基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位系统及方法

技术领域

本发明涉及软件技术领域，具体涉及一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位系统、方法、终端及介质。

背景技术

目前，位置服务已经在生活服务领域和特定行业应用领域得到越来越广泛应用，例如网络出行服务，外卖服务，物联网服务，智能交通调度等领域。现有位置定位技术主要分为终端侧解算定位和网络侧解算定位两类主流技术。终端侧解算定位技术主要是包含了GPS定位，北斗定位在内等卫星导航定位技术，通过终端设备的卫星定位模块提供位置定位服务，卫星定位技术成熟定位精度高，在无卫星定位信号或无卫星定位功能的情况下，无法为终端设备提供精准定位服务；网络侧解算定位主要根据无线网络定位信号数据(包括无线信号功率测量数据，无线信号时间测量数据，无线信号角度测量数据)采用几何测量定位方法或者位置指纹定位方法进行定位，几何测量定位方法如三角定位方法一般依赖无线网络的信源位置信息(无线网络信源一般是指基站，WIFI设备等无线信号发射设备)，在缺少信源位置信息或者测得的信源数量少于3个的情况下无法进行有效定位，无线信号位置指纹定位方法需要构建无线信号位置指纹库，无线信号位置指纹库数据的准确性和有效性对定位效果影响很大，传统人工方式建立无线信号指纹库效率低，指纹数据的实时性和有效性差；使用随机位置自动采集的网络信号数据构建的位置指纹库存在指纹位置分布不均匀，缺乏指纹位置间的位置相关性，影响指纹定位方法的定位准确性和有效性。在缺乏高效、准确、自动化的位置指纹库构建方法情况下，使用移动通信数据如MR数据(4G/5G终端测量报告)进行位置定位的准确性和可用性差，无法规模化提供终端定位服务。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位系统、方法、终端及介质，提升位置指纹库构建效率，指纹数据的实时性和有效性好，指纹位置间具有相关性和方向性，增强了交通线路场景下使用移动网络信号数据进行终端定位的准确性和有效性。

第一方面，本发明实施例提供的一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位系统，包括：线路基础数据采集模块、线路位置指纹库模块、网络数据解析适配模块和终端定位处理模块，其中，

所述线路基础数据采集模块用于自动采集交通工具在行进过程中的线路基础数据，按采样时间顺序生成基础信息采样点序列；

所述线路位置指纹库模块用于根据采集到的基础信息采样点序列关联采样点路线名称并根据预先设定的相邻线路点距离间隔，生成线路具有相同线路方向且位置间隔均匀的线路轨迹参考点序列，将线路轨迹参考点数据生成轨迹参考点的信号指纹特征，接收并保存线路轨迹参考点序列数据，根据线路轨迹参考点序列数据生成线路位置指纹样本库，根据位置指纹样本点的经纬度位置找出匹配线路基础信息采样点数据，使用匹配的基础信息样本点生成的指纹特征数据，自动更新位置指纹样本库的样本点信号指纹特征；

所述网络数据解析适配模块采集并解析第三方网络数据，根据不同网络数据类型提供网络数据自适应解析处理，生成包含有移动网络信号的待定位采样点序列；

所述终端定位处理模块使用线路位置指纹样本库数据，采用以基站为特种的分类方法对待定位采样点标记上类型标签，使用位置指纹定位方法处理待定位采样点数据，为待定位采样点标记上匹配的位置指纹标签。

第二方面，本发明实施例提供的一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位方法，包括以下步骤：

接收并获取交通工具在行进过程中的线路基础数据，按采样时间顺序生成基础信息采样点序列；

根据采集到的基础信息采样点序列关联采样点路线名称并根据预先设定的相邻线路点距离间隔，生成线路具有相同线路方向且位置间隔均匀的线路轨迹参考点序列数据，将线路轨迹参考点序列数据生成轨迹参考点的信号指纹特征，接收并保存线路轨迹参考点序列数据，根据线路轨迹参考点序列数据生成线路位置指纹样本库，根据位置指纹样本点的经纬度位置找出匹配线路基础信息采样点数据，使用匹配的基础信息样本点生成的指纹特征数据，自动更新位置指纹样本库的样本点信号指纹特征；

采集并解析第三方网络数据，根据不同网络数据类型提供网络数据自适应解析处理，生成包含有移动网络信号的待定位采样点序列；

使用线路位置指纹样本库数据，采用以基站为特种的分类方法对待定位采样点标记上类型标签，使用位置指纹定位方法处理待定位采样点数据，为待定位采样点标记上匹配的位置指纹标签。

第三方面，本发明实施例提供的一种智能终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述实施例描述的方法。

