一种自动驾驶功能验证方法以及装置

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种自动驾驶功能验证方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

自动驾驶是指通过人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统等技术的协同作用，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。其中，V2X框架是自动驾驶领域中重要的功能架构，V2X意为(vehicle to everything)，即车对外界的信息交换。车联网通过整合全球定位系统(GPS)导航技术、车对车交流技术、无线通信以及远程感应技术奠定了新的汽车技术发展方向，实现了手动驾驶和自动驾驶的兼容。在此框架的支持下，在自动驾驶模式中，能够通过对实时交通信息的分析，自动选择路况最佳的行驶路线，从而大大缓解交通堵塞。除此之外，通过使用车载传感器和摄像系统，还可以感知周围环境，做出迅速调整，例如，如果行人突然出现，可以通过自动减速至安全速度或停车实现事故规避的操作。V2X技术广泛应用于车辆V2V、V2I、V2P等应用中，具备远距传输信息的优势，是对现有车载雷达、相机等传感器近距离感知能力(300m以内)的一项远距感知力的补充。

然而，由于V2X大时延、通信稳定性欠佳等限制，在将V2X应用于车身运动控制前，需要在不同场景中实现其安全性能的验证。

相关技术中，在自动驾驶功能的验证中，通常使用人工预先构建的场景进行实车测试。

然而，目前的自动驾驶功能验证方法，存在如下的技术问题：

由人工搭建设计的驾驶场景能覆盖的驾驶情形有限，且实车测试的成本以及效率较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高验证场景的丰富度，从而提高验证场景对真实驾驶场景的覆盖率，提高验证效果的一种自动驾驶功能验证方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种自动驾驶功能验证方法。所述方法包括：

