胎压监测方法、装置、车辆及存储介质与流程

1.本发明涉及汽车领域，具体而言，涉及一种胎压监测方法、装置、车辆及存储介质。


背景技术：

2.胎压监控对于汽车来说非常重要，轮胎是汽车唯一接触地面的部件，行驶作用力和制动力都源于轮胎，胎压监测能够起到保证轮胎最佳状态的作用。例如，预知漏气、预防爆胎、保证四轮胎压一致行车不跑偏、减少油耗等作用。
3.现有胎压监控系统主要有两种方案：一种是采用胎压传感器的直接监控方法，各个轮胎均需要安装，成本较高。另一种降低成本的方案是是采用已有的轮速、加速度等信息进行胎压估算的间接监控方法，但是该方法受信号精度、算法等影响，估算精度不高，存在容易误报问题。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种胎压监测方法、装置、车辆及存储介质，以至少解决现有的根据轮速、加速度等信息进行胎压估算的间接监控方法受信号精度、算法等影响，估算精度不高，存在容易误报的技术问题。
5.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种胎压监测方法，包括：
6.获取车辆的属性信息，其中，属性信息包括：车速和电机转速；利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值，其中，胎压监测模型中包括属性信息与胎压值的对应关系，胎压监测模型基于样本数据采用在线学习算法训练得到。
7.可选的，胎压监测方法还包括：获取车辆的车轮的滑移率；将滑移率与预设阈值对比；若滑移率不大于预设阈值，执行利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值的步骤。
8.可选的，利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值包括：根据车速和电机转速从胎压对照表中查询得到目标胎压值，其中胎压对照表利用胎压监测模型得到。
9.可选的，利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值包括：根据多个车速和多个电机转速利用胎压监测模型得到多个初始胎压值；对多个初始胎压值进行滤波降噪处理得到目标胎压值。
10.可选的，对多个初始胎压值进行滤波降噪处理得到目标胎压值包括：利用第一均方根公式对多个初始胎压值进行滤波降噪处理得到目标胎压值。
11.可选的，胎压监测模型基于样本数据采用在线学习算法训练得到包括：利用数据采集车辆实时采集样本数据，其中，样本数据包括车速数据、电机转速数据和胎压值数据；以预设车速间隔对车速数据进行划分得到多个车速区间，其中，每个车速区间用一个区间中值去表征；基于区间中值、电机转速数据和胎压值数据构建多个结构体，其中，结构体中包括：区间中值、区间中值所对应的电机转速数据、区间中值所对应胎压值数据；基于多个结构体，采用在线学习算法训练得到胎压监测模型。
12.可选的，基于区间中值、电机转速数据和胎压值数据构建多个结构体包括：利用第二均方根公式确定电机转速数据的均值得到平均电机转速；基于区间中值、平均电机转速和胎压值数据构建多个结构体。
13.根据本发明其中一实施例，还提供了一种胎压监测装置，包括：
14.获取模块，获取模块用于获取车辆的属性信息，其中，属性信息包括：车速和电机转速；监测模块，监测模块利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值，其中，胎压监测模型中包括属性信息与胎压值的对应关系，胎压监测模型基于样本数据采用在线学习算法训练得到。
15.可选地，胎压监测装置还包括判断模块，判断模块用于获取车辆的车轮的滑移率；将滑移率与预设阈值对比；若滑移率不大于预设阈值，执行利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值的步骤。
16.可选的，监测模块还用于利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值包括：根据车速和电机转速从胎压对照表中查询得到目标胎压值，其中胎压对照表利用胎压监测模型得到。
17.可选的，监测模块还用于利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值包括：根据多个车速和多个电机转速利用胎压监测模型得到多个初始胎压值；对多个初始胎压值进行滤波降噪处理得到目标胎压值。
18.可选的，监测模块还用于对多个初始胎压值进行滤波降噪处理得到目标胎压值包括：利用第一均方根公式对多个初始胎压值进行滤波降噪处理得到目标胎压值。
19.可选的，胎压监测装置还包括训练模块，训练模块用于训练得到胎压监测模型，胎压监测模型基于样本数据采用在线学习算法训练得到包括：利用数据采集车辆实时采集样本数据，其中，样本数据包括车速数据、电机转速数据和胎压值数据；以预设车速间隔对车速数据进行划分得到多个车速区间，其中，每个车速区间用一个区间中值去表征；基于区间中值、电机转速数据和胎压值数据构建多个结构体，其中，结构体中包括：区间中值、区间中值所对应的电机转速数据、区间中值所对应胎压值数据；基于多个结构体，采用在线学习算法训练得到胎压监测模型。
