场景库构建方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种场景库构建方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着汽车即将成为第三代移动智能终端，智能化和网联化的要求也越来越高。在汽车自动驾驶功能开发过程中，需要基于一定的测试场景来实现，测试工作需要依据特定的驾驶场景、部分危险和极限场景来制作测试用例，以得到相应功能的测试用例集，而开发全面的场景库以覆盖不同功能不同用途的测试场景库是现阶段各方场景开发工作的目标。
3.目前，为了使测试场景库尽可能涵盖不同类别的测试场景，通常通过不断增加测试场景数量以及人工经验筛选补充的方式来实现，但是，随着场景库中场景数量越来越多，场景库的规模也越来越大，从而导致存储和管理的成本也随之提高。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种场景库构建方法、装置、电子设备及存储介质，以实现提高场景库中测试场景类别的覆盖率以及测试效率的效果。
5.根据本发明的一方面，提供了一种场景库构建方法，该方法包括：获取与至少一个测试任务相关联的至少一个测试场景类别，并确定各测试场景类别的类别占比；
6.针对各测试任务，获取与测试任务相对应的测试场景数量，并基于测试场景数量与类别占比，确定与测试任务相对应的推荐测试集；
7.基于各测试任务相对应的推荐测试集，构建至少一个场景库，并基于各测试任务对各场景库进行测试，以基于测试结果确定目标场景库。
8.根据本发明的另一方面，提供了一种场景库构建装置，该装置包括：
9.测试场景类别获取模块，用于获取与至少一个测试任务相关联的至少一个测试场景类别，并确定各测试场景类别的类别占比；
10.推荐测试集确定模块，用于针对各测试任务，获取与测试任务相对应的测试场景数量，并基于测试场景数量与类别占比，确定与测试任务相对应的推荐测试集；
11.目标场景库确定模块，用于基于各测试任务相对应的推荐测试集，构建至少一个场景库，并基于各测试任务对各场景库进行测试，以基于测试结果确定目标场景库。
12.根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
13.至少一个处理器；以及
14.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
15.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序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发明任一实施例所述的场景库构建方法。
16.根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储
介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的场景库构建方法。
17.本发明实施例的技术方案，首先获取与至少一个测试任务相关联的至少一个测试场景类别，并确定各测试场景类别的类别占比，进一步的，针对各测试任务，获取与测试任务相对应的测试场景数量，并基于测试场景数量与类别占比，确定与测试任务相对应的推荐测试集，最后，基于各测试任务相对应的推荐测试集，构建至少一个场景库，并基于各测试任务对各场景库进行测试，以基于测试结果确定目标场景库，解决了现有技术中场景库内测试场景堆积过多，测试场景类别覆盖程度不满足测试需求的问题，通过分析测试场景类别的类别分布以及场景库的最优规模，实现了提高测试场景的有效性及其后续测试的准确性的技术效果。
18.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明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
19.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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。
20.图1是根据本发明实施例一提供的一种场景库构建方法的流程图；
21.图2是根据本发明实施例二提供的一种场景库构建装置的结构示意图；
22.图3是实现本发明实施例的场景库构建方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
23.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
24.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
25.实施例一
26.图1为本发明实施例一提供了一种场景库构建方法的流程图，本实施例可适用于对车辆功能进行测试时，测试场景库中所包含的测试场景不满足测试任务需求的情况，该方法可以由场景库构建装置来执行，该场景库构建装置可以采用硬件和/或软件的形式实
现，该场景库构建装置可配置于终端和/或服务器中。如图1所示，该方法包括：
27.s110、获取与至少一个测试任务相关联的至少一个测试场景类别，并确定各测试场景类别的类别占比。
28.其中，测试任务可以为用于测试车辆不同功能的任务。示例性的，当需要对车辆的自动驾驶功能进行测试时，其对应的测试任务可以包括但不限于自适应巡航测试、自动紧急刹车测试以及拥堵路况代驾测试等。需要说明的是，测试任务可以包括实际情况下的测试任务，也可以包括未来预计实施的测试任务，本实施例对此不作具体限定。测试场景类别可以为用于执行测试任务所需要满足的功能要求。示例性的，当测试任务为自适应巡航测试时，其相关联的测试场景类别可以包括但不限于执行适当的车辆起步、执行适当的循线行驶以及识别并响应临时静态障碍物等；当测试任务为自动紧急刹车测试时，其相关联的测试场景类别可以包括但不限于识别并响应前方停止车辆、识别并响应临时静态障碍物以及识别并响应前方变道切入车辆等；当测试任务为拥堵路况代驾测试时，其相关联的测试场景类别可以包括但不限于执行适当的车辆跟随、执行适当的车道变换以及识别并响应相邻的停止车辆等。类别占比可以为目标测试场景类别在所有测试任务相关联的所有测试场景类别中的百分比。