获取验证场景的构建逻辑信息，所述构建逻辑信息用于描述所述验证场景的搭建元素；

根据所述构建逻辑信息确定所述验证场景的场景框架，对所述场景框架进行参数设定，得到待验证的数字验证场景；

基于预设的仿真环境对所述数字验证场景进行仿真验证，得到验证结果。

在其中一个实施例中，所述获取验证场景的构建逻辑信息，所述构建逻辑信息用于描述所述验证场景的搭建元素包括：

获取预构建的已知场景数据库中的典型验证场景信息，所述典型验证场景信息包括用于组成所述验证场景的搭建元素；

基于预设的组合规则对所述搭建元素进行随机组合，生成与所述验证场景对应的所述构建逻辑信息。

在其中一个实施例中，所述根据所述构建逻辑信息确定所述验证场景的场景框架，对所述场景框架进行参数设定，得到待验证的数字验证场景包括：

获取用于功能验证的先验数据集，根据所述先验数据集确定所述验证场景的参数设定区间；

基于所述参数设定区间将所述场景框架泛化处理至多个所述数字验证场景。

在其中一个实施例中，所述获取验证场景的构建逻辑信息，所述构建逻辑信息用于描述所述验证场景的搭建元素还包括：

获取对所述验证场景的描述文本，基于对所述描述文本的语义解析，确定所述构建逻辑信息。

在其中一个实施例中，所述基于预设的仿真环境对所述数字验证场景进行仿真验证，得到验证结果包括：

基于所述仿真环境搭建所述数字验证场景，基于对所述数字验证场景注入的交互信号进行仿真验证，得到所述验证结果；

和/或；

基于所述数字验证场景获取对应的实际场景录制数据，基于所述实际场景录制数据对所述数字验证场景进行切片回灌验证，得到所述验证结果；

和/或；

获取与所述数字验证场景相关联的实车场景内的实车测试数据，根据所述实车测试数据确定所述验证结果。

在其中一个实施例中，所述基于所述仿真环境搭建所述数字验证场景，基于对所述数字验证场景注入的交互信号进行仿真验证，得到所述验证结果包括：

在所述数字验证场景中随机插入边缘环境素材，对插入不同的所述边缘环境素材的所述数字验证场景进行迭代验证。

第二方面，本申请还提供了一种自动驾驶功能验证装置。所述装置包括：

构建信息模块，用于获取验证场景的构建逻辑信息，所述构建逻辑信息用于描述所述验证场景的搭建元素；

参数设定模块，用于根据所述构建逻辑信息确定所述验证场景的场景框架，对所述场景框架进行参数设定，得到待验证的数字验证场景；

仿真验证模块，用于基于预设的仿真环境对所述数字验证场景进行仿真验证，得到验证结果。

在其中一个实施例中，所述构建信息模块包括：

典型场景模块，用于获取预构建的已知场景数据库中的典型验证场景信息，所述典型验证场景信息包括用于组成所述验证场景的搭建元素；

元素组合模块，用于基于预设的组合规则对所述搭建元素进行随机组合，生成与所述验证场景对应的所述构建逻辑信息。

在其中一个实施例中，所述参数设定模块包括：

先验数据模块，用于获取用于功能验证的先验数据集，根据所述先验数据集确定所述验证场景的参数设定区间；

参数泛化模块，用于基于所述参数设定区间将所述场景框架泛化处理至多个所述数字验证场景。

在其中一个实施例中，所述构建信息模块还包括：

文本解析模块，用于获取对所述验证场景的描述文本，基于对所述描述文本的语义解析，确定所述构建逻辑信息。

在其中一个实施例中，所述仿真验证模块包括：

信号注入仿真模块，用于基于所述仿真环境搭建所述数字验证场景，基于对所述数字验证场景注入的交互信号进行仿真验证，得到所述验证结果；

和/或；

切片回灌验证模块，用于基于所述数字验证场景获取对应的实际场景录制数据，基于所述实际场景录制数据对所述数字验证场景进行切片回灌验证，得到所述验证结果；

和/或；

实车验证模块，用于获取与所述数字验证场景相关联的实车场景内的实车测试数据，根据所述实车测试数据确定所述验证结果。

在其中一个实施例中，所述信号注入仿真模块包括：

边缘场景构建模块，用于在所述数字验证场景中随机插入边缘环境素材，对插入不同的所述边缘环境素材的所述数字验证场景进行迭代验证。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中任意一项实施例所述的一种自动驾驶功能验证方法中的步骤。

第四方面，本申请还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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任意一项实施例所述的一种自动驾驶功能验证方法中的步骤。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任意一项实施例所述的一种自动驾驶功能验证方法中的步骤。

上述一种自动驾驶功能验证方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过独权中的技术特征进行推导，能够达到对应背景技术中的技术问题的有益效果：

方案中，首先获取用于构建验证场景的构建逻辑信息，此时的构建逻辑信息包括了用于描述验证场景的搭建元素，是抽象的逻辑信息，不是具体的验证场景，随后可以根据构建逻辑信息确定验证场景的场景框架，使得验证场景得以从抽象的构建逻辑转变为具象的场景框架。此时，可以对场景框架进行参数设定，从而得到具体的能够实现场景验证功能的数字验证场景，最后可以在预设的仿真环境内对数字验证场景进行仿真验证，得到最终的验证结果。在实施中，场景构建时，可以由抽象的构建逻辑信息进行逐步、逐级的具象化，同时也能够根据构建逻辑信息进行场景的泛化扩充，有助于提高自动驾驶验证场景的丰富度，从而使得验证场景得以对实际驾驶环境中的不同情况进行覆盖，最终有助于提高自动驾驶验证的有效性。

