信息处理方法及装置、电子设备、存储介质及产品与流程

1.本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶和车联网领域。


背景技术：

2.随着自动驾驶技术的成熟，自动驾驶车辆的功能越来越完善。在自动驾驶车辆行驶的过程中，需要对其前方路况进行准确判断，以确保车辆的平稳运行。例如，在上坡时对车辆进行加速，在下坡时对车辆进行减速。
3.但是，在实际应用中，摄像头和雷达只能采集车辆前方一小段道路的路面情况，并不能准确获知将要行驶的道路路况，进而导致车辆不能及时按照道路路况进行补偿控制，车辆控制的时效性较低，影响用户乘车体验。


技术实现要素：

4.本公开提供了一种信息处理方法及装置、电子设备、存储介质及产品。
5.根据本公开的一方面，提供了一种信息处理方法，包括：
6.采集与车辆相关的目标道路的道路图像；
7.根据所述道路图像，识别所述目标道路的道路标识线；
8.利用所述道路标识线的曲变信息，确定所述目标道路的道路类型；
9.基于所述道路类型，对所述车辆执行补偿处理。
10.根据本公开的另一方面，提供了一种信息处理装置，包括：
11.图像采集模块，用于采集与车辆相关的目标道路的道路图像；
12.信息识别模块，用于根据所述道路图像，识别所述目标道路的道路标识线；
13.类型获得模块，用于利用所述道路标识线的曲变信息，确定所述目标道路的道路类型；
14.第一处理模块，用于基于所述道路类型，对所述车辆执行补偿处理。
15.根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
16.至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开提供的任一种信息处理方法。
17.根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开提供的任一种信息处理方法。
18.根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开提供的任一种信息处理方法。
19.本公开技术方案采集与车辆相关的目标道路的道路图像，并根据道路图像，识别目标道路的道路标识线，以获得可以准确标识道路路况的数学对象。从而利用道路标识线的曲变信息，确定目标道路的道路类型，基于道路类型对车辆执行补偿处理。通过采集与车辆相关的目标道路的道路图像，对具体道路类型进行预判，从而按照道路类型对车辆进行
补偿，提高了道路补偿的准确度以及时效性，提升了用户乘车体验。
20.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
21.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
22.图1是根据本公开第一实施例的信息处理方法的示意图；
23.图2是根据本公开第二实施例的信息处理方法的示意图；
24.图3是根据本公开第三实施例的信息处理方法的示意图；
25.图4是根据本公开第四实施例的信息处理装置的示意图；
26.图5是根据本公开实施例的车道线示意图；
27.图6是根据本公开实施例的车辆补偿示意图；
28.图7是根据本公开第五实施例的信息处理装置的示意图；
29.图8是用来实现本公开实施例的信息处理的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
30.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
31.本公开实施例可以应用于自动驾驶车辆中，通过对车辆相关的目标道路进行图像采集，然后对采集的图像进行模式识别，以获得道路类型，并按照道路类型对车辆进行控制，实现车辆的实时控制，提高车辆控制的时效性。
32.现有的车辆控制中，车辆的摄像头或者雷达可以对车辆前方的一小段道路进行采集，但是摄像头或者雷达都不能具体识别道路的路面情况，无法及时减速。且对于摄像头或雷达而言，其采集范围有限，不能采集距离车辆较远的路段的路面，也即超出其采集范围的路面，车辆不能及时获知前方路面情况，亦不能及时采取相应的控制措施，导致车辆控制的时效性较差，控制有效性降低。
33.为了解决该技术问题，本公开的实施例中，采集与车辆相关的目标道路的道路图像，并根据道路图像，识别目标道路的道路标识线，以获得可以准确标识道路路况的数学对象。从而利用道路标识线的曲变信息，确定目标道路的道路类型，在道路类型为坡度类型或者抖动类型的情况下，对车辆执行补偿处理。通过采集车辆的目标道路的道路图像，对的具体道路类型进行预判，从而按照道路类型对车辆进行补偿，提高了道路补偿的准确度以及时效性。