第四方面，本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述实施例描述的方法。

本发明的有益效果：

本发明提供的一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位系统、方法、终端及介质，通过自动采集交通工具在行进过程中的基础数据，并自动生成线路位置指纹样本库，实现定位处理，全程自动化处理，无需人工参与，提升位置指纹库构建效率，并且使用测试数据进行指纹数据的自动化更新，实现了指纹数据的实时性和有效性好，指纹位置间具有位置相关性和方向性，增强了交通线路场景下使用移动网络信号数据进行终端定位的准确性和有效性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1示出了本发明第一实施例所提供的一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位系统的结构框图；

图2示出了本发明第二实施例所提供的一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位方法的流程图；

图3示出了本发明第三实施例所提供的一种智能终端的结构框图。

具体实施方式

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做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。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。

如图1所示，示出了本发明第一实施例所提供的一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位系统的结构框图，该系统包括：线路基础数据采集模块、线路位置指纹库模块、网络数据解析适配模块和终端定位处理模块。

线路基础数据采集模块自动采集车辆、高铁以及轻轨的行进过程中的线路基础数据，按采样时间顺序生成基础信息采样点序列，基础信息采样点包括采样类型、采样时间、经纬度、移动网信号列表等数据内容，基础信息采样点序列优选的通过实时数据采集接口提供给线路位置指纹库模块。

线路位置指纹库模块包括位置指纹生成单元，所述位置指纹生成单元使用线路基础信息采样点的采样类型和经纬度，根据地图数据获取基础信息采样点的区域信息和线路名称，例如：道路名称、地铁线路名称、高铁线路名称、轻轨线路名称。由于交通线路轨迹的连续性和方向性，可基于采样点的线路名称、经纬度以及运动线路方向，将线路基础信息采样点序列中将连续的具有相同线路名称和运动方向的线路基础信息采样点划分为同一段线路采样点段落，线路采样点段落中的采样点具有相同的线路名称和线路方向，并且按照线路顺序进行排列。根据线路采样点段落中的采样点顺序，计算出每个采样点到第一个采样点的累计距离和线路采样点段落总长度，累计距离DIS[i]，DIS[i]＝

DIS[i-1]+d(i,i-1),其中d(i,i-1)为相邻采样点i与i-1之间两点直线距离，最后一个采样点n到第一个采样点的累计距离DIS[n]也即为线路采样点段落总长度，预先设定相邻线路点距离间隔参数MDIS，根据预先设定的相邻线路点距离间隔MDIS和线路采样点段落生成线路轨迹参考点序列，线路轨迹参考点序列是按照线路顺序由一系列位置联系、间隔均匀的线路轨迹参考点构成，线路轨迹参考点数据包括：区域、线路名称、参考点编号、参考点经纬度、移动网络参考信号列表，将路采样点段落的第一个采样点作为线路参考点序列中的一个点，并且从第一个采样点开始每隔距离MDIS生成一个线路轨迹参考点j，线路轨迹参考点j的经纬度可以根据位置插值算法，首先计算出线路参考点j到第一个采样点的累计距离Ref[j]，Ref[j]＝MDIS*(j-1)，将线路参考点j映射插值到相邻两个线路采样点k,k+1之间的直线线段,进而计算得到线路轨迹参考点j的经纬度坐标,其中线路轨迹参考点j与线路采样点k,k+1之间需要满足距离关系：DIS[k]<＝Ref[j]<＝DIS[k+1]，根据预先设定无线信号指纹距离参数DFPRINT，在线路基础信息采样点序列中查找与线路轨迹参考点j经纬度位置在距离范围DFPRINT内的基础信息采样点，将满足条件的基础信息采样点的移动网络信号列表数据添加到线路轨迹参考点j的移动网络参考信号列表中,并将线路轨迹参考点j按顺序添加到线路轨迹参考点序列，生成的线路轨迹参考点序列数据将传递至线路位置指纹样本库模块生成线路位置指纹样本库。

