一种电力作业数据的违章辨识方法及相关装置

技术领域

本发明涉及电力系统运维技术领域，尤其涉及一种电力作业数据的违章辨识方法及相关装置。

背景技术

在电网供电作业之前中，会生成工作票或操作票，指导工作人员执行作业；但若作业时无工作票或操作票，或工作票或操作票的内容违规，即难保证电网系统的运行安全以及工作人员自己的人身安全。

现有技术中对于电力作业数据的违章识别多采用人工审查的方式，效率低下且常难以准确识别违章。

发明内容

本发明提供了一种电力作业数据的违章辨识方法，用于解决现有技术中电力作业数据审查效率低下导致安全性不足的问题。

本发明第一方面提供了一种电力作业数据的违章辨识方法，包括：

获取并解析待辨识异构信息，从待辨识异构信息中提取实体属性数据；基于预设的实体关联关系，根据实体属性数据建立待辨识信息图数据库；

获取违章问题对应的第一语义内容，识别待辨识信息图数据库中包含第一语义内容的第一实体属性数据；在待辨识信息图数据库查询与第一实体属性数据关联的实体属性数据，并识别不符合预设辨识规则的实体属性数据；

当存在不符合预设辨识规则的实体属性数据时，输出对应的违章问题。

可选的，所述获取并解析待辨识异构信息，从待辨识异构信息中提取实体属性数据；基于预设的实体关联关系，根据实体属性数据建立待辨识信息图数据库，具体为：

获取待辨识异构信息，基于OCR的非结构化作业数据自动提取技术获取基础数据；所述基础数据包括：作业计划、工作票、操作票、故障单、缺陷单、停电检修申请单、二次措施单；

根据自然语言提取基础数据中的实体，并识别各实体的属性，得到实体属性数据；基于预设的实体关联关系，将各实体属性数据关联；

基于关联后的实体属性数据构建待辨识信息图数据库。

可选的，所获取违章问题对应的第一语义内容，识别待辨识信息图数据库中包含第一语义内容的第一实体属性数据；在待辨识信息图数据库查询与第一实体属性数据关联的实体属性数据，并识别不符合预设辨识规则的实体属性数据，具体为：

获取违章问题预设的第一实体，获取第一实体对应的第一语义内容；识别待辨识信息图数据库中包含第一语义内容的第一属性，获取第一属性对应的第二实体；在待辨识信息图数据库查询与第二实体存在关联关系的第三实体，并获取第三实体的属性；基于违章问题和第一实体对应的辨识规则，若第三实体不完整或第三实体属性不正确，则判断第二实体不符合预设辨识规则。

可选的，所述基于OCR的非结构化作业数据自动提取技术获取基础数据之后，还包括：基于Elasticsearch的存储及索引技术，将基础数据内容以分布式集群架构进行存储。

可选的，所述预设的实体关联关系包括：

强关联关系和非强关联关系，所述强关联关系为实体之间存在的直接关联关系；所述非强关联关系为实体之间仅存在属性的关联关系。

本申请第二方面提供了一种电力作业数据的违章辨识系统，包括：图数据库构建模块，用于获取并解析待辨识异构信息，从待辨识异构信息中提取实体属性数据；基于预设的实体关联关系，根据实体属性数据建立待辨识信息图数据库；

数据辨识模块，用于获取违章问题对应的第一语义内容，识别待辨识信息图数据库中包含第一语义内容的第一实体属性数据；在待辨识信息图数据库查询与第一实体属性数据关联的实体属性数据，并识别不符合预设辨识规则的实体属性数据；

违章问题检测模块，用于当存在不符合预设辨识规则的实体属性数据时，输出对应的违章问题。

可选的，所述图数据库构建模块中，获取并解析待辨识异构信息，从待辨识异构信息中提取实体属性数据；基于预设的实体关联关系，根据实体属性数据建立待辨识信息图数据库，具体为：