34.下面将结合附图对本公开实施例的技术方案进行详细描述。
35.如图1所示，为本公开的第一实施例的信息处理方法的示意图，该方法可以包括以下几个步骤：
36.s101：采集与车辆相关的目标道路的道路图像。
37.可选地，车辆可以包括自动驾驶车辆。
38.目标道路可以为车辆前方较长一段路段。其中，较长可以指路段的长度高于预设长度阈值。目标道路的道路图像可以是实时采集的，在车辆行驶过程中，对距离车辆较远的目标道路的道路图像进行实时采集，可以在车辆行驶过程中，对车辆前方的目标道路的行驶过程进行预控制，提高车辆控制的有效性。
39.其中，道路图像的第一种采集方式可以为：利用位于车辆上的摄像头、雷达等图像采集设备对目标道路进行采集，获得道路图像。
40.道路图像的第二种采集方式可以为：利用位于所有道路上的摄像头采集获得所有道路的图像，并建立用于采集道路图像与道路之间的对应关系。根据车辆的位置，确定车辆对应的目标道路，进而按照道路与道路图像之间的对应关系，确定车辆对应的目标道路的道路图像。其中，不同道路可以使用道路标识进行区分。每条道路可以指从道路起点到道路终点之间的一段路段。所有道路可以指车辆的可行驶区域内的道路总和。在实际应用中，所有道路各自的摄像头可以将采集的图像发送至服务器，例如云服务器。服务器可以将所有道路的道路图像进行保存。获取车辆对应目标道路的道路图像时可以向服务器发起目标道路的图像获取请求，进而可以接收服务器反馈的目标道路的道路图像。
41.道路图像可以包含多种采集方式，对于本公开的采集方式仅仅是示例性的，并不应构成对本公开中道路图像的采集方式的具体限定，在本领域中其他任意一种适用于本公开的道路图像采集方式均可以应用于本公开的实施例中。
42.s102：根据所述道路图像，识别所述目标道路的道路标识线。
43.其中，根据道路图像，识别目标道路的道路标识线可以包括：利用图像处理算法，识别道路图像中目标道路的道路标识线。道路标识线可以为对目标道路的道路形状进行标识的线段，可以为直线或曲线。
44.图像处理算法可以为现有的视觉识别算法，例如基于图像特征的检测算法、基于模型的检测算法等，具体如基于hough变换或者gabor变换的车道线检测算法。本公开实施例中，对道路标识线的具体识别方法并不作出过多限定。
45.s103：利用所述道路标识线的曲变信息，确定所述目标道路的道路类型。
46.曲变信息可以为对道路的曲变情况进行标识的内容。通过识别道路标识线的曲变信息可以对道路类型进行准确确定。
47.可选地，道路类型可以包括直线类型以及坡度类型或者抖动类型。
48.对于直线类型的目标道路车辆可以沿道路直线行驶，可以不对车辆进行补偿处理。当然，在实际应用中，在识别道路类型为直线类型且目标道路上行驶的车辆较少的情况下，可以对车辆加速；在识别道路类型为直线类型且目标道路上行驶的车辆较多的情况下，可以对车辆减速。
49.s104：基于道路类型，对所述车辆执行补偿处理。
50.道路类型为坡度类型或者抖动类型时，可以对车辆执行补偿处理，以降低因坡度类型或者抖动类型的道路上，产生的抖动或者不安全因素，提高车辆的稳定性以及安全性。
51.可选地，道路类型可以包括：抖动类型、坡度类型和弯道类型中的至少一种。弯道类型具体可以包括夹角弯道、u型弯道、复合弯道等。
52.在道路类型为弯道类型的情况下，对车辆执行补偿处理具体可以包括：在道路类型为弯道类型的情况下，对车辆进行减速。在一种可能的设计中，在对车辆进行减速时，具
体可以按照弯道的弯曲角度确定车速的减量，按照该减量对车辆进行减速。
53.在实际应用中，为了提高车辆补偿的时效性，提高车辆的行驶效率，可以确定目标道路中产生目标道路为坡度类型或者抖动类型的异常道路段，在车辆到达该异常道路段之前的补偿时刻，对车辆执行补偿处理。可选地，车辆到达异常道路段之前的补偿时刻可以通过以下方式确定：根据车辆行驶速度以及车辆与异常道路段起始点的距离计算获得的行驶时间；计算行驶时间与预设补偿启动时间的差值，获得正常行驶时间；计算该正常行驶时间与当前时刻的和，获得补偿时刻。
54.本公开的实施例中，采集与车辆相关的目标道路的道路图像，并根据道路图像，识别目标道路的道路标识线，以获得可以准确标识道路路况的数学对象。从而利用道路标识线的曲变信息，确定目标道路的道路类型，基于道路类型，对车辆执行补偿处理。通过采集车辆的目标道路的道路图像，对的具体道路类型进行预判，从而按照道路类型对车辆进行补偿，提高了道路补偿的准确度以及时效性。
55.如图2所示，为本公开的第二实施例的信息处理方法的示意图，该方法可以包括以下几个步骤：
