虚拟环境数据同步方法及装置与流程

1.本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种虚拟环境数据同步方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.增强现实(augmented reality，ar)，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。
3.现有技术通过云服务可以实现多人通过ar技术在虚拟环境中进行互动。一般的，用户建立云锚点然后将该云锚点以及该云锚点相应的虚拟环境数据作为一个整体上传到云端，然后其他用户通过连接并下载该云锚点对应的虚拟环境数据，从而实现共享虚拟环境数据。当然，任一用户在虚拟环境中新建的环境数据也可以关联到该云锚点并上传到云端，从而使得多用户之间的互动。
4.然而，现有技术中，由于不同的用户连接到云锚点的过程都是先建立虚拟环境，然后通过扫描相同或相似的特征图片，从而加载该特征图片对应的云锚点的虚拟环境数据到虚拟环境，因此，很多时候，云锚点对应的虚拟环境数据并非在空间坐标上完全同步。


技术实现要素：

5.本发明提出一种虚拟环境数据同步方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，能够解决现有技术中加载云锚点对应的虚拟环境数据不同步的问题。
6.首先，为实现上述目的，本发明提供一种虚拟环境数据同步方法，所述方法包括：
7.获取第一特征图片；在云端服务器中获取与所述第一特征图片近似的第二特征图片，并获取所述第二特征图片对应的云锚点；建立本地坐标系，并为所述第一特征图片设置本地锚点；根据所述云锚点以及所述本地锚点对所述本地坐标系进行矫正，令所述本地坐标系原点与所述云锚点对应的坐标系原点重合；构建虚拟环境。
8.在一个例子中，所述为所述第一特征图片设置本地锚点包括：获取所述云锚点的锚点创建规则，并根据所述锚点创建规则为所述第一特征图片设置本地锚点；其中，所述锚点创建规则包括：根据锚点与特征图片的位置关系以及特征图片的几何信息建立锚点；所述几何信息包括位置、角度和方向。
9.在一个例子中，所述对所述本地坐标系进行矫正包括：计算所述本地锚点和所述云锚点之间的四元数和平移向量；根据所述四元数和所述平移向量对所述本地坐标系的坐标原点进行矫正。
10.在一个例子中，所述计算所述本地锚点和所述云锚点之间的四元数和平移向量包括：分别提取所述云锚点和所述本地锚点对应的锚点矩阵中的旋转矩阵和平移矩阵，得到第一旋转矩阵和第一平移矩阵以及第二旋转矩阵和第二平移矩阵；根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵计算四元数，以及根据所述第一平移矩阵和所述第二平移矩阵计算平
移向量。
11.在一个例子中，通过以下公式用于分别提取所述云锚点和所述本地锚点对应的锚点矩阵中的旋转矩阵和平移矩阵，其中包括公式：
[0012][0013]
其中m为锚点矩阵，l1，l2，l3分别为锚点矩阵m的第0列，第1列和第2列构成的向量的长度，t为平移矩阵，r为旋转矩阵。
[0014]
在一个例子中，所述根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵计算四元数包括：根据欧拉角计算公式分别计算出第一旋转矩阵和第二旋转矩阵的欧拉角；根据四元数计算公式以及第一旋转矩阵和第二旋转矩阵的欧拉角差值计算出四元数；其中，所述欧拉角计算公式包括：
[0015]
其中，r为旋转矩阵，欧拉角
[0016]
所述四元数计算公式包括：
[0017][0018]
其中，为所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵的欧拉角差值。
[0019]
在一个例子中，所述根据所述第一平移矩阵和所述第二平移矩阵计算平移向量包括：根据公式δp＝(m
30-m'
30
,m
31-m'
31
,m
32-m'
32
)计算平移向量δp，其中，m30，m31，m32为第一平移矩阵的第3列的0至2行的数值，m30’，m31’，m32’为第二平移矩阵的第3列的0至2行的数值。
[0020]
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种虚拟环境数据同步装置，所述装置包括：
[0021]
第一获取模块，用于获取第一特征图片；第二获取模块，用于在云端服务器中获取与所述第一特征图片近似的第二特征图片，并获取所述第二特征图片对应的云锚点；建立模块，用于建立本地坐标系，并为所述第一特征图片设置本地锚点；矫正模块，用于根据所述云锚点以及所述本地锚点对所述本地坐标系进行矫正，令所述本地坐标系原点与所述云
锚点对应的坐标系原点重合；加载模块，用于构建虚拟环境。
[0022]
进一步地，本发明还提出一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述的虚拟环境数据同步方法的步骤。
[0023]
进一步地，为实现上述目的，本发明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存储有计算机程序，所述计算机程序可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的虚拟环境数据同步方法的步骤。
