基于大数据的智能防雷方法及装置与流程

1.本发明涉及防雷技术领域，尤其涉及一种基于大数据的智能防雷方法及装置。


背景技术：

2.近年来，城市中的雷电灾害已严重影响现代通讯和计算机的应用，并造成建筑物破坏、人畜伤亡等恶性事故的发生。雷电灾害已经被联合国有关部门列为“最严重的十种自然灾害之一”，被中国电工委员会称为“电子时代的一大公害”。目前发展雷电的监测、预警预报和产品服务，已成为社会及人们生活防御雷电灾害系统的重要组成部分。
3.但是，目前对雷电预警预报的主要方法是对天气雷达回波综合图、气象卫星云图等气象资料的分析，加上预报员的预报经验来作出雷电的预警预报。但由于对雷电预警缺乏更加具体准确的依据，雷电预警常常会出现虚报或提前预警的时间太短，不能及时、准确的对雷电进行播报。


技术实现要素：

4.针对现有技术中存在的问题，本发明实施例提供一种基于大数据的智能防雷方法及装置。
5.本发明实施例提供一种基于大数据的智能防雷方法，包括：当检测到雷击预防请求时，确定所述雷击预防请求对应的地理位置，并获取所述地理位置的第一雷击历史数据；获取所述第一雷击历史数据中，雷击开始前的第一大气电场数据曲线，分析所述第一大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取所述电场异常数据点的时间点对应的第一空气特征信息；将各个所述时间点对应的第一空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比计算，计算在各个所述时间点，所述第一空气特征信息中相同的特征的第一数据差值集合；获取所述地理位置对应的地理特征，根据所述地理特征确定与所述地理位置的地理特征相同的类似地理位置；获取所述类似地理位置的第二雷击历史数据，并获取所述第二雷击历史数据中，雷击开始前的第二大气电场数据曲线，分析所述第二大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取所述电场异常数据点的时间点对应的第二空气特征信息；将各个所述时间点对应的第二空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比，计算在各个所述时间点，所述第二空气特征信息中相同的特征的第二数据差值集合；将所述第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值进行对比计算，根据对比计算结果判断对应的特征与雷击发生可能性的关联系数，并根据所述关联系数分配所述空气特征信息中各个特征的权重；获取所述地理位置的当前空气特征信息，根据所述当前空气特征信息中各个特征的数据及对应权重计算危险雷击事件的发生概率，根据所述发生概率进行防雷预警。
6.在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取对比计算结果中第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值出现的大小以及频率，根据所述差值出现的大小以及频率计算对应的特征与雷击发生可能性的关联系数；根据各个特征的关联系数大小，对所述各个特征进行排序，根据所述排序分配空气特征信息中各个特征的权重。
7.在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取所述地理位置的所有历史雷击事件，根据所述地理特征确定对应的雷击危险等级阈值，并提取所有历史雷击事件数据中的雷击危险等级大于所述雷击危险等级阈值的雷击事件数据作为第一雷击历史数据。
8.在其中一个实施例中，所述空气特征信息，包括：空气温度、空气湿度、空气对流强度、风力强度、风力变化频率。
9.在其中一个实施例中，所述地理特征，包括：海拔高度、人口密集度、气候类型、空气质量等级。
10.本发明实施例提供一种基于大数据的智能防雷装置，包括：检测模块，用于当检测到雷击预防请求时，确定所述雷击预防请求对应的地理位置，并获取所述地理位置的第一雷击历史数据；第一获取模块，用于获取所述第一雷击历史数据中，雷击开始前的第一大气电场数据曲线，分析所述第一大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取所述电场异常数据点的时间点对应的第一空气特征信息；第一计算模块，用于将各个所述时间点对应的第一空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比计算，计算在各个所述时间点，所述第一空气特征信息中相同的特征的第一数据差值集合；第二获取模块，用于获取所述地理位置对应的地理特征，根据所述地理特征确定与所述地理位置的地理特征相同的类似地理位置；第三获取模块，用于获取所述类似地理位置的第二雷击历史数据，并获取所述第二雷击历史数据中，雷击开始前的第二大气电场数据曲线，分析所述第二大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取所述电场异常数据点的时间点对应的第二空气特征信息；第二计算模块，用于将各个所述时间点对应的第二空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比，计算在各个所述时间点，所述第二空气特征信息中相同的特征的第二数据差值集合；第三计算模块，用于将所述第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值进行对比计算，根据对比计算结果判断对应的特征与雷击发生可能性的关联系数，并根据所述关联系数分配所述空气特征信息中各个特征的权重；预警模块，用于获取所述地理位置的当前空气特征信息，根据所述当前空气特征信息中各个特征的数据及对应权重计算危险雷击事件的发生概率，根据所述发生概率进行防雷预警。