56.s201：采集与车辆相关的目标道路的道路图像。
57.s202：根据所述道路图像，识别所述目标道路的道路标识线。
58.s203：利用所述道路标识线的曲变信息，确定所述目标道路的道路类型。
59.s204：在所述道路类型为抖动类型的情况下，根据所述道路标识线的曲变信息确定所述目标道路的抖动级别。
60.s205：根据所述抖动级别对所述车辆显示的图像执行防抖处理。
61.可选地，车辆显示的图像可以为显示目标道路的电子地图。车辆上可以配置有电子地图的显示设备，例如，ar hud(augmented reality head up display，增强现实平视显示器)、显示屏、车载设备、手机、平板电脑等，本公开中对显示设备的具体类型并不作出过多限定。
62.以ar hud为例，对车辆显示的图像执行防抖处理具体可以包括：确定ar hud的显示屏幕的屏幕长度以及屏幕高度，根据抖动级别，确定图像在ar hud的显示比例和/或高度调整量，根据该显示比例和/或高度调整量，调整ar hud显示的图像。通常，抖动级别越高，图像的显示比例可以越小，为用户显示距离车辆更远的地图，使得地图显示更稳定。而高度调整量可以为车辆在ar hud显示屏幕中的虚拟位置与屏幕顶部边缘之间的距离的调整量。抖动级别越高，高度调整量越大，ar hud显示屏幕的顶部边缘与车辆在ar hud显示屏幕中的距离越大，使得电子地图的显示范围更大，令电子地图不因地图的显示范围较小产生抖动，确保显示的稳定性。
63.本公开中，在道路类型为抖动类型的情况下，根据道路标识线的曲变信息，确定目标道路的抖动级别，进而根据抖动级别，对车辆显示的图像执行防抖处理。按照不同的抖动级别对车辆执行相应的防抖处理，实现了对车辆显示的图像进行更精细的防抖处理，使得图像的显示更稳定，提高显示效率。
64.如图3所示，为本公开的第三实施例的信息处理方法的示意图，该方法可以包括以下几个步骤：
65.s301：采集与车辆相关的目标道路的道路图像；
66.s302：根据所述道路图像，识别所述目标道路的道路标识线；
67.s303：利用所述道路标识线的曲变信息，确定所述目标道路的道路类型；
68.s304：在所述道路类型为抖动类型的情况下，根据所述道路标识线的曲变信息确定所述目标道路的抖动级别。
69.可选地，道路标识线的曲变信息可以包括：曲变类型以及发生曲变的频率。
70.道路标识线的曲变类型可以通过对道路标识线的形状进行分析获得。曲变类型可以包括：凹曲线类型以及凸曲线类型中的至少一种。
71.在道路标识线的曲变类型同时包含凹曲线类型以及凸曲线类型的情况下，确定道路类型为抖动类型。在道路标识线的曲变类型包含凹曲线类型的情况下，可以确定道路类型为下坡类型。在道路标识线的曲变类型包含凸曲线类型的情况下，可以确定道路类型为上坡类型。
72.曲变频率可以根据目标道路的曲率数据确定。抖动级别可以根据曲变频率确定。曲变频率越高，抖动级别越高，曲变频率越低，抖动级别越低。
73.s305：根据所述抖动级别对所述车辆显示的图像执行防抖处理。
74.s306：在所述抖动级别高于指定级别的情况下，根据所述曲变信息降低所述车辆的车速。
75.在一些实施例中，可以预先建立抖动级别与车速减量的对应关系。从而，在抖动级别高于指定级别的情况下，根据曲变信息降低车辆的车辆可以包括：在抖动级别高于指定级别的情况下，利用抖动级别与车速减量的对应关系，确定车速的目标减量。根据目标减量降低车辆的车速。
76.本公开实施例中，在道路类型为抖动类型的情况下，除对车辆显示的图像执行防抖处理之外，还可以在抖动级别高于指定级别的情况下，根据曲变信息降低车辆的车速，实现对车辆行驶的减速处理，提高车辆行驶的稳定性。在采用识别车辆的道路图像的道路标识线，并按照道路标识线确定道路类型为抖动类型，且抖动级别高于指定级别的情况下，降低车辆车速，实现对车辆行驶的预控制，提高车辆的补偿效率。
77.在实际应用中，对车辆显示的图形执行防抖处理与对车辆进行降速也可以单独实行。也即，在所述道路类型为抖动类型的情况下，对所述车辆执行补偿处理可以包括：在所述道路类型为抖动类型的情况下，根据所述道路标识线的曲变信息确定所述目标道路的抖动级别；在所述抖动级别高于指定级别的情况下，根据所述曲变信息降低所述车辆的车速。
78.如图4所示，为本公开的第四实施例的信息处理方法的示意图，该方法可以包括以下几个步骤：
79.s401：采集与车辆相关的目标道路的道路图像；
80.s402：根据所述道路图像，识别所述目标道路的道路标识线。
81.s403：利用所述道路标识线的曲变信息，确定所述目标道路的道路类型。