附图说明

图1为一个实施例中一种自动驾驶功能验证方法的第一流程示意图；

图2为另一个实施例中一种自动驾驶功能验证方法的第二流程示意图；

图3为另一个实施例中一种自动驾驶功能验证方法的第三流程示意图；

图4为另一个实施例中一种自动驾驶功能验证方法的第四流程示意图；

图5为另一个实施例中一种自动驾驶功能验证方法的第五流程示意图；

图6为另一个实施例中一种自动驾驶功能验证方法的第六流程示意图；

图7为一个实施例中一种自动驾驶功能验证装置的结构框图；

图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

相关技术中，在自动驾驶功能的验证中，通常使用人工预先构建的场景进行实车测试。

然而，目前的自动驾驶功能验证方法，存在如下的技术问题：

由人工搭建设计的驾驶场景能覆盖的驾驶情形有限，且实车测试的成本以及效率较低。

基于此，本申请实施例提供了一种自动驾驶功能验证方法。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种自动驾驶功能验证方法，本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：

步骤102：获取验证场景的构建逻辑信息，所述构建逻辑信息用于描述所述验证场景的搭建元素。

其中，验证场景可以指用于对基于V2X框架的自动驾驶算法的功能进行验证的测试场景，通常地，验证场景中可以包括。构建逻辑信息可以指用于描述验证场景的搭建元素的信息。

示例性地，为了构建验证场景，终端可以获取验证场景的构建逻辑信息。构建逻辑信息可以遵循一定的验证标准进行制定，例如团体标准CSAE 157-2020合作式智能运输系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准(第一/二阶段)中的标准场景。具体地，构建逻辑信息可以通过算法生成，也可以通过解析外部导入的技术人员制定的失效场景以及触发条件的数据得到。

步骤104：根据所述构建逻辑信息确定所述验证场景的场景框架，对所述场景框架进行参数设定，得到待验证的数字验证场景。

其中，场景框架可以指基于构建逻辑信息，应用仿真工具搭建出的验证场景的骨架结构，可以包括根据构建逻辑信息实现的场景布置、场景模块的连接关系等。

示例性地，终端在获取构建逻辑信息后，可以根据构建逻辑信息利用仿真工具对构建逻辑信息中描述的搭建元素以及搭建元素之间的连接关系进行初步地建模实现，从而得到验证场景的场景框架。此时，终端可以通过仿真工具对场景框架中具体的场景模块进行参数设定，例如对车道的长度、宽度、数量间隔进行设定，障碍物的位置、尺寸、材质等进行设定，从而得到具体的数字验证场景。此时的数字验证场景可以用于指导现实中实车测试的场景搭建，也可以用于实现软件环境中仿真测试的仿真模拟。

步骤106：基于预设的仿真环境对所述数字验证场景进行仿真验证，得到验证结果。

其中，仿真环境可以指用于根据特定的物理引擎实现物体运动模拟的软件环境。

示例性地，终端可以将数字验证场景导入到特定的仿真环境中，通过仿真环境实现车辆的运动模型，从而得到验证结果。由于验证的自动驾驶功能依赖于V2X框架，因此再仿真环境中可以导入被测车辆外部的信号源与被测车辆进行信息交互，例如GLN(绿灯提醒功能)的验证中，导入路口的红绿灯读秒信号。

上述一种自动驾驶功能验证方法中，结合实施例中的技术特征进行合理推导，能够实现解决背景技术中所提出的技术问题的如下有益效果：

方案中，首先获取用于构建验证场景的构建逻辑信息，此时的构建逻辑信息包括了用于描述验证场景的搭建元素，是抽象的逻辑信息，不是具体的验证场景，随后可以根据构建逻辑信息确定验证场景的场景框架，使得验证场景得以从抽象的构建逻辑转变为具象的场景框架。此时，可以对场景框架进行参数设定，从而得到具体的能够实现场景验证功能的数字验证场景，最后可以在预设的仿真环境内对数字验证场景进行仿真验证，得到最终的验证结果。在实施中，场景构建时，可以由抽象的构建逻辑信息进行逐步、逐级的具象化，同时也能够根据构建逻辑信息进行场景的泛化扩充，有助于提高自动驾驶验证场景的丰富度，从而使得验证场景得以对实际驾驶环境中的不同情况进行覆盖，最终有助于提高自动驾驶验证的有效性。