29.在实际应用中，当需要对车辆的某一功能进行性能测试时，可以针对待测试的车辆功能确定相应的测试任务，进而，可以确定与各测试任务相关联的测试场景类别。可选的，获取与至少一个测试任务相关联的至少一个测试场景类别，包括：根据预先建立的各测试任务与测试场景类别之间的对应关系，确定与各测试任务相关联的各测试场景类别。
30.具体的，在确定与测试任务相关联的测试场景类别时，可以预先建立各测试任务与各测试场景类别之间的对应关系表，以根据该对应关系表确定与各测试任务相关联的各测试场景类别。
31.进一步的，为了确定各测试场景类别的重要程度，可以对已确定的测试场景类别进行统计分析，确定每一测试场景类型所出现的次数，进而，可以依据出现频次确定各测试场景类别的类别占比，以基于类别占比分析每一测试场景类别的重要程度。可选的，确定各测试场景类别的类别占比，包括：将各测试任务的各测试场景类别进行叠加处理，并确定各测试场景的频次信息；基于频次信息，确定各测试场景类别的类别占比。
32.其中，频次信息可以为各测试场景类别的出现频率或者出现次数。
33.在具体实施中，在确定各测试任务相关联的所有测试场景类别后，可以将所述测试任务的所有测试场景类别进行叠加处理，得到一个与需要进行测试的车辆功能相对应的总测试场景类别库，进一步的，统计分析各测试场景类别在总测试场景类别库中出现的次数，以基于各测试场景类别的次数确定其类别占比。示例性的，当需要测试车辆的自动驾驶功能时，其对应的测试任务可以为27个，每个测试任务对应若干个测试场景类别，将27个测试任务的所有测试场景类别进行叠加处理后，得到包含500个测试测试场景类别的总测试场景类别库，其中，测试场景类别为执行适当的车辆起步在总测试场景类别库中出现的次数为50次时，其对应的类别占比则为10％；测试场景类别为执行适当的循线行驶在总测试场景类别库中出现的次数为20次，则其对应的类别占比为4％。
34.s120、针对各测试任务，获取与测试任务相对应的测试场景数量，并基于测试场景数量与类别占比，确定与测试任务相对应的推荐测试集。
35.其中，测试场景数量可以为当前测试任务所需的测试场景个数。示例性的，测试场景数量可以为500例、1000例或者1500例等。推荐测试集可以为包含优选测试场景类别的集合。优选测试场景类别可以为对测试车辆功能有明确的测试意义的测试场景类别。
36.可选的，针对各测试任务，获取与测试任务相对应的测试场景数量，并基于测试场景数量与类别占比，确定与测试任务相对应的推荐测试集，包括：基于各测试任务的当前测试需求，确定与测试任务相对应的测试场景数量；基于测试场景数量与测试场景类别的类别占比，确定各测试场景类别的场景数量；根据预先设置的有效场景库与场景数量，构建与测试任务相对应的推荐测试集。
37.其中，当前测试需求可以为测试开发人员在当前时刻对于待测试车辆功能的测试需求。示例性的，依据当前测试需求，其对应的测试场景数量可以为500例、1000例或者1500例等。场景数量为各测试场景类别的数量。有效场景库可以为预先建立的，用于存储基于车辆功能测试要求的场景有效性分析得到的有效场景的场景库。有效场景可以为在车辆功能测试中有实际测试意义的场景，即对车辆功能测试过程有用的场景。
38.在具体实施中，在确定各测试任务的推荐测试集时，可以获取各测试任务的当前测试需求，以得到与各测试任务相对应的测试场景数量，进一步的，根据各测试任务的测试场景数量以及各测试任务中各测试场景类别的类比占比，确定各测试场景类别在当前测试场景数量下的数量，并基于已确定的各测试场景类别的场景数量从预先建立的有效场景库中调取目标场景数量的测试场景类别，基于调取后的测试场景类别构建各测试任务相对应的推荐测试集。
39.需要说明的是，构建推荐测试集的好处在于：可以在前期车辆功能开发过程中，基于推荐测试集对目标车辆功能进行测试，以便于根据测试结果对该车辆功能进行调试。
40.s130、基于各测试任务相对应的推荐测试集，构建至少一个场景库，并基于各测试任务对各场景库进行测试，以基于测试结果确定目标场景库。
41.其中，场景库可以为包含测试车辆功能所需的所有测试场景的集合。测试结果可以包括测试通过、测试未通过以及测试异常。
42.在实际应用中，不同数量级的场景库在进行不同测试任务的仿真测试时，所得到的测试效果不同，因此，需要确定包含适当数量的测试场景的场景库，以便基于该场景库实现最佳测试效果。可选的，基于各测试任务相对应的推荐测试集，构建至少一个场景库，包括：针对各测试任务，确定至少一个预设比例，以基于预设比例对推荐测试集进行扩充处理，得到至少一个功能测试集；将各测试任务的功能测试集进行叠加处理，以得到至少一个场景库。
43.在本实施例中，预设比例可以为预先设置的测试集扩充比例。示例性的，预设比例可以为1:10、1:20或者1:50等。例如，预设比例可以设置为1:20，推荐测试集中测试场景类别的数量为500个，基于预设比例对推荐测试集进行扩充处理后，得到的功能测试集中测试场景类别的数量为10000个。
44.在具体实施中，在确定各测试任务对应的推荐测试集后，为了确定不同数量级的场景库的测试效果，可以确定多个预设比例，并根据预设比例对各测试任务的推荐测试集进行扩充处理，从而得到与各测试任务相对应的多个功能测试集，进一步的，分别将各测试任务的功能测试集进行叠加处理，即可得到多个场景库，其中，各场景库与各预设比例相对
应。
45.进一步的，分别基于各测试任务对已确定的各场景库进行测试，从而得到测试结果，以便可以基于每个场景库的测试结果，确定符合要求的目标场景库。