20.可选的，训练模块还用于基于区间中值、电机转速数据和胎压值数据构建多个结构体包括：利用第二均方根公式确定电机转速数据的均值得到平均电机转速；基于区间中值、平均电机转速和胎压值数据构建多个结构体。
21.根据本发明其中一实施例，还提供了一种车辆，计算机程序被设置为在车辆中部署的处理器上运行，执行上述任一项中的胎压监测方法。
22.根据本发明其中一实施例，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质中存储有计算机程序，其中，计算机程序被设置为在计算机或处理器上运行时，执行上述任一项中的胎压监测方法。
23.在本发明实施例中，获取车辆的属性信息，其中，属性信息包括：车速和电机转速；利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值，其中，胎压监测模型中包括属性信息与胎压值的对应关系，胎压监测模型基于样本数据采用在线学习算法训练得到。其中，电机转速相较于传统的轮速信息精度更高，通过将车速和高精度的电机转速输入到训练好的胎压监测模型中得到高精度的胎压值，进而解决了现有的根据轮速、加速度等信息进行胎
压估算的间接监控方法受信号精度、算法等影响，估算精度不高，存在容易误报的技术问题。
附图说明
24.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
25.图1是根据本发明其中一实施例的胎压监测方法的流程图；
26.图2是根据本发明其中一实施例的胎压监测装置的结构框图。
具体实施方式
27.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。
28.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。
29.根据本发明实施例，提供了一种胎压监测方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
30.该方法实施例可以在包含存储器和处理器的电子装置、类似的控制装置或者系统中执行。以电子装置为例，电子装置可以包括一个或多个处理器和用于存储数据的存储器。可选地，上述电子装置还可以包括用于通信功能的通信设备以及显示设备。本领域普通技术人员可以理解，上述结构描述仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，电子装置还可包括比上述结构描述更多或者更少的组件，或者具有与上述结构描述不同的配置。
31.处理器可以包括一个或多个处理单元。例如：处理器可以包括中央处理器(central processing unit，cpu)、图形处理器(graphics processing unit，gpu)、数字信号处理(digital signal processing，dsp)芯片、微处理器(microcontroller unit，mcu)、可编程逻辑器件(field－programmable gate array，fpga)、神经网络处理器(neural-network processing unit，npu)、张量处理器(tensor processing unit，tpu)、人工智能(artificial intelligent，ai)类型处理器等的处理装置。其中，不同的处理单元可以是独立的部件，也可以集成在一个或多个处理器中。在一些实例中，电子装置也可以包括一个或
多个处理器。
32.存储器可用于存储计算机程序，例如存储本发明实施例中的胎压监测方法对应的计算机程序，处理器通过运行存储在存储器内的计算机程序，从而实现上述的胎压监测方法。存储器可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
33.通信设备用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，通信设备包括一个网络适配器(network interface controller，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，通信设备可以为射频(radio frequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
34.显示设备可以例如触摸屏式的液晶显示器(liquid crystal display，lcd)和触摸显示器(也被称为“触摸屏”或“触摸显示屏”)。该液晶显示器可使得用户能够与移动终端的用户界面进行交互。在一些实施例中，上述移动终端具有图形用户界面(graphical user interface，gui)，用户可以通过触摸触敏表面上的手指接触和/或手势来与gui进行人机交互，此处的人机交互功能可选的包括如下交互：创建网页、绘图、文字处理、制作电子文档、游戏、视频会议、即时通信、收发电子邮件、通话界面、播放数字视频、播放数字音乐和/或网络浏览等、用于执行上述人机交互功能的可执行指令被配置/存储在一个或多个处理器可执行的计算机程序产品或可读存储介质中。
