一种电梯健康评估方法、装置、服务器及介质

技术领域

本申请涉及电梯安全技术领域，具体涉及一种电梯健康评估方法、装置、服务器及介质。

背景技术

电梯作为日常生活中常见的特种设备，给人们出行带来便利的同时，其运行风险也是难以忽视的安全隐患。居民楼和写字楼里常见的轿厢式电梯，客流量大、使用频率高，一旦电梯发生困人、停梯等突发事件，将会给人们生命财产带来严重的威胁。而现有技术中，对电梯的安全排查、维护保养依赖于后勤维保人员的定期开展。而周期性进行的维护保养，在时间上具有一定的滞后性，浪费人力物力资源的同时，也无法进行精准风险防御。

因此，如何对电梯风险进行有效评估，以提高维保精准度、实现运行风险的有效防范，仍是当下亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请提供一种电梯健康评估方法、装置、服务器及介质，用以解决现有技术中对电梯机械性的周期维保造成的无法对电梯风险进行精准防范的技术问题。

第一方面，本申请提供一种电梯健康评估方法，包括：

获取维保周期内待评估电梯的运行数据；其中，所述运行数据包括待评估电梯的维保状况、使用信息以及故障参数；

在确定所述维保状况为按期维保状况时，采用预设的扣分策略，对所述待评估电梯的使用信息和故障参数进行评估，获取待评估电梯的运行分数；

根据所述待评估电梯的使用信息和故障参数，采用预配置的BP神经网络模型，获取所述待评估电梯发生停梯困人的概率；

根据所述待评估电梯的运行分数，所述运行分数对应的第一权重，所述待评估电梯发生停梯困人的概率，以及所述发生停梯困人的概率对应的第二权重，进行电梯健康评估处理，获取所述待评估电梯的健康评估结果；

根据所述待评估电梯的健康评估结果，向维保平台发送携带所述待评估电梯标识的维保提醒消息，以供维保平台根据所述维保提醒消息，对所述待评估电梯进行维保处理。

在一种可能的实现方式中，所述预配置的BP神经网络模型的获取方式包括：

获取初始的BP神经网络模型；

采用所述待评估电梯的历史运行数据作为训练集的输入，所述历史运行数据对应时段内的待评估电梯发生停梯困人的参数作为训练集的输出，对所述初始的BP神经网络模型进行训练，获取所述预配置的BP神经网络模型。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述待评估电梯的运行分数，所述运行分数对应的第一权重，所述待评估电梯发生停梯困人的概率，以及所述发生停梯困人的概率对应的第二权重，进行电梯健康评估处理，获取所述待评估电梯的健康评估结果，包括：

根据所述待评估电梯的运行分数x，所述运行分数对应的第一权重μ，所述待评估电梯发生停梯困人的概率y，以及所述发生停梯困人的概率对应的第二权重σ，采用如下公式：

f(x，y)＝μx+100σ(1-y)

获取所述待评估电梯的健康评估结果f(x，y)；

其中：μ+σ＝1。

在一种可能的实现方式中，所述在确定所述维保状况为按期维保状况时，采用预设的扣分策略，对所述待评估电梯的使用信息和故障参数进行评估，获取待评估电梯的运行分数，包括：

在确定所述维保状况为按期维保状况时，采用预设的扣分策略，获取与所述待评估电梯的使用信息对应的第一扣分数值；

对于每个所述故障参数，识别每个所述故障参数的故障类型，获取与所述故障类型对应的故障次数，根据所述故障类型和故障次数，采用预设的扣分策略，获取与每个所述故障参数对应的第二扣分数值；

