基于大数据的ETC车道计算机程序升级方法、装置及介质与流程

基于大数据的etc车道计算机程序升级方法、装置及介质
技术领域
1.本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种基于大数据的etc车道计算机程序升级方法、装置及介质。


背景技术：

2.目前，高速公路车道系统升级主要采用人工手动升级的方式，升级文件类型多样，操作步骤繁琐，且人工操作易发生漏操作、误操作，运营成本高、效率低。目前高速公路车道系统暂未实现自动升级，由于高速公路收费系统涉及外部硬件设备控制，直接影响用户行车安全，现有技术中的中国专利如《远程自动升级系统及远程自动升级方法》、《终端设备的软件升级方法》不能满足高速公路收费系统自动升级要求。
3.通过软件加固隔离方式，需要另外增加软硬件开销，所有流入和流出数据都需用通过相应软件分析，通过软件来大量过滤和分析数据来判断安全性，同时通过配置相应规则才能够分析和过滤数据，使得灵活性没有保证，同时只能通过不断打补丁的和追加复杂规则才能分析和判断出新型恶意数据。
4.由于高速公路收费系统控制栏杆机、识别仪、天线等众多外部设备，且无人值守，自动升级过程系统停运会对通行车辆造成安全隐患，因此，自动升级必须确保系统升级过程中用户的安全通行成为自动升级的关键技术问题。
5.因此，如何确定每条车道的升级时间窗口是实现车道安全升级的一个重要技术挑战，现有技术中，可以使用神经网络基于历史数据预测，但是，该方法无法实现多条车道时间窗口的同时预测，且，预测出时间窗口后，如何准确的判断该车道是否还有车辆也是一项技术挑战。


技术实现要素：

6.本发明针对上述现有技术中一个或多个技术缺陷，提出了如下技术方案。
7.一种基于大数据的etc车道计算机程序升级方法，该方法包括：判断步骤，升级控制计算机接收来自远端服务器发送的升级程序，并判断所述升级程序的版本是否高于n条车道的etc车道计算机中安装的收费程序的版本，如果是，则记录收费程序的版本低于所述升级程序的版本的etc车道的编号id1、id2……
idn；确定步骤，通过类图神经网络基于历史大数据确定编号为idi的etc车道的升级窗口时间ti；升级步骤，在到达所述升级窗口时间ti时，所述升级控制计算机将所述升级程序推送至编号为idi的etc车道计算机并关闭该车道，使用所述升级程序对所述收费程序进行升级；其中，n为大于或等于2的整数，n≤n，i≤n。
8.更进一步地，该方法还包括：反馈步骤，编号为idi的etc车道计算机使用所述升级程序对所述收费程序进行升级完毕后，将升级状态反馈至所述升级控制计算机，所述升级
控制计算机基于所述升级状态判断升级是否成功，如果是，则所述升级控制计算机通过指令指示所述编号为idi的etc车道计算机使用升级后的收费程序进行工作，并打开该车道，如果升级失败，所述升级控制计算机发送升级失败消息至所述远端服务器。
9.更进一步地，在每条车道下面等间距设置若干个车辆检测器，每个车辆检测器之间的距离不超过3米，并在每条车道的前后端各设置一个摄像机，在每条车道的车辆进入段设置etc读卡天线。
10.更进一步地，所述类图神经网络的类图为：以每个etc车道计算机的为节点，车道的车流方向为该节点的有向边，每个节点具有一条有向边，所有的节点均不连接，有向边的权重基于车流的历史大数据确定。
11.更进一步地，所述确定步骤的操作为：通过车流的历史大数据对所述类图神经网络进行训练得到训练后的类图神经网网络，获取etc车道编号为id1、id2……
idn的对应历史大数据一个子集数据，基于所述子集数据通过所述类图神经网络确定编号为idi的etc车道的升级窗口时间ti。
12.更进一步地，在到达所述升级窗口时间ti时，统计第一时间内的车流量是否小于第一阈值，如果是，所述升级控制计算机将该车道的顶棚显示面板显示为“车道关闭”，并在该车道的收费显示面板上显示“车道即将关闭”；采集所述车辆检测器的感应信号，判断车道内是否有车辆，如果否，判断读卡天线在第二时间内是否有读卡信号，如果否，则获取前后端设置的摄像机采集的视频流，判断是否有车辆，如果否，则继续判断是否交易数据未上传，如果否，则判断车道栏杆是否为降杆状态，如果是，则禁用抬杆指令，从而完成该车道的关闭工作。