35.图1是根据本发明实施例的胎压监测方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
36.步骤s101，获取车辆的属性信息。
37.其中，车辆的属性信息包括车速和电机转速。
38.示例性的，车速可以采用gps(global positioning system,全球定位系统)车速gps车速相较于汽车的表显车速更加准确。电机转速通过设置于电机处的传感器获取得到。
39.步骤s102，利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值。
40.其中，胎压监测模型中包括属性信息与胎压值的对应关系，胎压监测模型基于样本数据采用在线学习算法训练得到。具体的，胎压监测模型中包括属性信息与胎压值的对应关系，即每输入一条属性信息，胎压监测模型会对应产生一个胎压值。
41.需要说明的是，上述样本数据包括数据采集车辆采集得到的车速、电机转速和胎压值。上述在线学习算法可以采用ftrl(follow the regularized leader)、bpr(bayesian probit regression)等在线学习算法。在线学习算法的特点是每来一个样本就能训练，能够根据线上反馈数据，实时快速地进行模型调整，使得模型及时反映线上的变化，提高线上预测的准确率。
42.上述监测得到的目标胎压值可以实时的显示于车辆的仪表盘或车载显示器上。此外，整个胎压监测可以是实时监测，也可以是每间隔一个预设时间间隔进行监测。胎压监测过程中，后续得到的目标胎压值会对之前的胎压值进行更新。
43.在本发明实施例中，获取车辆的属性信息，其中，属性信息包括：车速和电机转速；
利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值，其中，胎压监测模型中包括属性信息与胎压值的对应关系，胎压监测模型基于样本数据采用在线学习算法训练得到。其中，电机转速相较于传统的轮速信息精度更高，通过将车速和高精度的电机转速输入到训练好的胎压监测模型中得到高精度的胎压值，进而解决了现有的根据轮速、加速度等信息进行胎压估算的间接监控方法受信号精度、算法等影响，估算精度不高，存在容易误报的技术问题。
44.可选的，在本发明的一些实施例中，胎压监测方法还包括如下步骤：
45.步骤s1011，获取车辆的车轮的滑移率。
46.滑移率又称滑动率，当轮胎发出牵引力或制动力时，轮胎与地面之间都会发生相对运动，滑移率是在车轮运动中，滑动成分所占的比例。
47.步骤s1012，将滑移率与预设阈值对比。
48.预设阈值为判定车轮是否打滑的阈值，可以根据车辆实际情况设置预设阈值。
49.步骤s1013，若滑移率不大于预设阈值，执行利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值的步骤。
50.具体的，在执行步骤s102之前，执行上述步骤s1011、步骤s1012和步骤s1013，当滑移率小于预设阈值时，利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值的步骤。当滑移率大于预设阈值时，判定此时车辆处于打滑状态。车辆处于打滑状态下，监测胎压会得到非正常胎压，因此，车辆在打滑状态下，不进行胎压监测和更新。
51.可选的，步骤s102，利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值可以包括：根据车速和电机转速从胎压对照表中查询得到目标胎压值，其中胎压对照表利用胎压监测模型得到。
52.具体的，利用数据采集车辆和胎压监测模型预先构建一个胎压对照表，其中，胎压监测模型根据数据采集车辆的采集到自车的的属性信息确定前述属性信息对应的目标胎压值，然后根据数据采集车辆的属性信息和目标胎压值建立一个胎压对照表。胎压对照表中包括多个属性信息和目标胎压值，属性信息和目标胎压值一一对应。
53.需要说明的是，预先构建的的胎压对照表可以配置在车辆的车机系统中，车辆行驶中可以直接根据属性信息从胎压对照表中查询得到目标胎压值。相较于利用胎压监测模型监测胎压值的方式来说，查表的方式省去了模型的计算过程，进而可以降低车机系统的负载。
54.可选的，步骤s102，利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值可以包括如下步骤：
55.步骤s1021，根据多个车速和多个电机转速利用胎压监测模型得到多个初始胎压值。
