。在某一功率值下进行标签盘点，获取盘点到的标签，
检测每个标签的RSSI值，记录每个标签被盘点到的次数，判断对频率表的轮询是否完成，如
果未完成，则继续在未轮询到的频率点下进行标签盘点；如果轮询完成，则计算每个标签的
平均RSSI值，根据预设的加权规则对平均RSSI值进行加权计算，得到每个标签的加权RSSI
值。判断对功率表的轮询是否完成，如果未完成，则继续在未轮询到的功率值下轮询频率
表，进行标签盘点；如果轮询完成，则存储每个标签在不同功率值下的加权RSSI 值。对不同
功率值下的加权RSSI值进行累加计算，得到每个标签的加权RSSI 累加值。比较加权RSSI累
加值TagRSSIWeightedAccumValue和预设的加权RSSI 累加阈值RSSI_Threshold，如果
TagRSSIWeightedAccumValue并过滤串读标签；如果 TagRSSIWeightedAccumValue>＝RSSI_Threshold，则将盘点到的标
签标注为目标标签并记录目标标签的数量。

[0061] 第二方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，程序被处理器执行时，实现本申请第一方面一些实施
例的多标签盘点方法。

[0062] 电子设备可以包括例如智能电话、平板、个人计算机(personal computer， PC)、移动电话、视频电话、电子书阅读器、桌上型PC、膝上型PC、上网本、计算机、工作站、服务器、
个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便携式多媒体播放器(Portable 
Multimedia Player，PMP)、MPEG‑1音频层3(MP3) 播放器、移动医疗设备、相机和可穿戴设
备中的至少一个。可穿戴设备可以包括附件类型(例如，手表、戒指、手镯、脚链、项链、眼镜、
隐形眼镜或头戴式设备(Head‑Mounted Device，HMD))、织物或服装集成类型(例如，电子服
装)、身体安装类型(例如，皮肤垫或纹身)以及生物可植入类型(例如，可植入电路) 中的至
少一种。

[0063] 本申请实施例的电子设备，处理器可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，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，处理器是一种多标签盘点方法的可运行装置的控制中心，利用各种接口和
线路连接整个一种多标签盘点方法的可运行装置的各个部分。

[0064] 存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现一种多标签盘点方法的
可运行装置的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可
存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存
储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器
可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，
智能存储卡 (Smart Media Card，SMC)，安全数字(SecureDigital，SD)卡，闪存卡(Flash
Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

[0065] 第三方面，本申请实施例提供了一种存储介质，用于计算机可读存储，存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现本申请
第一方面一些实施例的多标签盘点方法。

[0066] 应该理解到，上述实施例中所公开方法中的全部或某些步骤、装置、设备中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。

[0067] 在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若
干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理
器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，
如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计
算机存储介质(或非暂时性介质) 和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公
知的，术语“计算机存储介质”包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序
模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。
计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、 CD‑ROM、数字多
功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储
期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的
是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制
之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

[0068] 上面结合附图对本申请实施例作了详细说明，但是本申请不限于上述实施例，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本申请宗旨的前提下做
出各种变化。此外，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。