获取待辨识异构信息，基于OCR的非结构化作业数据自动提取技术获取基础数据；所述基础数据包括：作业计划、工作票、操作票、故障单、缺陷单、停电检修申请单、二次措施单；

根据自然语言提取基础数据中的实体，并识别各实体的属性，得到实体属性数据；基于预设的实体关联关系，将各实体属性数据关联；

基于关联后的实体属性数据构建待辨识信息图数据库。

可选的，所数据辨识模块中，获取违章问题对应的第一语义内容，识别待辨识信息图数据库中包含第一语义内容的第一实体属性数据；在待辨识信息图数据库查询与第一实体属性数据关联的实体属性数据，并识别不符合预设辨识规则的实体属性数据，具体为：

获取违章问题预设的第一实体，获取第一实体对应的第一语义内容；识别待辨识信息图数据库中包含第一语义内容的第一属性，获取第一属性对应的第二实体；在待辨识信息图数据库查询与第二实体存在关联关系的第三实体，并获取第三实体的属性；基于违章问题和第一实体对应的辨识规则，若第三实体不完整或第三实体属性不正确，则判断第二实体不符合预设辨识规则。

本申请第三方面提供了一种电力作业数据的违章辨识设备，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行本发明第一方面任一项所述的电力作业数据的违章辨识方法。

本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行本发明第一方面任一项所述的电力作业数据的违章辨识方法。

本发明提供的技术方案具有以下优点：通过将待辨识的异构信息解析，提取实体属性数据，建立起待辨识信息图数据库，使得各类型的信息中的内容被打散归类，以数据的属性联系在图数据库中联接起来，脱离异构信息本身的局限能够实现快速查询；通过识别图数据库中与违章问题对应的第一语义内容，查询关联的实体属性数据，再以预设规则进行识别时，图数据库能保证所有的异构信息都被辨识，提高异构信息处理完整性，且基于关联关系实现违章问题的快速辨识，提高了电力数据审查的效率。

附图说明

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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为电力作业数据的违章辨识方法的第一个流程图；

图2为电力作业数据的违章辨识方法的第二个流程图；

图3为数据存储的分布式集群架构图；

图4为待辨识信息知识图谱结构关系图；

图5为电力作业数据的违章辨识系统结构图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供了一种电力作业数据的违章辨识方法，用于解决现有技术中电力作业数据审查效率低下导致安全性不足的问题。

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的电力作业数据的违章辨识方法的第一个流程图。

S100，获取并解析待辨识异构信息，从待辨识异构信息中提取实体属性数据；基于预设的实体关联关系，根据实体属性数据建立待辨识信息图数据库；

需要说明的是，通过电网管理平台获取海量的待辨识异构信息，需要从其中辨识存在的违章问题，信息种类包括作业计划、工作票、操作票、故障单、缺陷单、停电检修申请单、二次措施单等信息，各种类的信息格式包括EXCEL、WORD、XML、PDF、图片等；

在以各格式对应的解析方式解析信息后，提取其中的实体属性数据，例如地址、人(负责人、许可人、签发人)、单位、设备等；在建立图数据库之前，会先以基础语句数据集的相关语料中提取出预设的实体关联关系，基础语句中原本就有强关联关系的，如工作票中的班组人员关系，可以根据工作票中工作负责人进行管理，以及对应工作票进行关联关系建立；而没有强关联关系的，如作业计划和工作票之间，可以通过二者之间的属性，作业时间或作业地点相同来建立关联关系；将各原本互相独立的异构信息打散，基于该预设的实体关联关系，将提取到的实体属性数据联系起来，形成网状的知识结构，建立起待辨识信息图数据库，在如A、B、C三种异构数据中，分别存在ab、bc、ac信息时，能快速将三者信息归纳，并得知存在着关联关系。

S200，获取违章问题对应的第一语义内容，识别待辨识信息图数据库中包含第一语义内容的第一实体属性数据；在待辨识信息图数据库查询与第一实体属性数据关联的实体属性数据，并识别不符合预设辨识规则的实体属性数据；