56.具体的，在获取目标胎压值时，首先根据多个车速和多个电机转速利用胎压监测模型得到多个初始胎压值。其中，多个车速和多个电机转速是不同的连续时刻获取的。具体的，车速和电机转速一一对应，即获取到一个车速就会对应获取到一个电机转速。车速和电机转速共同作为一条属性信息对应产生一个初始胎压值。
57.步骤s1022，对多个初始胎压值进行滤波降噪处理得到目标胎压值。
58.具体的，对多个初始胎压值进行滤波降噪处理后得到目标胎压值可以使得目标胎
压值更加准确。
59.可选的，步骤s1022，对多个初始胎压值进行滤波降噪处理得到目标胎压值包括：利用第一均方根公式对多个初始胎压值进行滤波降噪处理得到目标胎压值。
60.具体的，利用第一均方根公式对多个初始胎压值进行滤波降噪处理得到的目标胎压值更加精准。第一均方根公式如下：
[0061][0062]
其中，p代表目标胎压值，pk代表初始胎压值，n代表初始胎压值的个数。
[0063]
需要说明的是，上述对多个初始胎压值的滤波降噪处理还可以采用中位值滤波法、算数平均值滤波法等滤波方法。
[0064]
可选的，在本发明的一些实施例中，胎压监测模型基于样本数据采用在线学习算法训练得到包括如下步骤：
[0065]
步骤s111，利用数据采集车辆实时采集样本数据，其中，样本数据包括车速数据、电机转速数据和胎压值数据。
[0066]
数据采集车辆上配置有胎压传感器，胎压值数据由胎压传感器直接获得。数据采集车辆采集得到的样本数据中，车速数据和电机转速数据作为整体和胎压值数据对应。
[0067]
步骤s112，以预设车速间隔对车速数据进行划分得到多个车速区间，其中，每个车速区间用一个区间中值去表征。
[0068]
示例性的，若预设车速间隔为3km/h(公里每小时)，则0km/h、1km/h、2km/h为一个车速区间，用区间中值1km/h来表征该车速区间，3km/h、4km/h、5km/h为一个车速区间，用区间中值4km/h来表征该车速区间，以此类推得到多个车速区间和对应的区间中值。
[0069]
需要注意的是，预设车速间隔可以根据车辆实际情况进行设定。
[0070]
步骤s113，基于区间中值、电机转速数据和胎压值数据构建多个结构体，其中，结构体中包括：区间中值、区间中值所对应的电机转速数据、区间中值所对应胎压值数据。
[0071]
步骤s114，基于多个结构体，采用在线学习算法训练得到胎压监测模型。
[0072]
具体的，利用区间中值代替多个车速，然后根据不同时刻采集到的区间中值、区间中值对应的电机转速和区间中值对应的胎压值构建多个结构体。每个采集时刻采集得到的数据，若与上个采集时刻得到的数据不同就构建一个结构体。最后采用多个结构体采用在线学习算法不断对预设模型进行训练得到胎压监测模型。
[0073]
需要说明的是，数据采集车辆在获取车速数据时，可能会存在获取获取到的车速数据与实际车速数据存在误差的情况。利用上述步骤s111、步骤s112、步骤s113和步骤s114对预设模型进行训练能够有效降低车速数据误差对模型训练的影响。
[0074]
对预设模型训练即为在不同车速下，拟合得到胎压与电机转速的对应关系。
[0075]
可选的，步骤s113，基于区间中值、电机转速数据和胎压值数据构建多个结构体可以包括如下步骤：
[0076]
步骤s1131，利用第二均方根公式确定电机转速数据的均值得到平均电机转速。
[0077]
具体的，第二均方根公式如下：
[0078][0079]
其中，v
avg
表示平均电机转速，vk表示电机转速数据，n表示电机转速数据的个数。
[0080]
需要说明的是，数据采集车辆采集到的第一条电机转速数据直接作为平均转速数据，然后每采集到一条电机转速数据就利用第二均方根公式对所有的电机转速数据进行处理得到新的平均电机转速。
[0081]
步骤s1132，基于区间中值、平均电机转速和胎压值数据构建多个结构体。
[0082]
需要说明的是，利用基于区间中值、平均电机转速和胎压值数据构建的结构体对预设模型进行训练，可以有效降低电机转速异常波动对模型训练的影响。
[0083]
可选的，在本发明的一些实施例中，胎压监测方法还包括当获取得到的目标胎压值大于最高预设风险值或小于最低预设安全值时，输出警报信息提示驾驶员。
[0084]
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根据上述实施例的方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，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的方法。
[0085]
在本实施例中还提供了一种胎压监测装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
[0086]
图2是根据本发明其中一实施例的胎压监测装置200的结构框图，如图2所示，以胎压监测装置200进行示例，该装置包括：获取模块201，获取模块201用于获取车辆的属性信息，其中，属性信息包括：车速和电机转速；监测模块202，监测模块202利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值，其中，胎压监测模型中包括属性信息与胎压值的对应关系，胎压监测模型基于样本数据采用在线学习算法训练得到。