根据所述第一扣分数值和第二扣分数值，获取待评估电梯的运行分数。

在一种可能的实现方式中，所述待评估电梯的使用信息包括：待评估电梯的使用年限；

所述待评估电梯的故障参数包括如下一种或者几种：钢丝绳折弯参数、门故障参数、事故故障参数以及不文明乘梯行为参数。

第二方面，本申请提供一种电梯健康评估装置，包括：

数据获取模块，用于获取维保周期内待评估电梯的运行数据；其中，所述运行数据包括待评估电梯的维保状况、使用信息以及故障参数；

分数确定模块，用于在确定所述维保状况为按期维保状况时，采用预设的扣分策略，对所述待评估电梯的使用信息和故障参数进行评估，获取待评估电梯的运行分数；

概率确定模块，用于根据所述待评估电梯的使用信息和故障参数，采用预配置的BP神经网络模型，获取所述待评估电梯发生停梯困人的概率；

评估模块，用于根据所述待评估电梯的运行分数，所述运行分数对应的第一权重，所述待评估电梯发生停梯困人的概率，以及所述发生停梯困人的概率对应的第二权重，进行电梯健康评估处理，获取所述待评估电梯的健康评估结果；

处理模块，用于根据所述待评估电梯的健康评估结果，向维保平台发送携带所述待评估电梯标识的维保提醒消息，以供维保平台根据所述维保提醒消息，对所述待评估电梯进行维保处理。

另外，所述概率确定模块，还用于：

获取初始的BP神经网络模型；

采用所述待评估电梯的历史运行数据作为训练集的输入，所述历史运行数据对应时段内的待评估电梯发生停梯困人的参数作为训练集的输出，对所述初始的BP神经网络模型进行训练，获取所述预配置的BP神经网络模型。

可选的，所述评估模块，具体用于：

根据所述待评估电梯的运行分数x，所述运行分数对应的第一权重μ，所述待评估电梯发生停梯困人的概率y，以及所述发生停梯困人的概率对应的第二权重σ，采用如下公式：

f(x，y)＝μx+100σ(1-y)

获取所述待评估电梯的健康评估结果f(x，y)；

其中：μ+σ＝1。

可选的，所述分数确定模块，具体用于：

在确定所述维保状况为按期维保状况时，采用预设的扣分策略，获取与所述待评估电梯的使用信息对应的第一扣分数值；

对于每个所述故障参数，识别每个所述故障参数的故障类型，获取与所述故障类型对应的故障次数，根据所述故障类型和故障次数，采用预设的扣分策略，获取与每个所述故障参数对应的第二扣分数值；

根据所述第一扣分数值和第二扣分数值，获取待评估电梯的运行分数。

第三方面，本申请提供一种服务器，包括：

处理器和存储器；

所述存储器用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行如第一方面所述的方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面所述的方法。

本申请提供一种电梯健康评估方法、装置、服务器及介质。通过获取维保周期内待评估电梯的运行数据；其中，运行数据包括待评估电梯的维保状况、使用信息以及故障参数；在确定维保状况为按期维保状况时，采用预设的扣分策略，对待评估电梯的使用信息和故障参数进行评估，获取待评估电梯的运行分数；根据待评估电梯的使用信息和故障参数，采用预配置的BP神经网络模型，获取待评估电梯发生停梯困人的概率；根据待评估电梯的运行分数，运行分数对应的第一权重，待评估电梯发生停梯困人的概率，以及发生停梯困人的概率对应的第二权重，进行电梯健康评估处理，获取待评估电梯的健康评估结果；根据待评估电梯的健康评估结果，向维保平台发送携带待评估电梯标识的维保提醒消息，以供维保平台根据维保提醒消息，对待评估电梯进行维保处理。通过本申请提供的方法，可以以一个固定时间间隔为周期来对待评估电梯进行评估处理，并可以根据评估结果向维保平台发送包含对应维保措施的维保提醒消息，以供维保平台根据维保消息，及时、主动的对待评估的电梯进行维保处理，提高了维保精准度，有效防范电梯运行风险。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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他的附图。

图1为本申请提供的一种电梯健康评估方法实施例一的流程示意图；

图2为本申请提供的BP神经网络模型结构示意图；

图3为本申请提供的一种电梯健康评估方法实施例二的流程示意图；

图4为本申请提供的一种电梯健康评估装置实施例的结构示意图；

图5为本申请提供的一种服务器实施例的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在根据本实施例的启示下作出的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)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，以便这里描述的本申请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。