13.更进一步地，以下任一个条件判断为是时，则延迟第三时间再进行判断，并统计延迟判断的次数：采集所述车辆检测器的感应信号，判断车道内是否有车辆；判断读卡天线在第二时间内是否有读卡信号；获取前后端设置的摄像机采集的视频流，判断是否有车辆；继续判断是否交易数据未上传；当判断车道栏杆不为降杆状态时，也延迟第三时间再进行判断，并统计延迟判断的次数。
14.更进一步地，当延迟判断的次数的达到第一次数阈值时，暂缓对该车道计算机进行升级，并删除在该车道的收费显示面板上显示的“车道即将关闭”，同时将该车道的顶棚显示面板显示为“车道开启”，经过第四时间后再重新发起升级操作。
15.本发明还提出一种基于大数据的etc车道计算机程序升级装置，该装置包括：判断单元，升级控制计算机接收来自远端服务器发送的升级程序，并判断所述升级程序的版本是否高于n条车道的etc车道计算机中安装的收费程序的版本，如果是，则记录收费程序的版本低于所述升级程序的版本的etc车道的编号id1、id2……
idn；确定单元，通过类图神经网络基于历史大数据确定编号为idi的etc车道的升级窗口时间ti；升级单元，在到达所述升级窗口时间ti时，所述升级控制计算机将所述升级程序推送至编号为idi的etc车道计算机并关闭该车道，使用所述升级程序对所述收费程序进行升级；其中，n为大于或等于2的整数，n≤n，i≤n。
16.更进一步地，该装置还包括：反馈单元，编号为idi的etc车道计算机使用所述升级
程序对所述收费程序进行升级完毕后，将升级状态反馈至所述升级控制计算机，所述升级控制计算机基于所述升级状态判断升级是否成功，如果是，则所述升级控制计算机通过指令指示所述编号为idi的etc车道计算机使用升级后的收费程序进行工作，并打开该车道，如果升级失败，所述升级控制计算机发送升级失败消息至所述远端服务器。
17.更进一步地，在每条车道下面等间距设置若干个车辆检测器，每个车辆检测器之间的距离不超过3米，并在每条车道的前后端各设置一个摄像机，在每条车道的车辆进入段设置etc读卡天线。
18.更进一步地，所述类图神经网络的类图为：以每个etc车道计算机的为节点，车道的车流方向为该节点的有向边，每个节点具有一条有向边，所有的节点均不连接，有向边的权重基于车流的历史大数据确定。
19.更进一步地，所述确定单元的操作为：通过车流的历史大数据对所述类图神经网络进行训练得到训练后的类图神经网网络，获取etc车道编号为id1、id2……
idn的对应历史大数据一个子集数据，基于所述子集数据通过所述类图神经网络确定编号为idi的etc车道的升级窗口时间ti。
20.更进一步地，在到达所述升级窗口时间ti时，统计第一时间内的车流量是否小于第一阈值，如果是，所述升级控制计算机将该车道的顶棚显示面板显示为“车道关闭”，并在该车道的收费显示面板上显示“车道即将关闭”；采集所述车辆检测器的感应信号，判断车道内是否有车辆，如果否，判断读卡天线在第二时间内是否有读卡信号，如果否，则获取前后端设置的摄像机采集的视频流，判断是否有车辆，如果否，则继续判断是否交易数据未上传，如果否，则判断车道栏杆是否为降杆状态，如果是，则禁用抬杆指令，从而完成该车道的关闭工作。
21.更进一步地，当延迟判断的次数的达到第一次数阈值时，暂缓对该车道计算机进行升级，并删除在该车道的收费显示面板上显示的“车道即将关闭”，同时将该车道的顶棚显示面板显示为“车道开启”，经过第四时间后再重新发起升级操作。
22.本发明还提出了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码被计算机执行时执行上述之任一的方法。
