城市路网布局的交通性能评估方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及路网布局技术领域，尤其涉及一种城市路网布局的交通性能评估方法、装置、设备及介质。

背景技术

目前，城市路网的交通性能对城市社会发展有重要支撑作用，对城市交通效率和市民出行体验有重要影响。不合理的城市路网布局形式，将制约路网交通效率的发挥，容易造成交通拥堵等“城市病”问题。近年来，随着国家不断倡导“窄马路、密路网”的道路布局理念，社会各界对城市中心城区路网密度需要达到8公里/平方公里已达成共识，路网规划逐渐扭转“车本位”思想，更加注重增加路网密度来体现“以人为本”。然而，现有技术聚焦于分析不同路网密度对路网承载力的影响规律，无法解释在同一路网密度条件下、不同路网布局形式对应的交通性能情况。

现有的针对路网交通性能的评估技术，主要包括主观经验法和宏观交通模型法。其中，主观经验法，主要通过对比类似条件地区的规划用地容积率、路网布局形式和路网密度条件，参考其建成后的路网交通运行状况，来决策新建地区的路网规划布局方案；宏观交通模型法，主要利用VISUM、TransCAD等交通需求预测软件，基于交通需求预测的“四阶段法”，针对用地规划容积率和路网方案，预测交通出行需求特征，并将交通流量分配至各路段，预测路段饱和度，进而评判该交通需求条件下路网的交通运行状况。

但是，上述现有的针对路网交通性能的评估技术，存在以下缺点：主观经验法仅能作为规划方案的定性参考，难以定量解释不同路网布局形式对交通性能的影响规律，无法为路网布局形式和路网规划设计方案决策优化提供定量支撑。而宏观交通模型法的操作流程复杂、不够灵活，需要输入用地容积率、用地类型、路网规划布局和设计方案等多项条件，还需完成复杂的交通需求预测“四阶段法”。同时，宏观交通模型法仅能输出路段饱和度，难以分析路网交通运行的其他特征，如路网平均速度、停车次数等。此外，宏观交通模型，难以快速确定或优化各路口理想的交通信号配时方案，造成仿真评估准确度和场景灵活性受到较大制约。

综上，现有技术中的路网交通性能的评估技术，不能快捷、精细地评估不同路网布局形式对其交通性能的影响，难以满足城市规划和交通规划方案编制的需求。

发明内容

本发明提供了一种城市路网布局的交通性能评估方法、装置、设备及介质，能够快捷、灵活、精细地评估不同路网布局形式对其交通性能的定量化影响规律，提升城市路网规划布局的工作效率，满足城市规划和交通规划方案编制的需求。

第一方面，为了解决上述技术问题，本发明提供了一种城市路网布局的交通性能评估方法，包括：

获取模型输入数据，所述模型输入数据包括路网密度、路网长边系数、交通组织数据和车流量数据；

基于所述模型输入数据建立不同场景条件下的交通仿真模型；

确定所述交通仿真模型中交叉路口的信号配时条件；

获取所述交通仿真模型输出的交通评价指标，并对所述交通评价指标进行筛选，得到基础指标；其中，所述基础指标包括路网平均速度和总停车次数；

根据所述路网平均速度和所述总停车次数，得到整体路网的交通性能指数。

优选地，所述基于所述模型输入数据建立不同场景条件下的交通仿真模型，包括：

根据所述路网密度和所述路网长边系数，计算得到路段短边长度和路段长边长度；其中，所述路网长边系数为路段长边长度与路段短边长度的比值；

基于所述路段短边长度和所述路段长边长度构建路网拓扑结构；

根据所述交通组织数据和所述车流量数据，在所述路网拓扑结构上标定道路和车流量条件，得到交通仿真模型。

优选地，所述确定所述交通仿真模型中交叉路口的信号配时条件，包括：

分别选定各路口，采用各路口自适应信号控制形式生成初始信号配时条件；

分别对所述初始信号配时条件的相序和周期时长进行优化，得到信号配时条件。

优选地，所述根据所述路网密度和所述路网长边系数，计算得到路段短边长度和路段长边长度，具体包括：

x′＝kx

其中，k为路网长边系数；S为路网密度，km/km

优选地，所述根据所述路网平均速度和所述总停车次数，得到整体路网的交通性能指数，包括：

根据所述路网平均速度计算得到整体路网中平均每公里所需行程时间；

根据所述总停车次数计算得到整体路网中平均每秒钟的总停车次数；

计算平均每公里所需行程时间、平均每秒钟的总停车次数之和，得到整体路网的交通性能指数。

优选地，所述根据所述路网平均速度和所述总停车次数，得到整体路网的交通性能指数，具体包括：

其中，V

优选地，所述交通评价指标包括控制延误、排队延误、车均延误、总延误、车均停车次数、总停车次数、路网平均速度、燃料消耗量、交通排放、未服务车辆数、陷入两难区车辆数。

第二方面，本发明提供了一种城市路网布局的交通性能评估装置，包括：

数据获取模块，用于获取模型输入数据，所述模型输入数据包括路网密度、路网长边系数、交通组织数据和车流量数据；

模型构建模块，用于基于所述模型输入数据建立不同场景条件下的交通仿真模型；

信号配时模块，用于确定所述交通仿真模型中交叉路口的信号配时条件；

指标筛选模块，用于获取所述交通仿真模型输出的交通评价指标，并对所述交通评价指标进行筛选，得到基础指标；其中，所述基础指标包括路网平均速度和总停车次数；

性能评估模块，用于根据所述路网平均速度和所述总停车次数，得到整体路网的交通性能指数。

第三方面，本发明还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述中任意一项所述的城市路网布局的交通性能评估方法。