11.在其中一个实施例中，所述装置还包括：第四获取模块，用于获取对比计算结果中第一数据差值集合与第二数据差值集合
中相同的特征的差值出现的大小以及频率，根据所述差值出现的大小以及频率计算对应的特征与雷击发生可能性的关联系数；排序模块，用于根据各个特征的关联系数大小，对所述各个特征进行排序，根据所述排序分配空气特征信息中各个特征的权重。
12.在其中一个实施例中，所述装置还包括：第五获取模块，用于获取所述地理位置的所有历史雷击事件，根据所述地理特征确定对应的雷击危险等级阈值，并提取所有历史雷击事件数据中的雷击危险等级大于所述雷击危险等级阈值的雷击事件数据作为第一雷击历史数据。
13.本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述基于大数据的智能防雷方法的步骤。
14.本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述基于大数据的智能防雷方法的步骤。
15.本发明实施例提供的一种基于大数据的智能防雷方法及装置，当检测到雷击预防请求时，确定雷击预防请求对应的地理位置，并获取地理位置的第一雷击历史数据；获取第一雷击历史数据中，雷击开始前的第一大气电场数据曲线，分析第一大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取电场异常数据点的时间点对应的第一空气特征信息；将各个时间点对应的第一空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比计算，计算在各个时间点，第一空气特征信息中相同的特征的第一数据差值集合；获取地理位置对应的地理特征，根据地理特征确定与地理位置的地理特征相同的类似地理位置；获取类似地理位置的第二雷击历史数据，并获取第二雷击历史数据中，雷击开始前的第二大气电场数据曲线，分析第二大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取电场异常数据点的时间点对应的第二空气特征信息，将各个时间点对应的第二空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比，计算在各个时间点，第二空气特征信息中相同的特征的第二数据差值集合；将第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值进行对比计算，根据对比计算结果判断对应的特征与雷击发生可能性的关联系数，并根据关联系数分配所述空气特征信息中各个特征的权重；获取地理位置的当前空气特征信息，根据当前空气特征信息中各个特征的数据及对应权重计算危险雷击事件的发生概率，根据发生概率进行防雷预警。这样结合大数据中类似地理位置的空气特征信息，综合计算危险雷击事件的发生概率，能够更准确、更及时的对雷击事件预警。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
17.图1为本发明实施例中一种基于大数据的智能防雷方法的流程图；图2为本发明实施例中一种基于大数据的智能防雷装置的结构图；图3为本发明实施例中电子设备结构示意图。
具体实施方式
18.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
19.图1为本发明实施例提供的一种基于大数据的智能防雷方法的流程示意图，如图1所示，本发明实施例提供了一种基于大数据的智能防雷方法，包括：步骤s101，当检测到雷击预防请求时，确定所述雷击预防请求对应的地理位置，并获取所述地理位置的第一雷击历史数据。
20.具体地，当检测到对于雷击天气的预防请求时，确定需要进行雷击预防的地理位置，并获取当前地理位置的数据库中的第一雷击历史数据，其中，第一雷击历史数据可以通过获取数据库中所有历史雷击事件，然后根据地理位置确定地理特征，并根据地理特征确定当地对应的雷击危险等级阈值，其中，地理特征包括海拔高度、人口密集度、气候类型、空气质量等级等，比如人口密集度越高，雷击危险等级阈值越低，然后提取所有历史雷击事件数据中的雷击危险等级大于雷击危险等级阈值的雷击事件数据作为第一雷击历史数据。
21.步骤s102，获取所述第一雷击历史数据中，雷击开始前的第一大气电场数据曲线，分析所述第一大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取所述电场异常数据点的时间点对应的第一空气特征信息。