线路位置指纹库模块包括线路位置指纹样本库单元，线路位置指纹样本库单元接收并保存线路轨迹参考点序列数据，根据线路轨迹参考点序列数据生成线路位置指纹样本库。具体包括：根据线路轨迹参考点j的移动网络参考信号列表数据生成参考点j网络信号指纹特征列表，列表可选的网络信号指纹特征字段不限于：基站标识、基站类型、信号强度均值、信号强度方差、信号强度最大值、信号强度最小值。预先设定位置相似距离参数DCFM，按照序列中的参考点顺序，将线路轨迹参考点j与线路位置指纹样本库中相同线路方向的位置指纹样本点进行位置相似性比较，判断距离间隔是否在设定的相似距离DCFM范围内，若是，则在线路轨迹参考点上标记为位置相似，若否，则标记为位置不相似，将标记为不相似的线路轨迹参考点j生成线路位置指纹样本点数据，线路位置指纹样本点数据包括：区域、线路名称、样本点编号、样本点经纬度、线路方向、网络信号指纹特征列表。根据位置指纹样本点的经纬度和线路方向，将位置指纹样本点按线路顺序插入到同向线路位置指纹样本点库对应位置中，构建线路方向一致、位置连续、间隔均匀的线路位置指纹样本库，是具有交通线路特征的样本库，这一点是与现有技术使用的指纹库的不同之处。

线路位置指纹库模块包括指纹数据更新单元，指纹数据更新单元接收线路基础信息采样点序列，线路位置指纹库包括多个线路位置指纹样本点m，在线路基础信息采样点序列中查找与线路位置指纹样本点m位置在无线信号指纹距离范围DFPRINT内的基础信息采样点，并根据基础信息采样点的移动网络信号列表数据处理得到网络信号指纹特征列表，将得到的网络信号指纹特征列表更新线路位置指纹样本点m的网络信号特征列表。指纹数据更新单元处理线路基础信息采样点序列，根据位置指纹样本点的经纬度位置找出匹配的线路基础信息采样点数据，使用匹配的基础信息采样点生成的指纹特征数据，自动更新线路位置指纹样本库的样本点信号指纹特征，实现了指纹位置样本库的实时性和准确性。

网络数据解析适配模块采集并解析第三方网络数据，根据不同网络数据类型提供网络数据自适应解析处理方法，生成包含有移动网络信号的待定位采样点序列，优选的根据网络数据的记录时间将网络数据自动解析生成待定位采样点数据序列，待定位采样点数据优选的字段内容有：终端标识、采样时间、移动网定位信号列表。网络数据解析适配模块将带定位采样点数据序列发送给终端定位处理模块。

终端定位处理模块使用线路位置指纹样本库数据，对待定位采样点数据进行分类识别和采样点线路位置指纹定位。

具体地，使用线路位置指纹样本库对待定位采样点序列数据进行位置指纹定位处理，待定位采样点的定位处理过程分为两个环节：采样点分类识别，采样点线路位置指纹定位。采样点分类识别环节将基站标识作为分类识别的特征数据，使用待定位采样点的移动网定位信号列表中的基站标识和线路位置指纹样本库中的基站标识，对待定位采样点进行分类处理，处理后的待定位采样点可分为：道路，高铁，地铁，轻轨，非线路等类别，将类别为道路，高铁，地铁，轻轨等线路类型的待定位采样点提交给采样点线路位置指纹定位环节进一步处理，上述分类处理方法采用现有技术实现。采样点线路位置指纹定位环节将根据线路位置指纹样本库的指纹特征数据，采用位置指纹定位方法处理待定位采样点数据，为待定位采样点匹配合适的位置指纹样本点，并打上对应的位置标签：线路名称，线路点编号、线路点方向、线路点经纬度，从而实现线路场景网络数据的精准定位，上述位置指纹定位方法采用现有技术实现。

以下采用轻轨为例对上述实施例进行详细描述：

(1)在轻轨车厢上安装线路基础数据采集模块进行数据自动采集，并设置采集模块的采样类型为轻轨，轻轨从起点A出发，驶向终点B，在行使过程中线路基础数据采集模块采集生成线路基础信息采样点序列，并将线路基础信息采样点序列通过实时采集接口提供给线路信号指纹库模块。

(2)线路位置指纹库模块接收线路基础信息采样点序列，根据线路基础信息采样点的采样类型、经纬度，在地铁图中查找并关联上轻轨线路名称：M号线，根据线路基础信息采样点序列的顺序和采样点运动的线路方向，得到从起点A到终点B的线路采样点段落，预先设定间隔距离MDIS，从线路采样点段落的第一个采样点开始，根据位置插值算法每间隔MDIS生成一个线路轨迹参考点，最终得到沿轨道线路从A到B一系列间隔MDIS的轨迹参考点构成的线路轨迹参考点序列S，并且根据线路轨迹参考点的移动网络参考信号列表生成每个线路轨迹参考点的网络信号指纹特征列表。在线路位置指纹样本库中查找轻轨M号线的线路位置指纹样本点，样本库中无M号线路位置指纹样本点，线路位置指纹样本点相似性比较结果为不相似，根据线路轨迹参考点数据生成线路位置指纹样本点数据，并将样本点数据按顺序插入线路位置指纹样本库中，得到轻轨M号线从A到B完整位置指纹样本点序列。