在大厦林立的现代化城市，电梯已经成为人们日常工作和生活不可或缺的特种设备之一，电梯在给人们带来便利的同时，也由于其空间大小固定、客流量大、使用频率高、速度快等特点，带来了诸多的风险。现有技术中，为避免电梯突发事件造成损失，会派出专业维护保养团队对电梯进行定期的维护与保养。但由于维护保养操作是周期性进行的，对维护保养周期内电梯健康状态具有不可预见性和滞后性，一旦电梯发生困人、停梯等突发事件，只能采取紧急措施，损失仍不可避免。

因此，本申请的技术构思在于：如何通过对电梯健康状态的有效评估，以提高维保处理精准度及效率，实现对电梯运行风险的有效防范。

下面，通过具体实施例对本申请的技术方案进行详细说明。需要说明的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。

图1为本申请提供的一种电梯健康评估方法实施例一的流程示意图。参见图1，该方法包括：

步骤S101、获取维保周期内待评估电梯的运行数据；其中，运行数据包括待评估电梯的维保状况、使用信息以及故障参数。

在本实施例中，维保周期指的是待评估电梯进行维护保养的周期，可选的，维保周期一般可以是15天。维保周期内待评估电梯的运行数据是从该待评估电梯对应的维保数据库中获取的。

在本实施例中，该运行参数以一个固定时间间隔来获取，用于在后续评估流程中以固定时间间隔为评估周期对待评估电梯进行健康评估处理，可选的，该固定时间间隔可以是1天。

在本实施例中，对获取到的待评估电梯的运行数据进行去除空数据、去除离散数据以及归一化的预处理，以优化数据库中的数据。示例性的，去除空数据包括：删除数值为负、Null或None的数据；去除离散数据包括：删除明显不合常理的数据，如单日困人次数超过100次等；归一化处理可将所有数据均处理至[0,1]范围内。

步骤S102、在确定维保状况为按期维保状况时，采用预设的扣分策略，对待评估电梯的使用信息和故障参数进行评估，获取待评估电梯的运行分数。

在本实施例中，待评估电梯的维保状况包括待评估电梯最新维保完成时间和运行数据获取时间，若运行数据获取时间距离最新维保完成时间的时长在维保周期内，则确定维保状况为按期维保状况，并采用预设的扣分策略，对待评估电梯的使用信息和故障参数进行评估，获取待评估电梯的运行分数。

步骤S103、根据待评估电梯的使用信息和故障参数，采用预配置的BP神经网络模型，获取待评估电梯发生停梯困人的概率。

在本实施例中，预配置的BP神经网络模型被训练来用于根据待评估电梯的使用信息和故障参数，得到该待评估电梯发生停梯困人的概率。将待评估电梯的使用信息和故障参数对应的数据集输入预配置的BP神经网络模型，获取待评估电梯发生停梯困人的概率。可选的，该概率值若大于70％的预设概率阈值，则认为待评估电梯存在停梯困人的风险。

步骤S104、根据待评估电梯的运行分数，运行分数对应的第一权重，待评估电梯发生停梯困人的概率，以及发生停梯困人的概率对应的第二权重，进行电梯健康评估处理，获取待评估电梯的健康评估结果。

在本实施例中，待评估电梯的运行分数，运行分数对应的第一权重，待评估电梯发生停梯困人的概率，以及发生停梯困人的概率对应的第二权重，进行电梯健康评估处理，获取待评估电梯的健康评估结果。待评估电梯的健康评估结果用来表示待评估电梯风险值。

步骤S105、根据待评估电梯的健康评估结果，向维保平台发送携带待评估电梯标识的维保提醒消息，以供维保平台根据维保提醒消息，对待评估电梯进行维保处理。

在本实施例中，待评估电梯的健康评估结果表示待评估电梯风险值，可根据待评估电梯的健康评估结果，向维保平台发送携带待评估电梯标识的维保提醒消息，该维保提醒消息中包含有与待评估电梯的健康评估结果对应的维保建议措施以及待评估电梯标识，可供维保平台根据维保提醒消息，对待评估电梯进行维保处理。