22.具体地，获取第一雷击历史数据中，雷击开始前的第一大气电场数据曲线，其中，在雷击事件发生前，大气电场数据都会发生异常变化，则通过大气传感器可以获取到大气中的电场数据，根据获取到的大气电场数据，绘制雷击开始前的第一大气电场数据曲线，并分析在曲线中，大气电场数据出现异常变化的电场异常数据点，并获取电场异常数据点的时间点对应的第一空气特征信息，其中，空气特征信息可以包括空气温度、空气湿度、空气对流强度、风力强度、风力变化频率等特征。
23.步骤s103，将各个所述时间点对应的第一空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比计算，计算在各个所述时间点，所述第一空气特征信息中相同的特征的第一数据差值集合。
24.具体地，将各个时间点对应的第一空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比计算，计算在各个不同的异常时间点，第一空气特征信息中相同的特征的第一数据差值集合，比如将第一个异常时间点的空气对流强度与第二个异常时间点的空气对流强度进行对比计算，计算两者的差值，然后将第一个异常时间点的风力强度与第二个异常时间点的风力强度进行对比计算，计算两者的差值，然后将所有特征的差值计算结果放入第一数据差值集合，同样，第一数据差值集合中也可以包括第二个异常时间点的空气对流强度与第三个异常时间点的空气对流强度进行对比计算的计算结果，或是第二个异常时间点的空气对流强度与第三个异常时间点的风力强度进行对比计算的计算结果。
25.步骤s104，获取所述地理位置对应的地理特征，根据所述地理特征确定与所述地理位置的地理特征相同的类似地理位置。
26.具体地，在确定第一数据差值集合之后，获取地理位置对应的地理特征，其中，地理特征，包括海拔高度、人口密集度、气候类型、空气质量等级等特征，然后根据地理特征确
定大数据库中与地理位置的地理特征相同的类似地理位置，其中，类似地理位置为与原地理位置的地理特征相同的地点，比如两地的海拔高度在50米之内，人口密集度基本相同、气候类型同为亚热带季风气候、空气质量等级相同等。
27.步骤s105，获取所述类似地理位置的第二雷击历史数据，并获取所述第二雷击历史数据中，雷击开始前的第二大气电场数据曲线，分析所述第二大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取所述电场异常数据点的时间点对应的第二空气特征信息。
28.具体地，获取类似地理位置的数据库中的二雷击历史数据，并获取第二雷击历史数据中，雷击开始前的第二大气电场数据曲线，其中，在雷击事件发生前，大气电场数据都会发生异常变化，则通过大气传感器可以获取到大气中的电场数据，根据获取到的大气电场数据，绘制雷击开始前的第二大气电场数据曲线，并分析在曲线中，大气电场数据出现异常变化的电场异常数据点，并获取电场异常数据点的时间点对应的第二空气特征信息。
29.步骤s106，将各个所述时间点对应的第二空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比，计算在各个所述时间点，所述第二空气特征信息中相同的特征的第二数据差值集合。
30.具体地，将各个时间点对应的第二空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比计算，计算在各个不同的异常时间点，第二空气特征信息中相同的特征的第一数据差值集合，比如将第一个异常时间点的空气对流强度与第二个异常时间点的空气对流强度进行对比计算，计算两者的差值，然后将第一个异常时间点的风力强度与第二个异常时间点的风力强度进行对比计算，计算两者的差值，然后将所有特征的差值计算结果放入第二数据差值集合。
31.步骤s107，将所述第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值进行对比计算，根据对比计算结果判断对应的特征与雷击发生可能性的关联系数，并根据所述关联系数分配所述空气特征信息中各个特征的权重。
32.具体地，将第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值进行对比计算，比如将第一数据差值集合中计算得到的空气对流强度差值与第二数据差值集合中计算得到的空气对流强度差值，进行差值之间的对比计算，判断两个差值之间是否存在数据的明显差异，当数据存在明显差异时，说明对应特征与雷击发生可能性的关联性较低，当数据不存在明显差异时，说明对应特征与雷击发生可能性较高，根据差值的大小确定对应的特征与雷击发生可能性的关联系数，具体关联系数的大小可以根据与多个类似地理位置的第二数据差值集合进行对比，进行综合计算得到，综合计算的时候，既需要考虑差值大小，也需要考虑在数据集合中，对应差值出现的频率，然后根据关联系数分配所述空气特征信息中各个特征的权重，可以根据各个特征的关联系数大小，对各个特征进行排序，根据排序分配空气特征信息中各个特征的权重。
33.步骤s108，获取所述地理位置的当前空气特征信息，根据所述当前空气特征信息中各个特征的数据及对应权重计算危险雷击事件的发生概率，根据所述发生概率进行防雷预警。