(3)同样当轻轨从B向A运行时，线路位置指纹库模块根据线路基础信息采样点序列的顺序和采样点运动的线路方向，得到从B到A的线路采样点段落，根据预先设定间隔距离MDIS，处理得到沿轨道线路从B到A一系列间隔MDIS的迹参考点构成的线路轨迹参考点序列Q，并生成序列Q中每个线路轨迹参考点的网络信号指纹特征列表，同样在线路位置指纹样本库中查找轻轨M号线的线路位置指纹样本点，由于样本库中M号线位置指纹样本点的线路方向是从A到B，线路轨迹参考点序列Q中的线路轨迹参考点相似性比较的结果为不相似，序列Q中的线路轨迹参考点生成位置指纹样本点，并按线路顺序插入到指纹库中，生成M号线路从B到A方向的位置指纹样本点序列。

(4)网络数据解析适配模块采集LTE网络MR数据，自动解析MR数据生成待定位采样点数据序列，根据MR数据中的uesid，time，ci，ltescrsrp，ltenbPci，ltencrsrp等字段生成待定位采样点数据，并将待定位采样点数据序列传递给终端定位处理模块。

(5)终端定位处理模块使用线路位置指纹样本库中M号线路样本点数据的基站标识对待定位采样点数据进行分类识别，将经过分类处理后的采样点分为：轻轨和非线路两种类型，对于分类标识为轻轨的待定位采样点数据，根据M号线路的指纹样本库数据，采用位置指纹定位方法处理待定位采样点数据，将待定位采样点匹配上位置指纹标签：线路名称，线路点编号、线路点方向、线路点经纬度，从而得到待定位采样点在M号轻轨线路上的定位位置。

本发明实施例提供的一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位系统，通过自动采集交通工具在行进过程中的基础数据，并自动生成线路位置指纹样本库，实现定位处理，全程自动化处理，无需人工参与，提升位置指纹库构建效率，并且使用测试数据进行指纹数据的自动化更新，实现了指纹数据的实时性和有效性好，指纹位置间具有位置相关性和方向性，增强了交通线路场景下使用移动网络信号数据进行终端定位的准确性和有效性。

在上述的第一实施例中，提供了一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位系统，与之相对应的，本申请还提供一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位方法。请参考图2，其为本发明第二实施例提供的一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位方法的流程图。由于方法实施例基本相似于装置实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见装置实施例的部分说明即可。下述描述的方法实施例仅仅是示意性的。

如图2所示，示出了本发明第二实施例提供了一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位方法的流程图，方法包括以下步骤：

S1:接收并获取交通工具在行进过程中的线路基础数据，按采样时间顺序生成基础信息采样点序列。

基础信息采样点序列包括：采样类型、采样时间、经纬度和移动网络信号列表，所述线路轨迹参考点序列包括：区域、线路名称、参考点编号、线路方向、参考点经纬度和移动网络参考信号列表。

S2:根据采集到的基础信息采样点序列关联采样点路线名称并根据预先设定的相邻线路点距离间隔，生成线路具有相同线路方向且位置间隔均匀的线路轨迹参考点序列数据，将线路轨迹参考点序列数据生成轨迹参考点的信号指纹特征，接收并保存线路轨迹参考点序列数据，根据线路轨迹参考点序列数据生成线路位置指纹样本库，根据位置指纹样本点的经纬度位置找出匹配线路基础信息采样点数据，使用匹配的基础信息样本点生成的指纹特征数据，自动更新位置指纹样本库的样本点信号指纹特征。