82.s404：在所述道路类型为坡度类型的情况下，根据所述道路标识线的曲变信息识别出所述目标道路为上坡或下坡。
83.可选地，根据道路标识线的曲变信息识别目标道路为上坡或下坡可以包括：根据道路标识线的曲变信息中的曲变类型，识别目标道路为上坡或下坡。
84.s405：根据所述目标道路为上坡或下坡，对所述车辆的车速进行调整。
85.本公开实施例中，在道路类型为坡度类型的情况下，根据道路标识的曲变信息识别目标道路为上坡或下坡，对道路类型按照坡度类型进行相应的调整，提高调整的准确性以及有效性。
86.作为一种可能的实现方式，步骤s405根据所述目标道路为上坡或下坡，对所述车辆的车速进行调整可以包括：
87.在所述目标道路为上坡的情况下，根据所述曲变信息确定对应的增量，按照所述增量增加所述车辆的车速。
88.在所述目标道路为下坡的情况下，根据所述曲变信息确定对应的减量，按照所述减量降低所述车辆的车速。
89.本公开的实施例中，通过对道路的坡度类型进行确定之后，利用曲变信息确定车速的增量，或者车速的减量，实现对车辆的速度变化的准确获取，实现对车辆的行驶速度的准确调整，提高调整准确度。
90.可选地，增量可以为相对车辆当前车速的增加量。减量可以为相对车辆当前车速的减少量。
91.在一些实施例中，在道路类型为坡度类型的情况下，还可以对所述车辆显示的图像执行防抖处理。
92.作为一种可能的实现方式，在道路类型为坡度类型的情况下，还可以对所述车辆显示的图像执行防抖处理可以包括：在所述道路类型为坡度类型的情况下，根据所述道路标识线的曲变信息识别出所述目标道路为上坡或下坡。根据所述目标道路为上坡或下坡，对所对所述车辆显示的图像执行防抖处理。
93.可选地，在目标道路为上坡的情况下，降低车辆显示的图像。在目标道路为下坡的情况下，升高车辆显示的图像。其中，降低车辆显示的图像可以包括：控制车辆显示的电子地图中目标道路相对显示屏幕的顶部边缘的距离升高。升高车辆显示的图像可以包括：控制车辆显示的电子地图中的目标道路相对显示屏幕的顶部边缘的距离降低。
94.在一种可能的实现方式中，在利用所述道路标识线的曲变信息，确定所述目标道路的道路类型之前，该方法还可以包括：
95.计算所述道路标识线的曲率和曲率变化情况，得到所述道路标识线的曲变信息。
96.本公开实施例中，通过计算道路标识线的曲率，以及曲率的变化情况，得到道路标识线的曲变信息。曲变信息根据曲率以及曲率的变化情况获得，实现对道路标识线的曲变信息的准确获取，进而准确确定道路类型实现对车辆的准确控制。
97.在一种实施方式中，本公开涉及的道路标识线可以包括以下至少一种：
98.车道线、道路边缘线或隔离带。
99.本公开实施例中，采用车道线、道路边缘线或者隔离带等可以对道路的具体走势情况进行标示的特征，以实现道路标识线的准确定义。
100.图5是根据本公开实施例的车道线示意图。如图5所示，道路类型可以包括：直线类型以及坡度类型或者抖动类型。图5(a)对应直线类型的道路，因此识别到的道路标识线为一条直线。图5(b)对应坡度类型的道路，因此识别到的道路标识线为较为顺滑的曲线。图5(c)对应抖动类型的道路，如路面起伏不平，部分路面坍塌等等，因此识别到的道路标识线为曲率不断越变的曲线。
101.图6是根据本公开实施例的车辆补偿示意图。如图6所示，根据采集到的道路图像识别出道路标识线，如车道线，利用车道线的曲率可以确定出道路类型，包括平滑类型和非平滑类型。其中，平滑类型包括：上坡、平坦和下坡，对应的车辆控制分别为：加速、车速不变和减速。非平滑类型包括：轻微抖动和强烈抖动，这两种情况都可以对车速进行减速调整。另外，上述平滑和非平滑类型还可以都进行ar hud投影补偿，即对显示的图像进行防抖处理，从而提升用户体验。
102.如图7所示，为本公开第五实施例提供的一种信息处理装置的示意图，该装置可以包括：
103.图像采集模块701，用于采集与车辆相关的目标道路的道路图像。
104.信息识别模块702，用于根据所述道路图像，识别所述目标道路的道路标识线。
105.类型获得模块703，用于利用所述道路标识线的曲变信息，确定所述目标道路的道路类型。
106.第一处理模块704，用于基于所述道路类型，对所述车辆执行补偿处理。
107.本公开的实施例中，采集车辆所对应目标道路的道路图像，并根据道路图像，识别目标道路的道路标识线，以获得可以准确标识道路路况的数学对象。从而利用道路标识线的曲变信息，确定目标道路的道路类型，基于道路类型，对车辆执行补偿处理。通过采集车辆的目标道路的道路图像，对的具体道路类型进行预判，从而按照道路类型对车辆进行补偿，提高了道路补偿的准确度以及时效性。
