对象检测方法、装置、设备、存储介质以及程序产品与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及图像处理、智能交通技术领域，具体涉及一种对象检测方法、装置、设备、存储介质以及程序产品。


背景技术：

2.公共场所的安全、整洁与公共场所日常管理息息相关，如何提高公共场所日常管理效率是亟待解决的问题。


技术实现要素：

3.本公开提供了一种对象检测方法、装置、设备、存储介质以及程序产品。
4.根据本公开的一方面，提供了一种对象检测方法，包括：对输入图像进行三维标定，得到三维标定图像；对三维标定图像进行检测，得到货物对象区域；以及根据检测配置信息，对货物对象区域进行检测，得到目标对象检测结果。
5.根据本公开的另一方面，提供了一种对象检测装置，包括：三维标定图像确定模块、货物对象区域确定模块以及目标对象检测结果确定模块。三维标定图像确定模块，用于对输入图像进行三维标定，得到三维标定图像；货物对象区域确定模块，用于对三维标定图像进行检测，得到货物对象区域；目标对象检测结果确定模块，用于根据检测配置信息，对货物对象区域进行检测，得到目标对象检测结果。
6.根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器和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实施例的方法。
7.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，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开实施例的方法。
8.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实施例的方法。
9.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
10.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
11.图1示意性示出了根据本公开实施例的对象检测方法和装置的系统架构图；
12.图2示意性示出了根据本公开实施例的对象检测方法的流程图；
13.图3示意性示出了根据本公开实施例的对象检测方法的示意图；
14.图4示意性示出了根据本公开另一实施例的对象检测方法的示意图；
15.图5示意性示出了根据本公开实施例的得到三维标定图像的示意图；
16.图6示意性示出了根据本公开实施例对象检测装置的框图；以及
17.图7示意性示出了可以实现本公开实施例的对象检测方法的电子设备的框图。
具体实施方式
18.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。
19.在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
20.在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
21.在使用类似于“a、b和c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b和c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。
22.目前，出于安全和高效管理的初衷，公共场所安装有视频监控，可以记录公共场所的相关图像。本公开实施例的技术方案可以应用于例如跨门槛经营的检测、其他占用公共场所行为的检测等，以下将以跨门槛经营为例说明本公开实施例的对象检测方法。
23.跨门槛经营可以理解为商户越过自己的经营场地，在例如街道等开放式场地经营、作业、广告和摆放货物的行为。跨门槛经营会占用例如道路等公共资源，影响行人、车辆通行，存在安全隐患，还会影响公共场所的整洁程度。
24.在一些实施例，由相关人员巡查的方式检测是否存在跨门槛经营。人员的数量、巡查范围以及巡查时间有限，因此检测跨门槛经营的覆盖范围较小。另外，人力投入较大，检测效率低下。
25.图1示意性示出了根据本公开一实施例的对象检测方法和装置的系统架构。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
26.如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括图像获取设备101、网络102、服务器103和客户端104。网络103用以在图像获取设备101、服务器103以及客户端104之间提供通信链路的介质。网络103可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
27.图像获取设备101可以包括视频监控设备等。图像获取设备101可以设置在可拍摄到例如街道等公共场所的位置，图像获取设备101拍摄的视频图像可以经网络102传输至服务器103进行处理。
28.用户可以使用客户端104与服务器103交互，以接收或发送消息等。客户端104上可
以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
29.客户端104可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。本公开实施例的客户端104例如可以运行应用程序。