[0024]
相较于现有技术，本发明所提出的虚拟环境数据同步方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，能够获取第一特征图片，然后在云端服务器中获取与所述第一特征图片近似的第二特征图片，并获取所述第二特征图片对应的云锚点；然后建立本地坐标系，并为所述第一特征图片设置本地锚点；接着根据所述云锚点以及所述本地锚点对所述本地坐标系进行矫正，令所述本地坐标系原点与所述云锚点对应的坐标系原点重合；最后构建虚拟环境。从而实现云端虚拟环境数据加载到本地虚拟环境的同步性。
附图说明
[0025]
图1是本发明一实施例的应用环境示意图；
[0026]
图2是本发明虚拟环境数据同步方法一具体实施例的流程示意图；
[0027]
图3是图2步骤s206中根据所述云锚点以及所述本地锚点对所述本地坐标系进行矫正的一具体实施例的流程示意图；
[0028]
图4是图3步骤s302的一示例性实施例的流程示意图；
[0029]
图5是图4步骤s402中的根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵计算四元数的一示例性实施例的流程示意图；
[0030]
图6是本发明一具体实施例的流程效果图；
[0031]
图7是本发明虚拟环境数据同步装置一实施例的程序模块示意图；
[0032]
图8是本发明计算机设备一可选的硬件架构的示意图。
具体实施方式
[0033]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
[0034]
需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
[0035]
图1是本发明一实施例的应用环境示意图。参阅图1所示，所述计算机设备1通过网络连接到云端服务器2，所述计算机设备1包括一拍摄单元，用于获取拍摄的第一特征图片。
当所述计算机设备1获取到第一特征图片，则会在云端服务器中获取与所述第一特征图片近似的第二特征图片，并获取所述第二特征图片对应的云锚点；然后建立本地坐标系，并为所述第一特征图片设置本地锚点。接着，所述计算机设备1根据所述云锚点以及所述本地锚点对所述本地坐标系进行矫正，令所述本地坐标系原点与所述云锚点对应的坐标系原点重合，最后构建虚拟环境。在本实施例中，所述计算机设备1可作为终端设备如移动终端比如ar设备、手机、平板、投影机等。
[0036]
实施例一
[0037]
图2是本发明虚拟环境数据同步方法一实施例的流程示意图。可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。下面以计算机设备1为执行主体进行示例性描述。
[0038]
如图2所示，所述虚拟环境数据同步方法可以包括步骤s200～s208，其中：
[0039]
步骤s200，获取第一特征图片。
[0040]
步骤s202，在云端服务器中获取与所述第一特征图片近似的第二特征图片，并获取所述第二特征图片对应的云锚点。
[0041]
步骤s204，建立本地坐标系，并为所述第一特征图片设置本地锚点。
[0042]
具体地，所述计算机设备1通过拍摄单元获取第一特征图片，然后从云端服务器获取特征图片集，将所述第一特征图片与所述特征图片集中的每一张特征图片进行比对，找出与所述第一特征图片相似度大于预设阈值，比如98％以上的第二特征图片。接着，所述计算机设备1从云端服务器获取所述第二特征图片上的云锚点信息。在本实施例中，云端服务器上存储的特征图片集的每一张特征图片都包括了至少一个云锚点，例如，在特征图片的某个位置的坐标上设置为云锚点；而云锚点则与一个场景所对应的虚拟环境数据相关联。也就是说，所述云端服务器存储的每一张特征图片都关联了一段虚拟环境数据。在一具体实施例中，云端锚点的建立，可以包括步骤：在物理环境中选取任一点为原点建立坐标系，比如笛卡尔坐标系o-xyz；然后，在坐标系原点周围附近1-5米的距离半径任意摆放若干张特征图片，比如尺寸约为a4纸张大小的特征图片，图片中点到原点的向量与图片的法向量夹角不要超过90度，特征图片越多、尺寸越大、夹角越小，则产生的误差越小，测量并计算得到特征图片们的锚点a、b、c、...，保存在云端服务器，从而得到特征图片与对应的云锚点数据。
[0043]
当所述计算机设备1比对出所述第一特征图片与所述特征图片集中的第二特征图片近似时，则进一步获取所述第二特征图片上的云锚点信息，所述云锚点信息包括至少一个云锚点和对应的锚点创建规则；然后根据所述锚点创建规则以及第一特征图片的几何信息在本地坐标系建立本地锚点。在本实施例中，所述计算机设备1为所述第一特征图片设置本地锚点，具体包括：获取所述云锚点的锚点创建规则，并根据所述锚点创建规则为所述第一特征图片设置本地锚点。其中，所述锚点创建规则包括：根据锚点与特征图片的位置关系以及特征图片的几何信息建立锚点；其中，所述几何信息包括位置、角度和方向。也就是说，所述计算机设备1可以获取到所述第二特征图片上的云锚点信息，并根据该云锚点信息在本地坐标系建立与之对应的本地锚点。
[0044]