需要说明的是，需要辨识的违章问题种类较多，包括无票作业、以抢代维、作业管控、违规持票、风险评估不合理等，不同的违章问题有对应不同的第一语义内容，例如无票作业问题中将工作类别为预试、定检、检修、消缺、带电、安装更换的生产计划作为第一语义内容，识别出包含指定内容的生产计划，以识别结果为起点，以图数据库中关联关系搜索到的内容都是与对应生产计划有关的；

根据预设的辨识规则，对第一实体属性数据相关联数据进行识别，若关联数据不符合辨识规则，则可视为存在违章问题；无票辨识的辨识规则为相关联的实体属性数据需存在，如第一语义内容为生产计划，则当相关联的各种实体属性数据中工作地点、作业时间等相同的工作票需存在，否则将该第一语义内容识别为不符合预设辨识规则的实体属性数据；或在如作业管控辨识中，识别到存在与第一实体属性数据关联的数据后，对该关联数据进行数值上的计算，判断如作业量和作业时间上的不合理。

S300，当存在不符合预设辨识规则的实体属性数据时，输出对应的违章问题。

需要说明的是，当在待辨识信息图数据库中识别到不符合预设辨识规则的实体属性数据时，则说明存在预设辨识规则对应的违章问题；将存在不符合预设辨识规则的实体属性数据与识别到的位置问题一并输出，便于工作人员快速在海量工作票中识别违章问题；

现有技术一般采用图数据库的形式来存储标准化数据，使用图数据库在事件处理时实现联机事务的查询，例如将标准工作票信息存储在图数据库中；但这种方式在处理海量的待辨识信息时，仍需对每个待辨识信息依次进行语义识别和内容的违章辨识，各异构待辨识信息之间的关联难以建立，作业计划难以与工作票关联处理，效率较低；

本实施例中，通过将待辨识的异构信息解析，提取实体属性数据，建立起待辨识信息图数据库，使得各类型的信息中的内容被打散归类，以数据的属性联系在图数据库中联接起来，脱离异构信息本身的局限能够实现快速查询；通过识别图数据库中与违章问题对应的第一语义内容，查询关联的实体属性数据，再以预设规则进行识别时，图数据库能保证所有的异构信息都被辨识，提高异构信息处理完整性，且基于关联关系实现违章问题的快速辨识，提高了电力数据审查的效率。

以上为本申请提供的一种电力作业数据的违章辨识方法的第一个实施例的详细说明，下面为本申请提供的一种电力作业数据的违章辨识方法的第二个实施例的详细说明。

本实施例中，进一步的提供了一种电力作业数据的违章辨识方法，请参见图2，步骤S100具体包括步骤S101-S103，详情如下：

S101，获取待辨识异构信息，基于OCR的非结构化作业数据自动提取技术获取基础数据；所述基础数据包括：作业计划、工作票、操作票、故障单、缺陷单、停电检修申请单、二次措施单；

需要说明的是，本实施例基于OCR技术对PDF、图片等格式文件识别及数据读取，满足业务中对各类票据文件内容的识别，如作业计划、工作票、操作票、故障单、缺陷单、停电检修申请单、二次措施单等。使用OCR技术解决非结构化作业数据的识别和提取，主要是针对PDF和图片内容识别和提取问题，满足对图片或者PDF格式的各类业务票据的内容识别。使用OCR进行PDF及图片内容识别，分成两个阶段进行，其中文本检测算法选用DB，文本识别算法选用CRNN，并在检测和识别模块之间添加文本方向分类器，以应对不同方向的文本识别。

获取基础数据的步骤包括：文本检测和文本识别；

本实施例主要使用DB算法进行文本检测，通过DB算法可以检测到文本位于图片的具体位置，将同一水平且相近的文本分隔为一个网格来包围文本，通过网格4个点的坐标来体现其具体位置。其检测过程包括二值化操作、可微的二值化、标签生成、损失函数处理、后处理。