在其中一个实施例中，如图2所示，步骤102包括：

步骤202：获取预构建的已知场景数据库中的典型验证场景信息，所述典型验证场景信息包括用于组成所述验证场景的搭建元素。

其中，典型验证场景信息可以指在历史的验证实验中，能够对特定功能起到有效验证作用的具体典型的验证信息序列，能够作为验证场景的模板进行参考。

示例性地，终端可以获取已知场景数据库中存在的多个典型验证场景信息，此时，典型验证场景信息中包括有用于组成验证场景的搭建元素。

步骤204：基于预设的组合规则对所述搭建元素进行随机组合，生成与所述验证场景对应的所述构建逻辑信息。

其中，组合规则可以指验证场景的构建规则，例如：路况模块之间的间隔距离范围、障碍物的尺寸范围、障碍物的移动速度范围等。

示例性地，终端可以根据预设的组合规则对搭建元素进行随机组合，从而生成与验证场景对应的多个构建逻辑信息。

本实施例中，通过对已知场景数据库中的典型验证场景信息进行分析和处理，能够将数量有限的典型验证场景信息扩张至数量更大的验证场景中，有助于提高验证场景的丰富度。

在其中一个实施例中，如图3所示，步骤104包括：

步骤302：获取用于功能验证的先验数据集，根据所述先验数据集确定所述验证场景的参数设定区间。

其中，先验数据集可以指已知的或已经过处理的数据，先验数据集可以通过第三方数据进行导入，也可以通过外部平台组织专家意见收集获得。

示例性地，为了提高参数设定的合理性，终端可以获取与自动驾驶功能验证相关的先验数据集，从而根据根据先验数据集中的信息确定验证场景中的参数设定区间，也即在参数设定处理时可选的参数范围。

步骤304：基于所述参数设定区间将所述场景框架泛化处理至多个所述数字验证场景。

其中，泛化处理可以指由一个对象扩充至多个对象的处理方式，也可以指由一个数值扩展至多个数值的处理方式。泛化处理中可以采用泊松分布算法进行辅助处理。

示例性地，终端可以在参数设定区间内，在对场景框架进行参数设定时，由一组特定的参数扩展至多组特定的参数的组合，从而得到由一个场景框架的基础发散而来的多个数字验证场景。

本实施例中，通过先验知识确定参数的可调范围，然后对一组参数进行泛化处理，得到多组参数，有助于由一个场景框架获取多个数字验证场景，从而提高验证场景的丰富度。

在其中一个实施例中，如图4所示，步骤102包括：

步骤402：获取对所述验证场景的描述文本，基于对所述描述文本的语义解析，确定所述构建逻辑信息。

其中，描述文本可以指从外部导入的用于描述验证场景的文本信息。

示例性地，终端可以直接对外部导入的描述文本进行语义分析，从而确定对应的构建逻辑信息。

本实施例中，通过对描述文本进行语义解析获取构建逻辑信息，有助于提高构建逻辑信息的获取来源，同时提高验证场景的构建效率。

在其中一个实施例中，如图5所示，步骤106包括：

步骤502：基于所述仿真环境搭建所述数字验证场景，基于对所述数字验证场景注入的交互信号进行仿真验证，得到所述验证结果。

其中，交互信号可以指验证场景中向被测车辆传输的检测信号，例如在GLN功能验证中，向车辆传输的红绿灯读秒信号等。

示例性地，终端可以采用VTD等场景搭建软件，搭建仿真Openscenario数字验证场景，并注入交互信号，从而对自动驾驶功能进行仿真验证，得到验证结果。在注入中，可以采用GNSS信号发生器等信号源的组合。

步骤504：基于所述数字验证场景获取对应的实际场景录制数据，基于所述实际场景录制数据对所述数字验证场景进行切片回灌验证，得到所述验证结果。

其中，实际场景录制数据可以指由外部导入的真实车辆在实际场景中行驶时，录制的真实数据。切片回灌验证可以指将真实场景的录制数据回灌至仿真环境中对仿真环境中的数据进行修正的处理方式。