在本实施例中，可为待评估电梯的健康评估结果预设风险阈值，且该风险阈值可以是多个。示例性的，若待评估电梯的健康评估结果大于第一风险阈值，则对应风险等级为4级，属于低风险，证明电梯健康状况良好，向维保平台发送的维保提醒消息中与待评估电梯的健康评估结果对应的维保建议措施可以是继续进行常规频率的周期性维保处理，可选的，第一风险阈值可以是80；若待评估电梯的健康评估结果介于第二风险阈值和第一风险阈值之间(不包含第二风险阈值且包含第一风险阈值)，可对应风险等级为3级，属于中风险，证明电梯有中度风险，向维保平台发送的维保提醒消息中与待评估电梯的健康评估结果对应的维保建议措施可以是增加周期性维保频率，并组织进行专项检查，可选的，第二风险阈值可以是60；若待评估电梯的健康评估结果介于第三风险阈值和第二风险阈值之间(不包含第三风险阈值且包含第二风险阈值)，可对应风险等级为2级，属于高风险，则证明电梯有高度故障风险，向维保平台发送的维保提醒消息中与待评估电梯的健康评估结果对应的维保建议措施可以是转移电梯内乘客后即刻停止运行该电梯，并组织进行专项维修。可选的，第三风险阈值可以是40；若待评估电梯的健康评估结果小于或等于第三风险阈值，可对应风险等级为1级，证明电梯有严重故障风险，向维保平台发送的维保提醒消息中与待评估电梯的健康评估结果对应的维保建议措施可以是确保电梯内无乘客后即刻停止运行该电梯，并进行全面的维修并检测合格后方可重新启用。

在本实施例中，还可以根据待评估电梯的健康评估结果，向待评估电梯内部或外部附近的显示屏发送安全提醒消息，以对乘客进行风险提示，避免乘客乘坐高风险电梯。

本实施例中，获取维保周期内待评估电梯的运行数据；其中，运行数据包括待评估电梯的维保状况、使用信息以及故障参数；在确定维保状况为按期维保状况时，采用预设的扣分策略，对待评估电梯的使用信息和故障参数进行评估，获取待评估电梯的运行分数；根据待评估电梯的使用信息和故障参数，采用预配置的BP神经网络模型，获取待评估电梯发生停梯困人的概率；根据待评估电梯的运行分数，运行分数对应的第一权重，待评估电梯发生停梯困人的概率，以及发生停梯困人的概率对应的第二权重，进行电梯健康评估处理，获取待评估电梯的健康评估结果；根据待评估电梯的健康评估结果，向维保平台发送携带待评估电梯标识的维保提醒消息，以供维保平台根据维保提醒消息，对待评估电梯进行维保处理。通过本实施例提供的方法，可以以一个固定时间间隔为周期来对待评估电梯进行评估处理，并可以根据评估结果向维保平台发送包含对应维保措施的维保提醒消息，以供维保平台根据维保消息，及时、主动的对待评估的电梯进行维保处理，提高了维保精准度，有效防范电梯运行风险。

在上述图1实施例的基础上，步骤S103中，预配置的BP神经网络模型的获取方式包括：

获取初始的BP神经网络模型。

采用待评估电梯的历史运行数据作为训练集的输入，历史运行数据对应时段内的待评估电梯发生停梯困人的参数作为训练集的输出，对初始的BP神经网络模型进行训练，获取预配置的BP神经网络模型。

在本实施例中，初始的BP神经网络模型是三层神经网络，其结构如图2所示，包括输入层X

在本实施例中，隐含层Y

在本实施例中，输出层Z

Z

在本实施例中，输出层还设置有Relu激活函数，并采用归一化函数：

在本实施例中，隐含层的节点个数m采用如下公式进行计算：

其中：α为1-10之间的常数。

在本实施例中，为兼顾模型的检测精度及训练速度，经多轮测试后，α取值7。输入层节点个数n取值5，输出层节点个数p取2，向上取整计算得隐含层节点个数m为10。

在本实施例中，采用待评估电梯的历史运行数据作为训练集的输入，历史运行数据对应时段内的待评估电梯发生停梯困人的参数作为训练集的输出，对初始的BP神经网络模型进行训练，可选的，对输出部分，若输入数据对应时段内发生停梯困人，则输出标签设定为1，否则为0。可选的，训练集数据可以包括5000条，将该训练集按照训练测试比9:1的原则，选取其中的4500条做训练数据，500条做测试数据。迭代次数选择10000次，学习率设置0.01，采用交叉验证的方式进行迭代更新，当loss损失小于0.01，且在测试数据上精确度达到95％以上则终止训练，得到预配置的BP神经网络模型。