①二值化操作：

标准二值化对于分割特征图P∈RH*WPin R^{H*W}P∈RH*W，使用下面的方式进行二值化处理：

②可微二值化：

由于上述公式中的二值方法不是可微的，因而就不能在分割网络中随着训练的过程进行优化，为了解决这个问题文章提出了一个函数来近似这个二值化过程：

其中B^是近似二值图，T是自适应的阈值图，k是膨胀因子(经验性设置k＝50)

③标签生成

在训练标签的生成过程中借鉴了PSENet的方法，使用标签收缩的方式进行，这里对于搜索的offset D使用下面的计算方式得到：

④损失函处理

L＝L

上面三个损失分量分别是分割概率损失、二值图损失、阈值图损失，α＝1.0,β＝10.0alpha＝1.0,eta＝10.0α＝1.0,β＝10.0。

并且为了样本均衡这里使用了困难样本挖掘，保持正负样本的比例为1:3。

⑤后处理

在推理过程中，可以使用概率图或者近似概率图产生文本边缘框。为了提升效率，使用了概率图。产生预测结果分为三个步骤：

1、概率图通过一个阈值获得二值图；

2、通过二值图获得连接区域；

3、收缩区域通过膨胀再扩展回来，使用公式：

其中D，D^，D，是扩展补偿，A，A^，A，是收缩多边形的面积，L，L^，L，是收缩多边形的周长，r，r^，r，这里设置的是1.5。

本实施例中使用CRNN算法进行文本识别，主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别，不用先对单个文字进行切割，而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题，就是基于图像的序列识别。最终识别出来的结果以json格式展示，以低压配网工作票来作为示例，其识别的结果为(仅列出部分属性)：

{"工作负责人"："张三"，"工作任务":"在110kVXXX变电站XXX线路XXX公用配电站接入0.4kV发电机出线","运维单位"："...","计划开始时间"："..."}。

进一步的，在获取基础数据后，基于Elasticsearch的存储及索引技术，将基础数据内容以分布式集群架构进行存储。

本实施例中采用Elasticsearch来解决非结构化数据存储和快速索引问题，它是一种分布式的搜索引擎，支持自动将基础数据(作业计划、工作票、操作票、故障单、缺陷单、停电检修申请单、二次措施单等)分散到多台服务器上去存储和检索，可以实现秒级别的数据搜索和分析，解决了传统关系型数据库进行复杂检索效率低下的问题。

数据存储和快速索引的方案为：

步骤1：配置部署多节点，一个运行的Elasticearch实例，一般是一台机器上的一个进程，可配置多个节点形成集群，实现分布式查询，提高查询效率。

步骤2：设置索引，包括配置信息mapping和倒排正排数据文件，将基础数据如作业计划、工作票、操作票、故障单、缺陷单、停电检修申请单、二次措施单以索引文件的方式存储，一个索引的数据文件可能会分布于一台机器，也可以分布于多台机器。

步骤3：设置分片，为了支持更大量的数据，索引一般会按某个维度分成多个部分，每个部分就是一个分片，分片被节点(Node)管理。一个节点(Node)一般会管理多个分片，这些分片可能是属于同一份索引，也有可能属于不同索引，但是为了可靠性和可用性，同一个索引的分片尽量会分布在不同节点(Node)上。分片有两种，主分片和副本分片。

步骤4：构建副本，同一个分片(Shard)的备份数据，一个分片可能会有0个或多个副本，这些副本中的数据保证强一致或最终一致。在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，复制分片从不与原/主要(original/primary)分片置于同一节点上。增加副本可以扩展搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行。

步骤5：形成分布式集群架构；分布式集群架构如图3所示；

每个分片的数据都有多个副本，如果某个机器宕机了，还有别的数据副本在其他服务器上，实现高可用。es集群多个节点，会自动选举一个节点为master节点，这个master节点负责维护索引元数据、负责切换主分片和从分片身份等。要是master节点宕机了，那么会重新选举一个节点为master节点。如果是非master节点宕机了，那么会由master节点，让那个宕机节点上的主分片的身份转移到其他机器上的从分片。如果修复了那个宕机机器，重启了之后，master节点会控制将缺失的从分片分配过去，同步后续修改的数据，让集群恢复正常。