46.可选的，基于测试结果确定目标场景库，包括：根据测试结果，确定各场景库的测试通过率、测试失败信息以及测试异常原因；基于测试通过率、测试失败信息和测试异常原因，在各场景库中确定所述目标场景库。
47.在本实施例中，测试通过率可以为各测试任务中通过测试的测试场景类别的数量与总测试场景类别数量的比值。测试失败信息可以为各测试任务中未通过测试的测试场景类别的具体情况。测试异常原因可以为各测试任务中测试场景类别出现测试异常的原因。示例性的，测试异常原因可以包括但不限于场景文件出现问题以及缺失关键参数等。
48.在具体实施中，在得到各场景库的测试结果后，可以根据测试结果，确定各场景库在应对相同测试任务时，通过测试的测试场景类别的数量与总场景测试类别的数量的比值，分析未通过测试的测试场景类别的具体情况，以及分析出现异常测试场景类别的报错原因，从而可以通过对各场景库的测试通过率、测试失败信息以及测试异常原因进行分析，以确定场景数量合理以及测试结果满足要求的目标场景库。
49.需要说明的是，目标场景库与需要测试的车辆功能相对应，在确定目标场景库后，在后续对该车辆功能的其他测试任务进行测试时，均可以从目标场景库中直接调取测试场景。
50.还需说明的是，随着时间的变化，目标场景库中的测试场景可能会出现不符合当前实际情况，或者由于新增测试任务的变动而导致目标场景库中的测试场景不满足其测试任务需求的情况，基于此，在确定目标场景库之后，还需要对其进行动态更新，以使目标场景库始终满足测试任务需求和实际应用场景需求。
51.在上述技术方案的基础上，还包括：当检测到新增测试任务时，基于新增测试任务，更新目标场景库；以及，获取场景库管理规则，以基于场景库管理规则更新所述目标场景库。
52.在实际应用中，对于车辆同一功能进行测试时，测试开发人员可能会随着时间的增加，开发出不同于已有测试任务的其他测试任务，可以将新开发出的测试任务作为新增测试任务。
53.在本实施例中，场景库管理规则可以为对已构建的场景库的后续维护所需要依据的规则。示例性的，场景库管理规则可以包括但不限于存储空间、更新频率、场景日期要求以及场景利用率统计等。例如，对于存储空间，目标场景库会有其固定的存储空间，在后续新增或去除测试场景时需要始终保持目标场景库的存储空间不会发生变化；对于更新频率，可以预先设置更新周期，以便可以基于预设更新周期对目标场景库进行周期性更新；对于场景日期要求，随着时间的增加，目标场景库中与当前时间相距较远的测试场景可能不符合当前实际情况，因此可以这些测试场景去除，从而可以将最新时间的测试场景补充在空出的存储空间中。
54.本发明实施例的技术方案，首先获取与至少一个测试任务相关联的至少一个测试场景类别，并确定各测试场景类别的类别占比，进一步的，针对各测试任务，获取与测试任务相对应的测试场景数量，并基于测试场景数量与类别占比，确定与测试任务相对应的推
荐测试集，最后，基于各测试任务相对应的推荐测试集，构建至少一个场景库，并基于各测试任务对各场景库进行测试，以基于测试结果确定目标场景库，解决了现有技术中场景库内测试场景堆积过多，测试场景类别覆盖程度不满足测试需求的问题，通过分析测试场景类别的类别分布以及场景库的最优规模，实现了提高测试场景覆盖率、测试场景的有效性以及后续测试结果的准确性的技术效果。
55.实施例二
56.图2为本发明实施例二提供的一种场景库构建装置的结构示意图。如图2所示，该装置包括：测试场景类别获取模块210、推荐测试集确定模块220和目标场景库确定模块230。
57.其中，测试场景类别获取模块210，用于获取与至少一个测试任务相关联的至少一个测试场景类别，并确定各测试场景类别的类别占比；
58.推荐测试集确定模块220，用于针对各测试任务，获取与测试任务相对应的测试场景数量，并基于测试场景数量与类别占比，确定与测试任务相对应的推荐测试集；
59.目标场景库确定模块230，用于基于各测试任务相对应的推荐测试集，构建至少一个场景库，并基于各测试任务对各场景库进行测试，以基于测试结果确定目标场景库。
60.本发明实施例的技术方案，首先获取与至少一个测试任务相关联的至少一个测试场景类别，并确定各测试场景类别的类别占比，进一步的，针对各测试任务，获取与测试任务相对应的测试场景数量，并基于测试场景数量与类别占比，确定与测试任务相对应的推荐测试集，最后，基于各测试任务相对应的推荐测试集，构建至少一个场景库，并基于各测试任务对各场景库进行测试，以基于测试结果确定目标场景库，解决了现有技术中场景库内测试场景堆积过多，测试场景类别覆盖程度不满足测试需求的问题，通过分析测试场景类别的类别分布以及场景库的最优规模，实现了提高测试场景覆盖率、测试场景的有效性以及后续测试结果的准确性的技术效果。
61.可选的，测试场景类别获取模块210包括测试场景类别确定单元，用于根据预先建立的各测试任务与测试场景类别之间的对应关系，确定与各测试任务相关联的各所述测试场景类别。
62.可选的，测试场景类别获取模块210还包括类别占比确定单元，用于将各测试任务的各测试场景类别进行叠加处理，并确定各测试场景的频次信息；基于频次信息，确定各测试场景类别的类别占比。
63.可选的，推荐测试集确定模块220包括测试场景数量确定单元、场景数量确定单元和推荐测试集构建单元。
64.测试场景数量确定单元，用于基于各测试任务的当前测试需求，确定与测试任务相对应的测试场景数量；
65.场景数量确定单元，用于基于测试场景数量与测试场景类别的类别占比，确定各测试场景类别的场景数量；
66.推荐测试集构建单元，用于根据预先设置的有效场景库与场景数量，构建与测试任务相对应的推荐测试集。
67.可选的，目标场景库确定模块230包括场景库构建单元，用于针对各测试任务，确定至少一个预设比例，以基于预设比例对推荐测试集进行扩充处理，得到至少一个功能测
试集；将各测试任务的功能测试集进行叠加处理，以得到至少一个场景库。