30.服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如对图像获取设备101拍摄的图像或者对用户利用客户端104所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的图像数据或者用户请求数据等进行分析等处理，并将处理结果反馈给客户端。另外，服务器103还可以是云服务器，即服务器103具有云计算功能。
31.需要说明的是，本公开实施例所提供的对象检测方法可以由服务器103执行。相应地，本公开实施例所提供的对象检测装置可以设置于服务器103中。本公开实施例所提供的对象检测方法也可以由不同于服务器103且能够与客户端104、图像获取设备101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的对象检测装置也可以设置于不同于服务器103且能够与客户端104、图像获取设备101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群中。
32.在一种示例中，服务器103可以通过网络102获取来自图像获取设备101的输入图像，并对输入图像进行检测。
33.应该理解，图1中的图像获取设备、客户端、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的图像获取设备、客户端、网络和服务器。
34.应注意，本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
35.在本公开的技术方案中，在获取或采集用户个人信息之前，均获取了用户的授权或同意。
36.本公开实施例提供了一种对象检测方法，下面结合图1的系统架构，参考图2～图5来描述根据本公开示例性实施方式的对象检测方法。本公开实施例的对象检测方法例如可以由图1所示的服务器103来执行。
37.图2示意性示出了根据本公开一实施例的对象检测方法的流程图。
38.如图2所示，本公开实施例的对象检测方法200例如可以包括操作s210～操作s230。
39.在操作s210，对输入图像进行三维标定，得到三维标定图像。
40.三维标定图像可以理解为对输入图像进行水平二维标定以及垂直高度标定后的图像。可以理解，由三维标定图像中的像素点坐标值可以确定该像素点坐标值对应于世界坐标系的坐标值。
41.在操作s220，对三维标定图像进行检测，得到货物对象区域。
42.在操作s230，根据检测配置信息，对货物对象区域进行检测，得到目标对象检测结果。
43.检测配置信息，可以理解为可配置的，用于与货物对象区域进行比较的基准信息。目标对象检测结果可以表征货物对象区域与检测配置信息所表示的物理含义之间的比较结果。可以理解，货物对象区域与检测配置信息对应相同的坐标系，并且可以相互转换，例
如，如果货物对象区域是基于图像坐标系确定的，则检测配置信息也基于图像坐标系。如果货物对象区域是基于世界坐标系确定的，则检测配置信息也基于世界坐标系。
44.本公开实施例的对象检测方法，可以对输入图像进行三维标定，得到三维标定图像。除了可以体现货物对象区域的水平二维数据之外，三维标定图像还可以体现货物对象区域的高度维度数据，由此可以准确地表征货物对象区域。因此后续对货物对象区域进行检测时，得到的目标对象检测结果的准确性也更高。还可以根据检测配置信息对货物对象区域进行检测，检测配置信息可以由相关人员灵活配置，以便适应各种应用场景。还可以自动确定货物对象区域、自动检测货物对象区域，减少人力投入，同时可以全面覆盖公共场合，还可以突破相关人员巡查时间的限制，具有更高的检测效率。
45.图3示意性示出了本公开实施例的对象检测方法300的示意图。
46.如图3所示，在操作s310，对输入图像301进行三维标定，得到三维标定图像302。在操作s320，对三维标定图像进行检测，得到货物对象区域303。在操作s330，根据检测配置信息304，对货物对象区域303进行检测，得到目标对象检测结果305。
47.示例性地，在检测是否存在跨门槛经营时，检测配置信息例如可以是表征合理距离的信息。在货物对象区域与商户门槛边界位置之间超出合理距离时，表示当前货物对象区域存在跨门槛经营。
48.示例性地，可以通过深度学习的方式对三维标定图像进行检测，得到货物对象区域。例如，可以通过语义分割的方式对三维标定图像进行检测，得到货物对象区域。语义分割可以理解为对图像中的每一个像素点进行分类的过程。具体地，例如可以通过残差网络(residual network，即resnet)对输入图像进行语义分割，得到货物对象区域。残差网络包括多个连接的残差块，有助于加深网络的同时提升网络的性能，通过残差网络对输入图像进行语义分割，可以获得更加准确的货物对象区域。
49.图4示意性示出了根据本公开一实施例的得到目标对象检测结果的示意图。检测配置信息可以包括距离阈值配置信息。根据检测配置信息，对货物对象区域进行检测，得到目标对象检测结果可以包括：根据距离阈值配置信息，对货物对象区域进行检测，得到距离检测结果，距离检测结果表征货物对象区域是否超出距离阈值。
50.图4示意性示出了三维标定图像401、货物对象区域a1、货物对象区域a2、配置的距离阈值在三维标定图像401中的相应边界位置表征402、商户门槛位置在三维标定图像401中的相应边界位置表征403以及朝向道路的方向d。
51.示例性地，可以预先确定三维标定图像401中的商户门槛位置，可以理解，距离阈值在三维标定图像401中的位置基于商户门槛位置确定。
52.示例性地，可以由表征商户门槛边界位置的直线403为基准，沿朝向道路的方向d平移该直线403，并判断直线403与货物对象区域是否相切，在直线403与货物对象区域相切时，确定货物对象区域与商户门槛的距离信息，并判断距离信息是否超出距离阈值，在超出时，确认相应的货物对象区域存在跨门槛经营。