S102，根据自然语言提取基础数据中的实体，并识别各实体的属性，得到实体属性数据；基于预设的实体关联关系，将各实体属性数据关联；

获取并解析待辨识异构信息，从待辨识异构信息中提取实体属性数据；基于预设的实体关联关系，根据实体属性数据建立待辨识信息图数据库；

需要说明的是，本实施例通过使用BiLSTM-CRF模型从基础数据集中自动识别出命名的实体，实体包括票据、地址、人(负责人、许可人、签发人)、单位、设备等；实体的属性为实体的具体描述，采用数据挖掘的方法直接从文本中挖掘实体的属性信息，例如实体负责人，包含了负责人姓名、联系方式等属性，实体票据包括票据类型、票号等属性；实体属性数据包括实体和属性。

为了将各实体关联起来，会预先通过基础数据集相关语料获取预设的实体关联关系，该关联关系包括强关联关系和非强关联关系；强关联关系为实体之间本身就存在直接相关的关联，如工作票中会记载有班组人员，因此工作票与班组人员两个实体是存在直接相关的关联的，在基础数据集中即可得到这两个实体的强关联关系；非强关联关系中如工作票和作业计划，两实体不会有写在明面上的关联，而是需要从工作票的属性中和作业计划的属性中识别，存在有相同的作业地点或作业时间，来判断二者存在非强关联关系；通过关系将实体联系起来，才能够形成网状的知识结构。

请参见图4的待辨识信息知识图谱结构关系图，以作业计划和工作票为例，可提取的实体有单位、地点、负责人、许可人、签发人、票单等，可以通过计划单和工作票对应的工作地点及时间关联出工作票是属于该计划单的，建立起二者的关联关系；也即在后续步骤S200中能判断该作业计划是有票作业。

S103，基于关联后的实体属性数据构建待辨识信息图数据库。

本实施例中，本方案使用Neo4j来作为图数据库对违章辨识信息模型进行构建数据模型，图形数据库是以图形结构的形式存储数据的数据库。其数据构成由三部分组成，分别为节点、关系和属性；节点即对应实体，属性记载在节点上，节点与节点之间以关联关系连接。

进一步的，步骤S200中获取违章问题对应的第一语义内容，识别待辨识信息图数据库中包含第一语义内容的第一实体属性数据；在待辨识信息图数据库查询与第一实体属性数据关联的实体属性数据，并识别不符合预设辨识规则的实体属性数据，具体为：

获取违章问题预设的第一实体，获取第一实体对应的第一语义内容；识别待辨识信息图数据库中包含第一语义内容的第一属性，获取第一属性对应的第二实体；在待辨识信息图数据库查询与第二实体存在关联关系的第三实体，并获取第三实体的属性；基于违章问题和第一实体对应的辨识规则，若第三实体不完整或第三实体属性不正确，则判断第二实体不符合预设辨识规则；

需要说明的是，本实施例将待辨识数据转化为图数据库进行辨识，但存在缺陷若第一语义内容不存在时，则不会对其对应的实体进行辨识，存在漏判误判情况，因此对于同一个违章问题可以有多个辨识的切入点，例如无票作业辨识可以分别基于生产计划、故障单、缺陷单安全工器具管理台账、动火票来作为第一实体；第一实体对应的第一语义内容，即为实体生产计划中工作类别属性记载的预试、定检、检修、消缺、带电、安装：