34.具体地，获取地理位置的当前空气特征信息，根据当前空气特征信息中各个特征的数据，然后获取当前空气特征信息中各个特征的数据及对应权重计算危险雷击事件的发生概率，根据计算得到的危险雷击事件的发生概率进行防雷预警。
35.本发明实施例提供的一种基于大数据的智能防雷方法，当检测到雷击预防请求时，确定雷击预防请求对应的地理位置，并获取地理位置的第一雷击历史数据；获取第一雷击历史数据中，雷击开始前的第一大气电场数据曲线，分析第一大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取电场异常数据点的时间点对应的第一空气特征信息；将各个时间点对应的第一空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比计算，计算在各个时间点，第一空气特征信息中相同的特征的第一数据差值集合；获取地理位置对应的地理特征，根据地理特征确定与地理位置的地理特征相同的类似地理位置；获取类似地理位置的第二雷击历史数据，并获取第二雷击历史数据中，雷击开始前的第二大气电场数据曲线，分析第二大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取电场异常数据点的时间点对应的第二空气特征信息，将各个时间点对应的第二空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比，计算在各个时间点，第二空气特征信息中相同的特征的第二数据差值集合；将第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值进行对比计算，根据对比计算结果判断对应的特征与雷击发生可能性的关联系数，并根据关联系数分配所述空气特征信息中各个特征的权重；获取地理位置的当前空气特征信息，根据当前空气特征信息中各个特征的数据及对应权重计算危险雷击事件的发生概率，根据发生概率进行防雷预警。这样结合大数据中类似地理位置的空气特征信息，综合计算危险雷击事件的发生概率，能够更准确、更及时的对雷击事件预警。
36.图2为本发明实施例提供的一种基于大数据的智能防雷装置，包括：检测模块s201、第一获取模块s202、第一计算模块s203、第二获取模块s204、第三获取模块s205、第二计算模块s206、第三计算模块s207、预警模块s208，其中：检测模块s201，用于当检测到雷击预防请求时，确定所述雷击预防请求对应的地理位置，并获取所述地理位置的第一雷击历史数据。
37.第一获取模块s202，用于获取所述第一雷击历史数据中，雷击开始前的第一大气电场数据曲线，分析所述第一大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取所述电场异常数据点的时间点对应的第一空气特征信息。
38.第一计算模块s203，用于将各个所述时间点对应的第一空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比计算，计算在各个所述时间点，所述第一空气特征信息中相同的特征的第一数据差值集合。
39.第二获取模块s204，用于获取所述地理位置对应的地理特征，根据所述地理特征确定与所述地理位置的地理特征相同的类似地理位置。
40.第三获取模块s205，用于获取所述类似地理位置的第二雷击历史数据，并获取所述第二雷击历史数据中，雷击开始前的第二大气电场数据曲线，分析所述第二大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取所述电场异常数据点的时间点对应的第二空气特征信息。
41.第二计算模块s206，用于将各个所述时间点对应的第二空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比，计算在各个所述时间点，所述第二空气特征信息中相同的特征的第二数据差值集合。
42.第三计算模块s207，用于将所述第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值进行对比计算，根据对比计算结果判断对应的特征与雷击发生可能性的关联系
数，并根据所述关联系数分配所述空气特征信息中各个特征的权重。
43.预警模块s208，用于获取所述地理位置的当前空气特征信息，根据所述当前空气特征信息中各个特征的数据及对应权重计算危险雷击事件的发生概率，根据所述发生概率进行防雷预警。
44.在一个实施例中，装置还可以包括：第四获取模块，用于获取对比计算结果中第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值出现的大小以及频率，根据所述差值出现的大小以及频率计算对应的特征与雷击发生可能性的关联系数。
45.排序模块，用于根据各个特征的关联系数大小，对所述各个特征进行排序，根据所述排序分配空气特征信息中各个特征的权重。
46.在一个实施例中，装置还可以包括：第五获取模块，用于获取所述地理位置的所有历史雷击事件，根据所述地理特征确定对应的雷击危险等级阈值，并提取所有历史雷击事件数据中的雷击危险等级大于所述雷击危险等级阈值的雷击事件数据作为第一雷击历史数据。