53.在图4的示例中，货物对象区域a1未超出距离阈值。即，货物对象区域a1不存在跨门槛经营。货物对象区域a2超出了距离阈值，即，货物对象区域a2存在跨门槛经营。
54.本公开实施例的对象检测方法，可以自动对货物对象区域进行距离检测，距离检测结果例如可以表征货物对象区域是否存在跨门槛经营，具有更高的检测效率。
55.根据本公开另一实施例，检测配置信息还可以包括面积阈值配置信息。根据检测配置信息，对货物对象区域进行检测，得到目标对象检测结果可以包括：根据面积阈值配置信息，对货物对象区域进行检测，得到面积检测结果。面积检测结果表征货物对象区域的面积是否超出面积阈值。
56.在一些情况下，商铺在某一面积数值的场地经营是合规的。即，面积数值可以作为判断是否跨门槛经营的标准。本公开实施例的对象检测方法，可以自动对货物对象区域进行面积检测，面积检测结果例如可以表征当前的货物对象区域是否存在跨门槛经营，具有更高的检测效率，可以适应不同的应用场景。
57.示例性地，根据本公开实施例的对象检测方法，根据面积阈值配置信息，对货物对象区域进行检测后，还可以得到面积数值。通过面积检测结果和面积数值，可以综合表示货物对象区域的面积相关信息。
58.根据本公开又一实施例，检测配置信息还可以包括高度阈值配置信息。根据检测配置信息，对货物对象区域进行检测，得到目标对象检测结果可以包括：根据高度阈值配置信息，对货物对象区域进行检测，得到高度检测结果。高度检测结果表征货物对象区域对应的货物对象是否超出高度阈值。
59.在一些情况下，货物对象区域对应的货物对象不存在跨门槛经营的情况，但是货物对象区域对应的货物对象的高度较高，存在安全隐患。或者，出于其他需求，需要确定货物对象区域对应的货物对象的高度是否超出阈值。
60.本公开实施例的对象检测方法，可以在高度维度对于货物对象区域进行检测，以进行安全性检测或者适应不同的应用场景。
61.示例性地，可以在货物对象区域超出距离阈值、面积阈值以及高度阈值三者中的任意一者时，发送告警信息。后续例如可以由相关人员根据告警信息处理相应事件。
62.图5示意性示出了根据本公开一实施例的得到三维标定图像的示意图。
63.如图5所示，操作s510的对输入图像进行三维标定，得到三维标定图像可以包括：对输入图像501分别进行水平维度标定和高度维度标定，得到三维标定图像503。
64.示例性地，水平维度标定方式和高度维度标定方法例如可以包括：人工标定和自动标定。
65.人工标定例如可以包括：三点标定、四点标定以及多点标定。
66.水平维度的三点标定可以包括：给出输入图像中任意三个不共线的像素点的世界坐标值，通过三点变换的方式进行图像像素坐标-世界坐标的转换。高度维度的三点标定可以包括：给出三个标定点p1、p2和p3，其中，两个标定点p1、p2在同一等高线l1上共线，另一个标定点p3在另一等高线l2上，通过确定等高线l2与等高线l1两者在世界坐标系中的高度数值，进行高度标定。
67.水平维度的四点标定可以包括：给出输入图像中任意四边形的各个角点所在像素点的世界坐标值，通过透视变换的方式进行图像像素坐标-世界坐标的转换。高度维度的四点标定可以包括：给出输入图像中任意三个不共线的像素点的世界坐标值，通过三点变换的方式进行图像像素坐标-世界的转换。高度维度的三点标定可以包括：给出四个标定点p4、p5、p6和p7，其中，两个标定点p4、p5在同一等高线l3上共线，另外两个标定点p6、p7在另一等高线l4上共线，通过确定等高线l3与等高线l4两者在世界坐标系的高度数值，进行高
度标定。
68.自动标定可以包括：利用训练好的关键点检测模型对输入图像中的物体进行关键点检测，获得关键点的图像坐标值，由该物体的实际尺寸，进行水平维度尺寸标定或者高度维度标定。
69.示例性地，关键点检测模型可以包括mask-r-cnn模型。mask-r-cnn，即mask-region-convolutional neural network，掩膜-候选区域卷积神经网络。
70.如图5所示，对输入图像分别进行水平维度标定和高度维度标定，得到三维标定图像可以包括以下操作s511～操作s514。
71.在操作s511，根据区域配置信息，对输入图像进行区域划分，得到多个区域对象。
72.区域配置信息可以理解为可配置的、用于对输入图像进行区域划分的信息。
73.在一些情况下，输入图像中包含的内容较多，例如输入图像包括多个街道，则可以将输入图像按照街道进行区域划分。或者，由于输入图像的内容具有近大远小的特点，可以按照输入图像的内容的远近，对输入图像进行区域划分。
74.在操作s512，对每一个区域对象进行高度维度标定，得到每一个区域对象的高度维度标定结果。
75.在操作s513，对输入图像进行水平维度标定，得到水平维度标定结果。
76.图5示出的示意图中，可以由输入图像确定n个区域对象(包括区域对象a1，区域对象an)以及对应的n个高度标定结果(包括高度维度标定结果h1，高度维度标定结果hn)，其中，n表示经过区域划分后，输入图像中的区域对象的个数。
77.在操作s514，根据高度维度标定结果和水平维度标定结果，得到三维标定图像。
78.本公开实施例的对象检测方法，通过对输入图像进行区域划分以及对每一个区域对象进行高度维度标定，可以获得准确的高度维度标定结果，提高对象检测方法的准确性。
79.图6示意性示出了根据本公开一实施例的对象检测装置的框图。
80.如图6所示，本公开实施例的对象检测装置600例如包括三维标定图像确定模块610、货物对象区域确定模块620以及目标对象检测结果确定模块630。
81.三维标定图像确定模块610，用于对输入图像进行三维标定，得到三维标定图像。
82.货物对象区域确定模块620，用于对所述三维标定图像进行检测，得到货物对象区域。