23.本发明的技术效果在于：本发明的一种基于大数据的etc车道计算机程序升级方法、装置及存储介质，该方法包括：判断步骤s101，升级控制计算机接收来自远端服务器发送的升级程序，并判断所述升级程序的版本是否高于n条车道的etc车道计算机中安装的收费程序的版本，如果是，则记录收费程序的版本低于所述升级程序的版本的etc车道的编号id1、id2……
idn；确定步骤s102，通过类图神经网络基于历史大数据确定编号为idi的etc车道的升级窗口时间ti；升级步骤s103，在到达所述升级窗口时间ti时，所述升级控制计算机将所述升级程序推送至编号为idi的etc车道计算机并关闭该车道，使用所述升级程序对所述收费程序进行升级；其中，n为大于或等于2的整数，n≤n，i≤n。本发明中，设置了升级控制计算机，用于接收来自服务器的升级程序，并基于该升级程序判断车道计算机中安装的收费程序是否需要升级，在这个过程中，车道计算机处于正常工作状态，可以正常的收费、抬杆等操作，解决了现有技术中远程服务器直接将升级程序发送至客户端，由客户端进行判断是否需要升级，到判断过程中客户端运行的程序可能受到影响，从而影响车道安全。本发明提出了类图神经网络的概念，可以使用其进行所有车道升级时间窗口的确定，提高了
时间窗口的确定效率；本发明增设了四个地磁线圈且每个地磁线圈之间的距离不超过3米，保证系统可通过地磁线圈精确判断车道中有没有车辆；增设了后端摄像机（也称为后方识别仪），通过识别仪判断车道中是否有车，辅助判断车道中有没有车辆，避免地磁线圈异常造成的误判。这是本发明的另一个重要发明点。本发明提出了类图神经网络的概念，解决了现有技术中无法同时预测多条车道时间窗口的技术问题；本发明的操作流程是结合改造后的车道，可以准确的确定该车道中没有了车辆，从而进行升级，确保了行车安全。
附图说明
24.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
25.图1是根据本发明的实施例的一种基于大数据的etc车道计算机程序升级方法的流程图。
26.图2根据本发明的实施例的一种基于大数据的etc车道计算机程序升级装置的结构图。
具体实施方式
27.下面结合附图和实施例对本技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
28.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
29.图1示出了本发明的一种基于大数据的etc车道计算机程序升级方法，该方法包括：判断步骤s101，升级控制计算机接收来自远端服务器发送的升级程序，并判断所述升级程序的版本是否高于n条车道的etc车道计算机中安装的收费程序的版本，如果是，则记录收费程序的版本低于所述升级程序的版本的etc车道的编号id1、id2……
idn；一般来说，升级控制计算机中记录了每个车道计算机中安装的收费程序的版本号，比如使用表格的方式记录，从而升级控制计算机可以直接判断哪些车道计算机的程序需要升级，并记录相应的车道编号。
30.确定步骤s102，通过类图神经网络基于历史大数据确定编号为idi的etc车道的升级窗口时间ti；升级步骤s103，在到达所述升级窗口时间ti时，所述升级控制计算机将所述升级程序推送至编号为idi的etc车道计算机并关闭该车道，使用所述升级程序对所述收费程序进行升级；其中，n为大于或等于2的整数，n≤n，i≤n。
31.本发明中，设置了升级控制计算机，用于接收来自服务器的升级程序，并基于该升级程序判断车道计算机中安装的收费程序是否需要升级，在这个过程中，车道计算机处于正常工作状态，可以正常的收费、抬杆等操作，解决了现有技术中远程服务器直接将升级程序发送至客户端，由客户端进行判断是否需要升级，到判断过程中客户端运行的程序可能受到影响，从而影响车道安全。本发明提出了类图神经网络的概念，可以使用其进行所有车
道升级时间窗口的确定，提高了时间窗口的确定效率，这是本发明的一个重要发明点。