具体地，根据地图数据获取基础信息采样点的区域信息和线路名称，例如：道路名称、地铁线路名称、高铁线路名称、轻轨线路名称。由于交通线路轨迹的连续性和方向性，可基于采样点的线路名称、经纬度以及运动线路方向，将线路基础信息采样点序列中将连续的具有相同线路名称和运动方向的线路基础信息采样点划分为同一段线路采样点段落，线路采样点段落中的采样点具有相同的线路名称和线路方向，并且按照线路顺序进行排列。根据线路采样点段落中的采样点顺序，计算出每个采样点到第一个采样点的累计距离和线路采样点段落总长度，累计距离DIS[i]，DIS[i]＝DIS[i-1]+d(i,i-1),其中d(i,i-1)为相邻采样点i与i-1之间两点直线距离，最后一个采样点n到第一个采样点的累计距离DIS[n]也即为线路采样点段落总长度，预先设定相邻线路点距离间隔参数MDIS，根据预先设定的相邻线路点距离间隔MDIS和线路采样点段落生成线路轨迹参考点序列，线路轨迹参考点序列是按照线路顺序由一系列位置联系、间隔均匀的线路轨迹参考点构成，线路轨迹参考点数据包括：区域、线路名称、参考点编号、参考点经纬度、移动网络参考信号列表，将路采样点段落的第一个采样点作为线路参考点序列中的一个点，并且从第一个采样点开始每隔距离MDIS生成一个线路轨迹参考点j，线路轨迹参考点j的经纬度可以根据位置插值算法，首先计算出线路参考点j到第一个采样点的累计距离Ref[j]，Ref[j]＝MDIS*(j-1)，将线路参考点j映射插值到相邻两个线路采样点k,k+1之间的直线线段,进而计算得到线路轨迹参考点j的经纬度坐标,其中线路轨迹参考点j与线路采样点k,k+1之间需要满足距离关系：DIS[k]<＝Ref[j]<＝DIS[k+1]，根据预先设定无线信号指纹距离参数DFPRINT，在线路基础信息采样点序列中查找与线路轨迹参考点j经纬度位置在距离范围DFPRINT内的基础信息采样点，将满足条件的基础信息采样点的移动网络信号列表数据添加到线路轨迹参考点j的移动网络参考信号列表中,并将线路轨迹参考点j按顺序添加到线路轨迹参考点序列，生成的线路轨迹参考点序列数据将传递至线路位置指纹样本库模块生成线路位置指纹样本库。

接收线路基础信息采样点序列，线路位置指纹库包括多个线路位置指纹样本点m，在线路基础信息采样点序列中查找与线路位置指纹样本点m位置在无线信号指纹距离范围DFPRINT内的基础信息采样点，并根据基础信息采样点的移动网络信号列表数据处理得到网络信号指纹特征列表，将得到的网络信号指纹特征列表更新线路位置指纹样本点m的网络信号特征列表。指纹数据更新单元处理线路基础信息采样点序列，根据位置指纹样本点的经纬度位置找出匹配的线路基础信息采样点数据，使用匹配的基础信息采样点生成的指纹特征数据，自动更新线路位置指纹样本库的样本点信号指纹特征，实现了指纹位置样本库的实时性和准确性。

S3:采集并解析第三方网络数据，根据不同网络数据类型提供网络数据自适应解析处理，生成包含有移动网络信号的待定位采样点序列。

具体地，对采集的不同类型网络数据进行自适应解析适配，根据解析的数据类型提供正确的数据解析处理的方法，优选的根据网络数据的记录时间将网络数据自动解析生成待定位采样点数据序列，待定位采样点数据优选的字段内容有：终端标识、采样时间、移动网定位信号列表。

S4:使用线路位置指纹样本库数据，对待定位采样点数据进行分类识别和采样点线路位置指纹定位。

具体地，使用线路位置指纹样本库对待定位采样点序列数据进行位置指纹定位处理，待定位采样点的定位处理过程分为两个环节：采样点分类识别，采样点线路位置指纹定位。采样点分类识别环节将基站标识作为分类识别的特征数据，使用待定位采样点的移动网定位信号列表中的基站标识和线路位置指纹样本库中的基站标识，对待定位采样点进行分类处理，处理后的待定位采样点可分为：道路，高铁，地铁，轻轨，非线路等类别，将类别为道路，高铁，地铁，轻轨等线路类型的待定位采样点提交给采样点线路位置指纹定位环节进一步处理，上述分类处理方法采用现有技术实现。采样点线路位置指纹定位环节将根据线路位置指纹样本库的指纹特征数据，采用位置指纹定位方法处理待定位采样点数据，为待定位采样点匹配合适的位置指纹样本点，并打上对应的位置标签：线路名称，线路点编号、线路点方向、线路点经纬度，从而实现线路场景网络数据的精准定位，上述位置指纹定位方法采用现有技术实现。

本发明提供的一种基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位方法与上述基于交通线路位置指纹库的移动网络数据定位系统出于相同的发明构思，具有相同的有益效果，此处不再赘述。

如图3所示，示出了本发明第三实施例提供的一种智能终端的结构框图，该终端包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第二实施例描述的方法。

应当理解，在本发明实施例中，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

输入设备可以包括触控板、指纹采传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风等，输出设备可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。

该存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。

具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器、输入设备、输出设备可执行本发明实施例提供的方法实施例所描述的实现方式，也可执行本发明实施例所描述的系统实施例的实现方式，在此不再赘述。

在本发明还提供一种计算机可读存储介质的实施例，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述实施例描述的方法。

所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的终端和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，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，仅仅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。另外，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、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。