步骤s206，根据所述云锚点以及所述本地锚点对所述本地坐标系进行矫正，令所述本地坐标系原点与所述云锚点对应的坐标系原点重合。
[0045]
如图3所示，在一示例性的实施例中，步骤s206中根据所述云锚点以及所述本地锚点对所述本地坐标系进行矫正包括步骤s300～302：
[0046]
步骤s300，计算所述本地锚点和所述云锚点之间的四元数和平移向量；
[0047]
步骤s302，根据所述四元数和所述平移向量对所述本地坐标系的坐标原点进行矫正。
[0048]
如图4所示，在一示例性的实施例中，步骤s302包括步骤s400～s402。
[0049]
步骤s400，分别提取所述云锚点和所述本地锚点对应的锚点矩阵中的旋转矩阵和平移矩阵，得到第一旋转矩阵和第一平移矩阵以及第二旋转矩阵和第二平移矩阵。
[0050]
步骤s402，根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵计算四元数，以及根据所述第一平移矩阵和所述第二平移矩阵计算平移向量。
[0051]
具体地，对于坐标系中的锚点，一般都采样矩阵的方式进行表示。因此，所述计算机设备1可以通过对所述云锚点的锚点矩阵和所述本地锚点的锚点矩阵进行计算，从而提取出对应的旋转矩阵和平移矩阵。在本实施例中，所述计算机设备1通过以下公式用于分别提取所述云锚点和所述本地锚点对应的锚点矩阵中的旋转矩阵和平移矩阵，其中包括公式：
[0052][0053]
其中m为锚点矩阵，l1，l2，l3分别为锚点矩阵m的第0列，第1列和第2列构成的向量的长度，t为平移矩阵，r为旋转矩阵。也就是说，所述计算机设备1通过对所述云锚点的锚点矩阵m和所述本地锚点的锚点矩阵m’分别进行计算，得到所述云锚点的旋转矩阵r和平移矩阵t，以及所述本地锚点的旋转矩阵r’和平移矩阵t’。
[0054]
接着，所述计算机设备1根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵计算四元数。
[0055]
如图5所示，在一示例性的实施例中，步骤s402中的根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵计算四元数，包括步骤s500～s502。
[0056]
步骤s500，根据欧拉角计算公式分别计算出第一旋转矩阵和第二旋转矩阵的欧拉角。
[0057]
步骤s502，根据四元数计算公式以及第一旋转矩阵和第二旋转矩阵的欧拉角差值计算出四元数。
[0058]
所述欧拉角计算公式包括：
[0059]
其中，r为旋
转矩阵，欧拉角
[0060]
所述四元数计算公式包括：
[0061][0062]
其中，为所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵的欧拉角差值。
[0063]
在本实施例中，所述计算机设备1分别计算出所述第一旋转矩阵的欧拉角和所述第二旋转矩阵的欧拉角从而得到欧拉角差值从而得到欧拉角差值再通过四元数计算公式计算得到四元数δq，其中，四元数表示一个旋转度。
[0064]
接着，所述计算机设备1根据所述第一平移矩阵和所述第二平移矩阵计算出平移向量，具体的，所述计算机设备1根据以下公式计算出平移向量δp：
[0065]
δp＝(m
30-m'
30
,m
31-m'
31
,m
32-m'
32
)计算平移向量δp，其中，m30，m31，m32为第一平移矩阵的第3列的0至2行的数值，m30’，m31’，m32’为第二平移矩阵的第3列的0至2行的数值。
[0066]
所述计算机设备1计算得到四元数δq和平移向量δp后，则会根据四元数δq对本地坐标系的本地坐标原点进行旋转，以及根据平移向量δp对于本地坐标系的本地坐标原点进行平移，从而得到新本地坐标原点。
[0067]
当然，在一示例性的实施例中，参阅图6所示，所述方法还包括：分别提取所述云锚点和所述本地锚点对应的锚点矩阵中的第一缩放矩阵s和第二缩放矩阵s’，第一旋转矩阵r和第二旋转矩阵r’，第一平移矩阵t和第二平移矩阵t’，然后比较第一缩放矩阵和第二缩放矩阵的差值是否大于或等于预设的阈值；如果差值大于或等于该阈值，那么，所述计算机设备1则认为所述云锚点和所述本地锚点差异太大，并不能将所述云锚点对应的虚拟环境数据加载到所述本地坐标系，则不再进行下一步操作。当差值小于该阈值时，则根据第一旋转矩阵r和第二旋转矩阵r’计算四元数δq，以及根据第一平移矩阵t和第二平移矩阵t’计算平移向量δp。最后，所述计算机设备1根据四元数δq和平移向量δp对本地原点o进行变换，得到新本地原点o’。
[0068]
步骤s208，构建虚拟环境。
[0069]
综上所述，本实施例所提出的虚拟环境数据同步方法能够通过比对方式从云端找出与第一获取的第一特征图片相一致的第二特征图片，并获取对应的云锚点信息；然后创建本地锚点；接着根据本地锚点和云锚点计算出两者之间的四元素和平移向量；接着根据四元素和平移向量矫正本地坐标系的原点，得到新本地原点；最后将云锚点所在的虚拟环境数据加载到新本地坐标原点对应的本地虚拟环境，从而构建出精确度高的虚拟环境。然后，所述计算机设备1的拍摄单元继续获取其他特征图片，比如第三特征图片，并依次与云端存储的特征图片集继续比对，当云端存在与第三特征图片相似的第四特征图片的情况下，获取第四特征图片对应的云锚点，并重新执行本地坐标系原点的矫正及构建虚拟环境的步骤。本实施例仅需对少数特征进行计算即可恢复ar场景，缩短链路耗时，保证功能稳