32.在一个实施例中，该方法还包括：反馈步骤s104，编号为idi的etc车道计算机使用所述升级程序对所述收费程序进行升级完毕后，将升级状态反馈至所述升级控制计算机，所述升级控制计算机基于所述升级状态判断升级是否成功，如果是，则所述升级控制计算机通过指令指示所述编号为idi的etc车道计算机使用升级后的收费程序进行工作，并打开该车道，同时记录升级后的该车道计算机的收费程序的版本号，如果升级失败，所述升级控制计算机发送升级失败消息至所述远端服务器，此时，远端服务器可以从失败消息提取失败原因，如果属于升级程序的问题，则对升级程序进行修改后再发送至所述升级控制计算机，由所述升级控制计算机再次对升级失败的车道计算机进行程序的升级，如果其他原因，可以反馈至工程师，进行原因分析后进行人工升级，从而提高了车道计算机升级的可靠性，这是本发明的另一个重要发明点。
33.在一个实施例中，在每条车道下面等间距设置若干个车辆检测器，每个车辆检测器之间的距离不超过3米，并在每条车道的前后端各设置一个摄像机，在每条车道的车辆进入段设置etc读卡天线。现有技术中的车道中只有三个地磁线圈作为车辆检测器，且只在车道的前端设置了一个摄像机，从而导致了对车道中是否有车的判断结果不准确，因此，本发明进行了相应改进，增设了四个车辆检测器且每个车辆检测器之间的距离不超过3米，保证系统可通过车辆检测器精确判断车道中有没有车辆；增设了后端摄像机（也称为后方识别仪），通过识别仪判断车道中是否有车，辅助判断车道中有没有车辆，避免车辆检测器异常造成的误判。
34.具体的，若干个车辆检测器可以是地磁线圈或者光栅，例如，在每条车道下面等间距设置若干个(例如七个)地磁线圈，每个地磁线圈之间的距离不超过3米，并在每条车道的前后端各设置一个摄像机，在每条车道的车辆进入段设置etc读卡天线。本发明增设了四个地磁线圈且每个地磁线圈之间的距离不超过3米，保证系统可通过地磁线圈精确判断车道中有没有车辆；增设了后端摄像机（也称为后方识别仪），通过识别仪判断车道中是否有车，辅助判断车道中有没有车辆，避免地磁线圈异常造成的误判。这是本发明的另一个重要发明点。
35.在一个实施例中，本发明为了解决现有的神经网络无法同时预测多条车道时间窗口的缺陷，提出了类图神经网络，所述类图神经网络的类图为：以每个etc车道计算机的为节点，车道的车流方向为该节点的有向边，每个节点具有一条有向边，所有的节点均不连接，有向边的权重基于车流的历史大数据确定。类图神经网络也不是图神经网络，图神经网络中的节点是有链接关系的，本发明的类图神经网络的节点都是孤立的。
36.在一个实施例中，所述确定步骤s102的操作为：通过车流的历史大数据对所述类图神经网络进行训练得到训练后的类图神经网网络，获取etc车道编号为id1、id2……
idn的对应历史大数据一个子集数据，基于所述子集数据通过所述训练后的类图神经网络确定编号为idi的etc车道的升级窗口时间ti。
37.本发明提出了类图神经网络的概念，解决了现有技术中无法同时预测多条车道时间窗口的技术问题，这是本发明的另一个重要发明点。
38.在一个实施例中，在到达所述升级窗口时间ti时，统计第一时间内的车流量是否小于第一阈值，如果是，所述升级控制计算机将该车道的顶棚显示面板显示为“车道关闭”，
并在该车道的收费显示面板上显示“车道即将关闭”；采集若干个车辆检测器例如七个地磁线圈的感应信号，判断车道内是否有车辆，如果否，判断读卡天线在第二时间内是否有读卡信号，如果否，则获取前后端设置的摄像机采集的视频流，判断是否有车辆，如果否，则继续判断是否交易数据未上传，如果否，则判断车道栏杆是否为降杆状态，如果是，则禁用抬杆指令，从而完成该车道的关闭工作。该操作流程是结合改造后的车道，即每条车道下面等间距设置七个地磁线圈，每个地磁线圈之间的距离不超过3米，并在每条车道的前后端各设置一个摄像机，在每条车道的车辆进入段设置etc读卡天线，通过该流程，可以准确的确定该车道中没有了车辆，从而进行升级，确保了行车安全，这是本发明的重要发明点。