在上述实施例的基础上，步骤S104的一种可能的具体实现方式，包括：

根据待评估电梯的运行分数x，运行分数对应的第一权重μ，待评估电梯发生停梯困人的概率y，以及发生停梯困人的概率对应的第二权重σ，采用如下公式：

f(x，y)＝μx+100σ(1-y)

获取待评估电梯的健康评估结果f(x，y)。

其中：μ+σ＝1。

在本实施例中，将待评估电梯的运行分数和待评估电梯发生停梯困人的概率分别对应第一权重和第二权重进行加权计算，获取待评估电梯的健康评估结果。第一权重和第二权重可以根据经验值进行预设，可选的，第一权重可以是0.7，第二权重可以是0.3。

图3为本申请提供的一种电梯健康评估方法实施例二的流程示意图。在上述实施例的基础上，步骤S102的一种具体实现方式为：

步骤S301、在确定维保状况为按期维保状况时，采用预设的扣分策略，获取与待评估电梯的使用信息对应的第一扣分数值。

步骤S302、对于每个故障参数，识别每个故障参数的故障类型，获取与故障类型对应的故障次数，根据故障类型和故障次数，采用预设的扣分策略，获取与每个故障参数对应的第二扣分数值。

步骤S303、根据第一扣分数值和第二扣分数值，获取待评估电梯的运行分数。

在一种可能的实现方式中，待评估电梯的使用信息包括：待评估电梯的使用年限；待评估电梯的故障参数包括如下一种或者几种：钢丝绳折弯参数、门故障参数、事故故障参数以及不文明乘梯行为参数。

在本实施例中，预设的扣分策略如下表1所示。

表1、预设扣分策略对应表

在本实施例中，若确定维保状况为未按期维保，则意味着该待评估电梯已经超出维保周期未进行维保处理，此为一票否决项，故若确定维保状况为未按期维保，则直接向维保平台发送包含待评估电梯标识的维保提醒消息，以提醒相关工作人员及时进行维保处理，并更新维保数据库。若确定待评估电梯已经超出维保周期为进行维保的天数已超出警示阈值，如30天，则向维保平台发送包含待评估电梯标识和关停提醒的维保提醒消息，以供相关工作人员确定该电梯无人乘坐后对该电梯进行关停处理，并及时进行检修、维护保养。

在本实施例中，在确定维保状况为按期维保状况时，采用如表1所示的预设的扣分策略，获取与待评估电梯的使用信息对应的第一扣分数值。可选的，待评估电梯的使用信息包括：待评估电梯的使用年限。

在本实施例中，对于每个故障参数，识别每个故障参数的故障类型。故障类型包括钢丝绳折弯、门故障、事故故障以及不文明乘梯行为中的一种或几种，其中，事故故障还包括待评估电梯发生急停、超速、冲顶以及蹲底等情况；不文明乘梯行为包括电动车入梯、乘梯人踹门、打闹等情况。门故障、事故故障以及不文明乘梯行为对应的参数可由待评估电梯轿厢内安装的摄像头采集影像数据，并通过人工智能算法进行判定并计算次数后实时上传至维保数据库进行存储。