[0087]
可选地，胎压监测装置200还包括判断模块，与监测模块202连接，判断模块用于获取车辆的车轮的滑移率；将滑移率与预设阈值对比；若滑移率不大于预设阈值，执行利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值的步骤。
[0088]
可选的，监测模块202还用于利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值包括：根据车速和电机转速从胎压对照表中查询得到目标胎压值，其中胎压对照表利用胎压监测模型得到。
[0089]
可选的，监测模块202还用于利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值包括：根据多个车速和多个电机转速利用胎压监测模型得到多个初始胎压值；对多个初始胎压值进行滤波降噪处理得到目标胎压值。
[0090]
可选的，监测模块202还用于对多个初始胎压值进行滤波降噪处理得到目标胎压值包括：利用第一均方根公式对多个初始胎压值进行滤波降噪处理得到目标胎压值。
[0091]
可选的，胎压监测装置还包括训练模块，与监测模块202连接，训练模块用于训练
得到胎压监测模型，胎压监测模型基于样本数据采用在线学习算法训练得到包括：利用数据采集车辆实时采集样本数据，其中，样本数据包括车速数据、电机转速数据和胎压值数据；以预设车速间隔对车速数据进行划分得到多个车速区间，其中，每个车速区间用一个区间中值去表征；基于区间中值、电机转速数据和胎压值数据构建多个结构体，其中，结构体中包括：区间中值、区间中值所对应的电机转速数据、区间中值所对应胎压值数据；基于多个结构体，采用在线学习算法训练得到胎压监测模型。
[0092]
可选的，训练模块还用于基于区间中值、电机转速数据和胎压值数据构建多个结构体包括：利用第二均方根公式确定电机转速数据的均值得到平均电机转速；基于区间中值、平均电机转速和胎压值数据构建多个结构体。
[0093]
本发明的实施例还提供了一种车辆，计算机程序被设置为在车辆中部署的处理器上运行，执行上述的胎压监测方法的实施例中的步骤。
[0094]
可选地，在本实施例中，上述车辆中的处理器可以被设置为运行计算机程序以执行以下步骤：
[0095]
步骤s101，获取车辆的属性信息。
[0096]
步骤s102，利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值。
[0097]
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
[0098]
本发明的实施例还提供了一种非易失性存储介质，该非易失性存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为在计算机或处理器上运行时，执行上述的胎压监测方法的实施例中的步骤。
[0099]
可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
[0100]
步骤s101，获取车辆的属性信息。
[0101]
步骤s102，利用胎压监测模型确定与属性信息对应的目标胎压值。
[0102]
可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
[0103]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0104]
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0105]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0106]
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单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0107]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0108]
所述集成的单元如果以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全部或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(可为个人计算机、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、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0109]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。