108.在一种实施方式中，第一处理模块可以包括：
109.第一确定单元，用于在所述道路类型为抖动类型的情况下，根据所述道路标识线的曲变信息确定所述目标道路的抖动级别；
110.第一处理单元，用于根据所述抖动级别对所述车辆显示的图像执行防抖处理。
111.在一种实施方式中，第一处理模块还可以包括：
112.第二处理单元，用于在所述抖动级别高于指定级别的情况下，根据所述曲变信息降低所述车辆的车速。
113.在一种实施方式中，所述第一处理模块可以包括：
114.坡度确定单元，用于在所述道路类型为坡度类型的情况下，根据所述道路标识线的曲变信息识别出所述目标道路为上坡或下坡；
115.第三处理单元，用于根据所述目标道路为上坡或下坡，对所述车辆的车速进行调整。
116.在一种实施方式中，第三处理单元包括：
117.加速子单元，用于在所述目标道路为上坡的情况下，根据所述曲变信息确定对应的增量，按照所述增量增加所述车辆的车速；
118.减速子单元，用于在所述目标道路为下坡的情况下，根据所述曲变信息确定对应的减量，按照所述减量降低所述车辆的车速。
119.在一种实施方式中，该装置还可以包括：
120.信息计算模块，用于计算所述道路标识线的曲率和曲率变化情况，得到所述道路标识线的曲变信息。
121.在一种实施方式中，道路标识线可以包括以下至少一种：
122.车道线、道路边缘线或隔离带。
123.本公开实施例各装置中的各模块的功能可以参见上述方法中的对应描述，在此不再赘述。
124.本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
125.根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
126.图8示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
127.如图8所示，设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(rom)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(ram)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、rom 802以及ram 803通过总线804彼此相连。输入/输出(i/o)接口805也连接至总线804。
128.设备800中的多个部件连接至i/o接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
129.计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如信息处理方法。例如，在一些实施例中，信息处理方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到ram 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的信息处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行信息处理方法。
130.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至
少一个输出装置。
131.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
132.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd
‑
rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
133.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
134.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
135.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端
‑
服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
136.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
137.上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。