68.可选的，目标场景库确定模块230还包括目标场景库确定单元，用于根据测试结果，确定各场景库的测试通过率、测试失败信息以及测试异常原因；基于测试通过率、测试失败信息和测试异常原因，在各场景库中确定目标场景库。
69.可选的，所述装置还包括：目标场景库更新模块，用于当检测到新增测试任务时，基于新增测试任务，更新目标场景库；以及，获取场景库管理规则，以基于场景库管理规则更新目标场景库。
70.本发明实施例所提供的场景库构建装置可执行本发明任意实施例所提供的场景库构建方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
71.实施例三
72.图3示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。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(如头盔、眼镜、手表等)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/或者要求的本发明的实现。
73.如图3所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(rom)12、随机访问存储器(ram)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(rom)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(ram)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、rom 12以及ram 13通过总线14彼此相连。输入/输出(i/o)接口15也连接至总线14。
74.电子设备10中的多个部件连接至i/o接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10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。
75.处理器11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。处理器11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处理器、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。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如场景库构建方法。
76.在一些实施例中，场景库构建方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到ram 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的场景库构建方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行场景库构建方法。
77.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。
78.用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序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，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序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。
79.在本发明的上下文中，计算机可读存储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计算机程序。计算机可读存储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。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。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。
80.为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：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电子设备。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。
81.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)、区块链网络和互联网。
82.计算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，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
83.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，本发明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
要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
84.上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。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。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。