定，能够较好实现云端虚拟环境数据加载到本地虚拟环境的同步性。
[0070]
当然，所述计算机设备1除了可以根据识别的特征图片加载云端锚点对应的虚拟环境；还可以在构建好的虚拟环境中添加本地锚点，然后上传到云端以供其他用户端共享虚拟环境数据。
[0071]
实施例二
[0072]
图7示意性示出了根据本技术实施例二的虚拟环境数据同步装置的框图，该虚拟环境数据同步装置可以被分割成一个或多个程序模块，一个或者多个程序模块被存储于存储介质中，并由一个或多个处理器所执行，以完成本技术实施例。本技术实施例所称的程序模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，以下描述将具体介绍本实施例中各程序模块的功能。
[0073]
如图7所示，该虚拟环境数据同步装置400可以包括第一获取模块410、第二获取模块420、建立模块430、矫正模块440和加载模块450，其中：
[0074]
第一获取模块410，用于获取第一特征图片。
[0075]
第二获取模块420，用于在云端服务器中获取与所述第一特征图片近似的第二特征图片，并获取所述第二特征图片对应的云锚点。
[0076]
建立模块430，用于建立本地坐标系，并为所述第一特征图片设置本地锚点。
[0077]
矫正模块440，用于根据所述云锚点以及所述本地锚点对所述本地坐标系进行矫正，令所述本地坐标系原点与所述云锚点对应的坐标系原点重合。
[0078]
加载模块450，用于构建虚拟环境。
[0079]
在示例性的实施例中，所述建立模块430，还用于获取所述云锚点的锚点创建规则，并根据所述锚点创建规则为所述第一特征图片设置本地锚点；其中，所述锚点创建规则包括：根据锚点与特征图片的位置关系以及特征图片的几何信息建立锚点；其中，所述几何信息包括位置、角度和方向。
[0080]
在示例性的实施例中，所述矫正模块440，还用于计算所述本地锚点和所述云锚点之间的四元数和平移向量；根据所述四元数和所述平移向量对所述本地坐标系的坐标原点进行矫正。
[0081]
在示例性的实施例中，所述矫正模块440，还用于分别提取所述云锚点和所述本地锚点对应的锚点矩阵中的旋转矩阵和平移矩阵，得到第一旋转矩阵和第一平移矩阵以及第二旋转矩阵和第二平移矩阵；以及根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵计算四元数，以及根据所述第一平移矩阵和所述第二平移矩阵计算平移向量。其中，所述矫正模块440通过以下公式用于分别提取所述云锚点和所述本地锚点对应的锚点矩阵中的旋转矩阵和平移矩阵，其中包括公式：
[0082][0083]
其中m为锚点矩阵，l1，l2，l3分别为锚点矩阵m的第0列，第1列和第2列构成的向量
的长度，t为平移矩阵，r为旋转矩阵。
[0084]
在示例性的实施例中，所述矫正模块440根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵计算四元数包括：根据欧拉角计算公式分别计算出第一旋转矩阵和第二旋转矩阵的欧拉角；根据四元数计算公式以及第一旋转矩阵和第二旋转矩阵的欧拉角差值计算出四元数。其中，
[0085]
欧拉角计算公式包括：
[0086]
其中，r为旋转矩阵，欧拉角
[0087]
所述四元数计算公式包括：
[0088][0089]
其中，为所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵的欧拉角差值。
[0090]
在示例性的实施例中，所述矫正模块440根据公式δp＝(m
30-m'
30
,m
31-m'
31
,m
32-m'
32
)计算平移向量δp，其中，m30，m31，m32为第一平移矩阵的第3列的0至2行的数值，m30’，m31’，m32’为第二平移矩阵的第3列的0至2行的数值。
[0091]
实施例三
[0092]
图8示意性示出了根据本技术实施例三的适于实现虚拟环境数据同步方法的计算机设备1的硬件架构示意图。本实施例中，计算机设备1是一种能够按照事先设定或者存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备。例如，可以是具有网关功能的机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。如图8所示，计算机设备1至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信链接存储器510、处理器520、网络接口530。其中：
[0093]