47.关于基于大数据的智能防雷装置的具体限定可以参见上文中对于基于大数据的智能防雷方法的限定，在此不再赘述。上述基于大数据的智能防雷装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
48.图3示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302、通信接口(communications interface)303和通信总线304，其中，处理器301，存储器302，通信接口303通过通信总线304完成相互间的通信。处理器301可以调用存储器302中的逻辑指令，以执行如下方法：当检测到雷击预防请求时，确定雷击预防请求对应的地理位置，并获取地理位置的第一雷击历史数据；获取第一雷击历史数据中，雷击开始前的第一大气电场数据曲线，分析第一大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取电场异常数据点的时间点对应的第一空气特征信息；将各个时间点对应的第一空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比计算，计算在各个时间点，第一空气特征信息中相同的特征的第一数据差值集合；获取地理位置对应的地理特征，根据地理特征确定与地理位置的地理特征相同的类似地理位置；获取类似地理位置的第二雷击历史数据，并获取第二雷击历史数据中，雷击开始前的第二大气电场数据曲线，分析第二大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取电场异常数据点的时间点对应的第二空气特征信息，将各个时间点对应的第二空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比，计算在各个时间点，第二空气特征信息中相同的特征的第二数据差值集合；将第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值进行对比计算，根据对比计算结果判断对应的特征与雷击发生可能性的关联系数，并根据关联系数分配所述空气特征信息中各个特征的权重；获取地理位置的当前空气特征信息，根据当前空气特征信息中各个特征的数据及对应权重计算危险雷击事件的发生概率，根据发生概率进行防雷预警。
49.此外，上述的存储器302中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本
发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
50.另一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的传输方法，例如包括：当检测到雷击预防请求时，确定雷击预防请求对应的地理位置，并获取地理位置的第一雷击历史数据；获取第一雷击历史数据中，雷击开始前的第一大气电场数据曲线，分析第一大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取电场异常数据点的时间点对应的第一空气特征信息；将各个时间点对应的第一空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比计算，计算在各个时间点，第一空气特征信息中相同的特征的第一数据差值集合；获取地理位置对应的地理特征，根据地理特征确定与地理位置的地理特征相同的类似地理位置；获取类似地理位置的第二雷击历史数据，并获取第二雷击历史数据中，雷击开始前的第二大气电场数据曲线，分析第二大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取电场异常数据点的时间点对应的第二空气特征信息，将各个时间点对应的第二空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比，计算在各个时间点，第二空气特征信息中相同的特征的第二数据差值集合；将第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值进行对比计算，根据对比计算结果判断对应的特征与雷击发生可能性的关联系数，并根据关联系数分配所述空气特征信息中各个特征的权重；获取地理位置的当前空气特征信息，根据当前空气特征信息中各个特征的数据及对应权重计算危险雷击事件的发生概率，根据发生概率进行防雷预警。
51.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
52.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述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计算机可读存储介质中，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）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
53.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。