39.在一个实施例中，以下任一个条件判断为是时，则延迟第三时间再进行判断，并统计延迟判断的次数：采集七个地磁线圈的感应信号，判断车道内是否有车辆；判断读卡天线在第二时间内是否有读卡信号；获取前后端设置的摄像机采集的视频流，判断是否有车辆；继续判断是否交易数据未上传；当判断车道栏杆不为降杆状态时，也延迟第三时间再进行判断，并统计延迟判断的次数。
40.在一个实施例中，当延迟判断的次数的达到第一次数阈值时，暂缓对该车道计算机进行升级，并删除在该车道的收费显示面板上显示的“车道即将关闭”，同时将该车道的顶棚显示面板显示为“车道开启”，经过第四时间后再重新发起升级操作。
41.本发明中，当判断车道中还有车辆时，则延迟第三时间（比如，10s）再进行判断，从而保证了车道中的车辆顺利通过，并将收费记录进行准确上传，如果检测到车道中一直有车辆，则车道开启，再进行相应的时间窗口预测后再进行升级，保证了车道的安全及将对用户影响降低到最小，这是本发明的另一个重要发明点。
42.图2示出了本发明的一种基于大数据的etc车道计算机程序升级装置，该装置包括：判断单元201，升级控制计算机接收来自远端服务器发送的升级程序，并判断所述升级程序的版本是否高于n条车道的etc车道计算机中安装的收费程序的版本，如果是，则记录收费程序的版本低于所述升级程序的版本的etc车道的编号id1、id2……
idn；一般来说，升级控制计算机中记录了每个车道计算机中安装的收费程序的版本号，比如使用表格的方式记录，从而升级控制计算机可以直接判断哪些车道计算机的程序需要升级，并记录相应的车道编号。
43.确定单元202，通过类图神经网络基于历史大数据确定编号为idi的etc车道的升级窗口时间ti；升级单元203，在到达所述升级窗口时间ti时，所述升级控制计算机将所述升级程序推送至编号为idi的etc车道计算机并关闭该车道，使用所述升级程序对所述收费程序进行升级；其中，n为大于或等于2的整数，n≤n，i≤n。
44.本发明中，设置了升级控制计算机，用于接收来自服务器的升级程序，并基于该升级程序判断车道计算机中安装的收费程序是否需要升级，在这个过程中，车道计算机处于正常工作状态，可以正常的收费、抬杆等操作，解决了现有技术中远程服务器直接将升级程序发送至客户端，由客户端进行判断是否需要升级，到判断过程中客户端运行的程序可能受到影响，从而影响车道安全。本发明提出了类图神经网络的概念，可以使用其进行所有车道升级时间窗口的确定，提高了时间窗口的确定效率，这是本发明的一个重要发明点。
45.在一个实施例中，该装置还包括：反馈单元204，编号为idi的etc车道计算机使用所述升级程序对所述收费程序进行升级完毕后，将升级状态反馈至所述升级控制计算机，所述升级控制计算机基于所述升级状态判断升级是否成功，如果是，则所述升级控制计算机通过指令指示所述编号为idi的etc车道计算机使用升级后的收费程序进行工作，并打开该车道，同时记录升级后的该车道计算机的收费程序的版本号，如果升级失败，所述升级控制计算机发送升级失败消息至所述远端服务器，此时，远端服务器可以从失败消息提取失败原因，如果属于升级程序的问题，则对升级程序进行修改后再发送至所述升级控制计算机，由所述升级控制计算机再次对升级失败的车道计算机进行程序的升级，如果其他原因，可以反馈至工程师，进行原因分析后进行人工升级，从而提高了车道计算机升级的可靠性，这是本发明的另一个重要发明点。
46.在一个实施例中，在每条车道下面等间距设置若干个车辆检测器例如七个地磁线圈，每个地磁线圈之间的距离不超过3米，并在每条车道的前后端各设置一个摄像机，在每条车道的车辆进入段设置etc读卡天线。现有技术中的车道中只有三个地磁线圈，且只在车道的前端设置了一个摄像机，从而导致了对车道中是否有车的判断结果不准确，因此，本发明进行了相应改进，增设了四个地磁线圈且每个地磁线圈之间的距离不超过3米，保证系统可通过地磁线圈精确判断车道中有没有车辆；增设了后端摄像机（也称为后方识别仪），通过识别仪判断车道中是否有车，辅助判断车道中有没有车辆，避免地磁线圈异常造成的误判。这是本发明的另一个重要发明点。