存储器510至少包括一种类型的计算机可读存储介质，可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、随机访问存储器(ram)、静态随机访问存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器510可以是计算机设备1的内部存储模块，例如该计算机设备1的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器510也可以是计算机设备1的外部存储设备，例如该计算机设备1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，简称为smc)，安全数字(secure digital，简称为sd)卡，闪存卡(flash card)等。当然，存储器510还可以既包括计算机设备1的内部存储模块也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器510通常用于存储安装于计算机设备1的操作系统和各类应用软件，例如
虚拟环境数据同步方法的程序代码等。此外，存储器510还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
[0094]
处理器520在一些实施例中可以是中央处理器(central processing unit，简称为cpu)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器520通常用于控制计算机设备1的总体操作，例如执行与计算机设备1进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，处理器520用于运行存储器510中存储的程序代码或者处理数据。
[0095]
网络接口530可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口530通常用于在计算机设备1与其他计算机设备之间建立通信链接。例如，网络接口530用于通过网络将计算机设备1与外部终端相连，在计算机设备1与外部终端之间的建立数据传输通道和通信链接等。网络可以是企业内部网(intranet)、互联网(internet)、全球移动通讯系统(global system of mobile communication，简称为gsm)、宽带码分多址(wideband code division multiple access，简称为wcdma)、4g网络、5g网络、蓝牙(bluetooth)、wi-fi等无线或有线网络。
[0096]
需要指出的是，图8仅示出了具有部件510-530的计算机设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的部件，可以替代的实施更多或者更少的部件。
[0097]
在本实施例中，存储于存储器510中的虚拟环境数据同步方法的程序代码还可以被分割为一个或者多个程序模块，并由一个或多个处理器(本实施例为处理器520)所执行，以完成本技术实施例。
[0098]
实施例四
[0099]
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0100]
获取第一特征图片，将所述第一特征图片与云端服务器的特征图片集的特征图片逐一进行一致性比对；当所述第一特征图片与所述特征图片集中的第二特征图片一致时，获取所述第二特征图片上的云锚点信息，所述云锚点信息包括至少一个云锚点和对应的锚点创建规则；根据所述锚点创建规则以及第一特征图片的几何信息建立本地锚点；计算所述本地锚点和所述云锚点之间的四元数和平移向量；根据所述四元数和所述平移向量对本地坐标系的本地坐标原点进行矫正，得到新本地坐标原点；将所述云锚点所在的虚拟环境数据加载到所述新本地坐标原点对应的本地虚拟环境。
[0101]
本实施例中，计算机可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、随机访问存储器(ram)、静态随机访问存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，计算机可读存储介质可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，计算机可读存储介质也可以是计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，简称为smc)，安全数字(secure digital，简称为sd)卡，闪存卡(flash card)等。当然，计算机可读存储介质还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，计算机可读存储介质通常用于存储安装于计算机设备的操作系统和各类应用软件，例如实施例中服务平台的组件管理方法的程序代码等。此外，计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
[0102]
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本技术实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本技术实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0103]
以上仅为本技术实施例的优选实施例，并非因此限制本技术实施例的专利范围，凡是利用本技术实施例说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术实施例的专利保护范围内。