在图数据库中识别、获取第一属性对应的第二实体，即为得到图数据库中工作类别属性记载的预试、定检、检修、消缺、带电、安装的实体生产计划，需要根据该生产计划来找到其他相关联的实体和属性，确认信息是否完整和正确；以第二实体的关联关系得到的第三实体，即相当于生产计划相关联的作业地点、负责人和工作票，通过判断相关联的第三实体完整，确定是否存在有工作票、工作票上信息是否完整等；而基于第三实体的属性，来判断例如操作时间上存在逻辑错误，操作票的开票创建时间晚于操作开始结束时间，则也视为第三实体属性不准确，对应的作为切入点的第二实体则为不符合规则。

进一步的，辨识规则以规则模型形式在图数据库中进行辨识，在使用前需进行测试，测试步骤包括：

规则上传，规则模型通过docket镜像的方式进行上传，可兼容不同的语言开发规则、算法模型，并且通过docket方式部署运行可以使个规则模型之间相互隔离互不干扰。

参数设置，根据上传的规则模型定义输入输出参数，同时可以对输出参数进行规则转换，如输出属性名称及输出的值可以根据业务需要进行转换成不同的显示格式，规则转换包括字符串操作函数、属性合并等。

规则测试，对上传的规则模型进行测试，需要确保能正常运行，输出不报错。选择测试的规则，从数据库读取规则对应的docket相关信息，从服务器扫描对应的docket镜像，如果存在镜像就运行docket，运行成功则测试通过，运行失败或者不存在镜像则测试不通过。

以上为本申请提供的一种电力作业数据的违章辨识方法的第一个实施例的详细说明，下面为本申请第二方面提供的一种电力作业数据的违章辨识系统的实施例的详细说明。

请参阅图5，图1为电力作业数据的违章辨识系统结构图。本实施例提供了一种电力作业数据的违章辨识系统，包括：

图数据库构建模块10，用于获取并解析待辨识异构信息，从待辨识异构信息中提取实体属性数据；基于预设的实体关联关系，根据实体属性数据建立待辨识信息图数据库；

数据辨识模块20，用于获取违章问题对应的第一语义内容，识别待辨识信息图数据库中包含第一语义内容的第一实体属性数据；在待辨识信息图数据库查询与第一实体属性数据关联的实体属性数据，并识别不符合预设辨识规则的实体属性数据；

违章问题检测模块30，用于当存在不符合预设辨识规则的实体属性数据时，输出对应的违章问题。

进一步的，所述图数据库构建模块10中，获取并解析待辨识异构信息，从待辨识异构信息中提取实体属性数据；基于预设的实体关联关系，根据实体属性数据建立待辨识信息图数据库，具体为：

获取待辨识异构信息，基于OCR的非结构化作业数据自动提取技术获取基础数据；所述基础数据包括：作业计划、工作票、操作票、故障单、缺陷单、停电检修申请单、二次措施单；

根据自然语言提取基础数据中的实体，并识别各实体的属性，得到实体属性数据；基于预设的实体关联关系，将各实体属性数据关联；

基于关联后的实体属性数据构建待辨识信息图数据库。

进一步的，所数据辨识模块20中，获取违章问题对应的第一语义内容，识别待辨识信息图数据库中包含第一语义内容的第一实体属性数据；在待辨识信息图数据库查询与第一实体属性数据关联的实体属性数据，并识别不符合预设辨识规则的实体属性数据，具体为：

获取违章问题预设的第一实体，获取第一实体对应的第一语义内容；识别待辨识信息图数据库中包含第一语义内容的第一属性，获取第一属性对应的第二实体；在待辨识信息图数据库查询与第二实体存在关联关系的第三实体，并获取第三实体的属性；基于违章问题和第一实体对应的辨识规则，若第三实体不完整或第三实体属性不正确，则判断第二实体不符合预设辨识规则。

本申请第三方面还提供了一种电力作业数据的违章辨识设备，包括处理器以及存储器：其中存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；处理器用于根据程序代码中的指令执行上述电力作业数据的违章辨识方法。

本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述电力作业数据的违章辨识方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和设备的具体工作过程，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，所揭露的系统，装置和方法，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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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单元来实现本实施例方案的目的。

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。

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-OnlyMemory)、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。

以上所述，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。