示例性地，终端可以基于数字验证场景获取与数字验证场景相对应的实际场景录制数据，从而基于实际场景录制数据对数字验证场景进行切片回灌验证，得到验证结果。

步骤506：获取与所述数字验证场景相关联的实车场景内的实车测试数据，根据所述实车测试数据确定所述验证结果。

示例性地，终端可以获取与数字验证场景相关联的实车场景内的实车测试数据，并根据实车测试数据中的信息确定自动驾驶功能的验证结果。此时，V2X框架内的信息属于在线且真实的交互数据。

本实施例中，设置多种验证方式，有助于根据实际情况对验证方法进行选择，提高了验证方法的灵活性。

在其中一个实施例中，如图6所示，步骤502包括：

步骤602：在所述数字验证场景中随机插入边缘环境素材，对插入不同的所述边缘环境素材的所述数字验证场景进行迭代验证。

其中，边缘环境可以指在道路中偶发的环境事件，例如急转弯、违法行动的行人或车辆、被遮挡的交通标志等。

示例性地，终端可以获取边缘环境素材，从而向数字验证场景中通过插入边缘环境素材的方式构建多种边缘场景，并相应的对插入后的数字验证场景进行迭代验证，得到验证结果。

本实施例中，通过对边缘场景的构建，有助于进一步提高验证场景的丰富度，从而提高验证结果的有效性。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的一种自动驾驶功能验证方法的一种自动驾驶功能验证装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个一种自动驾驶功能验证装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于一种自动驾驶功能验证方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图7所示，提供了一种自动驾驶功能验证装置，包括：构建信息模块、参数设定模块和仿真验证模块，其中：

构建信息模块，用于获取验证场景的构建逻辑信息，所述构建逻辑信息用于描述所述验证场景的搭建元素；

参数设定模块，用于根据所述构建逻辑信息确定所述验证场景的场景框架，对所述场景框架进行参数设定，得到待验证的数字验证场景；

仿真验证模块，用于基于预设的仿真环境对所述数字验证场景进行仿真验证，得到验证结果。

在其中一个实施例中，所述构建信息模块包括：

典型场景模块，用于获取预构建的已知场景数据库中的典型验证场景信息，所述典型验证场景信息包括用于组成所述验证场景的搭建元素；

元素组合模块，用于基于预设的组合规则对所述搭建元素进行随机组合，生成与所述验证场景对应的所述构建逻辑信息。

在其中一个实施例中，所述参数设定模块包括：

先验数据模块，用于获取用于功能验证的先验数据集，根据所述先验数据集确定所述验证场景的参数设定区间；

参数泛化模块，用于基于所述参数设定区间将所述场景框架泛化处理至多个所述数字验证场景。

在其中一个实施例中，所述构建信息模块还包括：

文本解析模块，用于获取对所述验证场景的描述文本，基于对所述描述文本的语义解析，确定所述构建逻辑信息。

在其中一个实施例中，所述仿真验证模块包括：

信号注入仿真模块，用于基于所述仿真环境搭建所述数字验证场景，基于对所述数字验证场景注入的交互信号进行仿真验证，得到所述验证结果；

和/或；

切片回灌验证模块，用于基于所述数字验证场景获取对应的实际场景录制数据，基于所述实际场景录制数据对所述数字验证场景进行切片回灌验证，得到所述验证结果；

和/或；

实车验证模块，用于获取与所述数字验证场景相关联的实车场景内的实车测试数据，根据所述实车测试数据确定所述验证结果。

在其中一个实施例中，所述信号注入仿真模块包括：

边缘场景构建模块，用于在所述数字验证场景中随机插入边缘环境素材，对插入不同的所述边缘环境素材的所述数字验证场景进行迭代验证。

上述一种自动驾驶功能验证装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种自动驾驶功能验证方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。