47.在一个实施例中，本发明为了解决现有的神经网络无法同时预测多条车道时间窗口的缺陷，提出了类图神经网络，所述类图神经网络的类图为：以每个etc车道计算机的为节点，车道的车流方向为该节点的有向边，每个节点具有一条有向边，所有的节点均不连接，有向边的权重基于车流的历史大数据确定。类图神经网络也不是图神经网络，图神经网络中的节点是有链接关系的，本发明的类图神经网络的节点都是孤立的。
48.在一个实施例中，所述确定单元202的操作为：通过车流的历史大数据对所述类图神经网络进行训练得到训练后的类图神经网网络，获取etc车道编号为id1、id2……
idn的对应历史大数据一个子集数据，基于所述子集数据通过所述训练后的类图神经网络确定编号为idi的etc车道的升级窗口时间ti。
49.本发明提出了类图神经网络的概念，解决了现有技术中无法同时预测多条车道时间窗口的技术问题，这是本发明的另一个重要发明点。
50.在一个实施例中，在到达所述升级窗口时间ti时，统计第一时间内的车流量是否小于第一阈值，如果是，所述升级控制计算机将该车道的顶棚显示面板显示为“车道关闭”，并在该车道的收费显示面板上显示“车道即将关闭”；采集七个地磁线圈的感应信号，判断车道内是否有车辆，如果否，判断读卡天线在第二时间内是否有读卡信号，如果否，则获取前后端设置的摄像机采集的视频流，判断是否有车辆，如果否，则继续判断是否交易数据未上传，如果否，则判断车道栏杆是否为降杆状态，如果是，则禁用抬杆指令，从而完成该车道的关闭工作。该操作流程是结合改造后的车道，即每条车道下面等间距设置七个地磁线圈，每个地磁线圈之间的距离不超过3米，并在每条车道的前后端各设置一个摄像机，在每条车道的车辆进入段设置etc读卡天线，通过该流程，可以准确的确定该车道中没有了车辆，从而进行升级，确保了行车安全，这是本发明的重要发明点。
51.在一个实施例中，以下任一个条件判断为是时，则延迟第三时间再进行判断，并统计延迟判断的次数：采集七个地磁线圈的感应信号，判断车道内是否有车辆；判断读卡天线在第二时间内是否有读卡信号；获取前后端设置的摄像机采集的视频流，判断是否有车辆；继续判断是否交易数据未上传；当判断车道栏杆不为降杆状态时，也延迟第三时间再进行判断，并统计延迟判断的次数。
52.在一个实施例中，当延迟判断的次数的达到第一次数阈值时，暂缓对该车道计算机进行升级，并删除在该车道的收费显示面板上显示的“车道即将关闭”，同时将该车道的顶棚显示面板显示为“车道开启”，经过第四时间后再重新发起升级操作。
53.本发明中，当判断车道中还有车辆时，则延迟第三时间（比如，10s）再进行判断，从而保证了车道中的车辆顺利通过，并将收费记录进行准确上传，如果检测到车道中一直有车辆，则车道开启，再进行相应的时间窗口预测后再进行升级，保证了车道的安全及将对用户影响降低到最小，这是本发明的另一个重要发明点。
54.本发明一个实施例中提出了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机存储介质上的计算机程序被处理器执行时实现上述的方法，该计算机存储介质可以是硬盘、dvd、cd、闪存等等存储器。
55.本发明的为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然， 在实施本技术时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
56.通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质 中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本技术各个实施例或者实施例的某些部分所述的装置。
57.最后所应说明的是：以上实施例仅以说明而非限制本发明的技术方案，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围的任何修改或局部替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。