在本实施例中，获取与所识别出的故障类型对应的故障次数，并根据故障类型和故障次数，采用表1所示的预设的扣分策略，获取与每个故障参数对应的第二扣分数值。

在本实施例中，默认每次的维保处理结束后待评估电梯的健康状况为此次维保周期内的最高值，设定此时待评估电梯运行分数满分为100分。对于每次的电梯健康评估处理，使用当前维保周期的满分100分减去当前获取到的第一扣分数值和第二扣分数值，即获取到待评估电梯的运行分数。举例来说，若确定维保状况为按期维保状况时，获取到的待评估电梯的使用信息中包含使用年限，且使用年限为8年，则根据表1所示的预设扣分策略可得其对应的第一扣分数值为扣2分；获取到的待评估电梯的故障参数扣分项包括钢丝绳折弯100次，门故障3次，超速导致的事故故障1次，电动车入梯的不文明行为1次，则根据表1所示的预设扣分策略，待评估电梯的故障参数对应的第二扣分数值应是100*10/1500000(钢丝绳折弯扣分)+15(门故障扣分)+5(事故故障扣分)+2(不文明乘梯行为扣分)≈22；v而本次评估得到的待评估电梯的运行分数为100-2(第一扣分数值)-22(第二扣分数值)＝76分。

本实施例中，在确定维保状况为按期维保状况时，采用预设的扣分策略，对待评估电梯的使用信息和故障参数进行了评估处理，获取到了待评估电梯的运行分数。可通过预设扣分策略对待评估电梯进行实时的运行分数评估，以支持对待评估电梯的健康评估，提高了对电梯健康评估效率。

图4为本申请提供的一种电梯健康评估装置实施例的结构示意图。参照图4，该电梯健康评估装置400包括：数据获取模块401、分数确定模块402、概率确定模块403、评估模块404和处理模块405。其中：数据获取模块401，用于获取维保周期内待评估电梯的运行数据；其中，运行数据包括待评估电梯的维保状况、使用信息以及故障参数；分数确定模块402，用于在确定维保状况为按期维保状况时，采用预设的扣分策略，对待评估电梯的使用信息和故障参数进行评估，获取待评估电梯的运行分数；概率确定模块403，用于根据待评估电梯的使用信息和故障参数，采用预配置的BP神经网络模型，获取待评估电梯发生停梯困人的概率；评估模块404，用于根据待评估电梯的运行分数，运行分数对应的第一权重，待评估电梯发生停梯困人的概率，以及发生停梯困人的概率对应的第二权重，进行电梯健康评估处理，获取待评估电梯的健康评估结果；处理模块405，用于根据待评估电梯的健康评估结果，向维保平台发送携带待评估电梯标识的维保提醒消息，以供维保平台根据维保提醒消息，对待评估电梯进行维保处理。

另外，概率确定模块403，还用于：获取初始的BP神经网络模型；采用待评估电梯的历史运行数据作为训练集的输入，历史运行数据对应时段内的待评估电梯发生停梯困人的参数作为训练集的输出，对初始的BP神经网络模型进行训练，获取预配置的BP神经网络模型。

可选的，评估模块404，具体用于：根据待评估电梯的运行分数x，运行分数对应的第一权重μ，待评估电梯发生停梯困人的概率y，以及发生停梯困人的概率对应的第二权重σ，采用如下公式：

f(x，y)＝μx+100σ(1-y)

获取待评估电梯的健康评估结果f(x，y)；其中：μ+σ＝1。

可选的，分数确定模块402，具体用于：在确定维保状况为按期维保状况时，采用预设的扣分策略，获取与待评估电梯的使用信息对应的第一扣分数值；对于每个故障参数，识别每个故障参数的故障类型，获取与故障类型对应的故障次数，根据故障类型和故障次数，采用预设的扣分策略，获取与每个故障参数对应的第二扣分数值；根据第一扣分数值和第二扣分数值，获取待评估电梯的运行分数。

本申请实施例提供的一种电梯健康评估装置可以执行上述任一方法实施例技术方案，其实现原理以及有益效果类似，此处不再赘述。

图5为本申请提供的一种服务器实施例结构示意图。参照图5，该服务器500包括，包括：处理器501和存储器502；存储器502用于存储处理器501的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述任一方法实施例技术方案。

本申请提供的一种服务器可用于执行前述方法实施例中的技术方案，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现上述任一方法实施例技术方案。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，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，或对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。