83.目标对象检测结果确定模块630，用于根据检测配置信息，对所述货物对象区域进行检测，得到目标对象检测结果。
84.根据本公开实施例的对象检测装置，所述检测配置信息包括距离阈值配置信息；所述目标对象检测结果确定模块包括：第一确定子模块。
85.第一确定子模块，可以用于根据所述距离阈值配置信息，对所述货物对象区域进行检测，得到距离检测结果，所述距离检测结果表征所述货物对象区域是否超出距离阈值。
86.根据本公开实施例的对象检测装置，所述检测配置信息还包括面积阈值配置信息；所述目标对象检测结果确定模块包括：第二确定子模块。
87.第二确定子模块，可以用于根据所述面积阈值配置信息，对所述货物对象区域进行检测，得到面积检测结果，所述面积检测结果表征所述货物对象区域的面积是否超出面积阈值。
88.根据本公开实施例的对象检测装置，所述检测配置信息还包括高度阈值配置信息；所述目标对象检测结果确定模块包括：第三确定子模块。
89.第三确定子模块，可以用于根据所述高度阈值配置信息，对所述货物对象区域进行检测，得到高度检测结果，所述高度检测结果表征所述货物对象区域对应的货物对象是否超出高度阈值。
90.根据本公开实施例的对象检测装置，所述三维标定图像确定模块包括：三维标定图像确定子模块。
91.三维标定图像确定子模块，可以用于对输入图像分别进行水平维度标定和高度维度标定，得到所述三维标定图像。
92.根据本公开实施例的对象检测装置，所述三维标定图像确定子模块包括：区域对象确定单元、高度维度标定单元、水平维度标定单元以及三维标定图像确定单元。
93.区域对象确定单元，可以用于根据区域配置信息，对输入图像进行区域划分，得到多个区域对象。
94.高度维度标定单元，可以用于对每一个所述区域对象进行高度维度标定，得到每一个所述区域对象的高度维度标定结果。
95.水平维度标定单元，可以用于对所述输入图像进行水平维度标定，得到水平维度标定结果。
96.三维标定图像确定单元，可以用于根据所述高度维度标定结果和所述水平维度标定结果，得到所述三维标定图像。
97.应该理解，本公开装置部分的实施例与本公开方法部分的实施例对应相同或类似，所解决的技术问题和所达到的技术效果也对应相同或类似，本公开在此不再赘述。
98.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。
99.图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备700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。
100.如图7所示，设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(rom)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(ram)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、rom 702以及ram 703通过总线704彼此相连。输入/输出(i/o)接口705也连接至总线704。
101.设备700中的多个部件连接至i/o接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700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。
102.计算单元701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701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701执行上文所描述的各个方法和处理，例如对象检测方法。例如，在一些实施例中，对象检测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708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到ram 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的对象检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行对象检测方法。
103.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)、复杂可编程逻辑设备(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。
104.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。
105.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。
106.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。
107.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。
108.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。
109.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。
110.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。