第四方面，本发明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包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的城市路网布局的交通性能评估方法。

相比于现有技术，本发明具有如下有益效果：

本发明提供一种城市路网布局的交通性能评估方法，包括获取模型输入数据，所述模型输入数据包括路网密度、路网长边系数、交通组织数据和车流量数据；基于所述模型输入数据建立不同场景条件下的交通仿真模型；确定所述交通仿真模型中交叉路口的信号配时条件；获取所述交通仿真模型输出的交通评价指标，并对所述交通评价指标进行筛选，得到基础指标；其中，所述基础指标包括路网平均速度和总停车次数；根据所述路网平均速度和所述总停车次数，得到整体路网的交通性能指数。本发明能够快捷、灵活、精细地评估不同路网布局形式对其交通性能的定量化影响规律，提升城市路网规划布局的工作效率，满足城市规划和交通规划方案编制的需求。

附图说明

图1是本发明第一实施例提供的城市路网布局的交通性能评估方法流程示意图；

图2是本发明实施例提供的路网拓扑结构和交通组织数据示意图；

图3是基于Synchro建立的各路网布局形式下的交通仿真模型示意图；

图4是各流量条件下不同路网的路网平均速度对比图；

图5是各流量条件下不同路网的总停车次数对比图；

图6是各流量条件下不同路网的交通性能指数对比图；

图7是本发明第二实施例提供的城市路网布局的交通性能评估装置结构示意图。

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，所描述的实施例仅仅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作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。

参照图1，本发明第一实施例提供了一种城市路网布局的交通性能评估方法，包括以下步骤：

S11，获取模型输入数据，所述模型输入数据包括路网密度、路网长边系数、交通组织数据和车流量数据；

S12，基于所述模型输入数据建立不同场景条件下的交通仿真模型；

S13，确定所述交通仿真模型中交叉路口的信号配时条件；

S14，获取所述交通仿真模型输出的交通评价指标，并对所述交通评价指标进行筛选，得到基础指标；其中，所述基础指标包括路网平均速度和总停车次数；

S15，根据所述路网平均速度和所述总停车次数，得到整体路网的交通性能指数。

在步骤S11中，首先获取模型输入数据，所述模型输入数据包括路网密度、路网长边系数、交通组织数据和车流量数据。

需要说的是，为了探究路网布局形式对交通性能的影响规律，假设用地范围为1平方公里，路网形态为棋盘式，短边长x米，本发明提出指标：路网长边系数k(长边长度与短边长度的比值)，则长边长度为kx米，路网密度为S，则基于路网密度和长边系数，可快速确定短边长度和长边长度：

k：路网“长边系数”，本发明提出的新指标，即路网围合形成街区的长边与短边的比值，无量纲；

x：路网围合街区的短边长度，km；

x’：路网围合街区的长边长度，km；

S：路网密度，km/km

进一步地，在“窄马路密路网”道路布局理念下，结合既有实践经验，道路网一般有单向交通组织、双向交通组织两种类型，所述交通组织数据的具体示例如下：

T1：单向交通组织，即所有道路均只允许一个方向行驶；

Ln1：单向交通组织下的路段单向车道数，无量纲；

Ln1’：单向交通组织下，交叉路口展宽后的进口道车道数，无量纲；

T2：双向交通组织，即所有道路均允许两个方向行驶；

Ln2：双向交通组织下的路段单向车道数，无量纲；

Ln2’：双向交通组织下，交叉路口展宽后的进口道车道数。

进一步地，为了探究不同道路布局形式在不同车流量水平和转向比例下的交通性能表现状况，所述车流量数据包括：

q0：单车道车流量水平，pcu/h；

cL：左转车流占进口道车流比例，％；

cS：执行车流占进口道车流比例，％；

cR：右转车流占进口道车流比例，％。

在步骤S12中，基于所述模型输入数据建立不同场景条件下的交通仿真模型。在一种实施方式中，所述基于所述模型输入数据建立不同场景条件下的交通仿真模型，包括：

根据所述路网密度和所述路网长边系数，计算得到路段短边长度和路段长边长度；其中，所述路网长边系数为路段长边长度与路段短边长度的比值；

基于所述路段短边长度和所述路段长边长度构建路网拓扑结构；

根据所述交通组织数据和所述车流量数据，在所述路网拓扑结构上标定道路和车流量条件，得到交通仿真模型。

其中，所述根据所述路网密度和所述路网长边系数，计算得到路段短边长度和路段长边长度，具体包括：

x

其中，k为路网长边系数；S为路网密度，km/km

在具体实施当中，可以基于Synchro仿真软件，建立各路网场景的微观交通仿真模型，并设定交叉路口的信号配时。利用既有的微观交通仿真软件开展路网交通性能评估，对既有软件工具在交通性能评估方法的集成创新使用，即上一步骤提出了针对不同长边系数下路网布局方案、交通组织方案和车流量输入方案设计方法，后续步骤将在Synchro微观交通仿真的基础上，构建针对不同场景条件下路网性能的新型评估指标体系，即创新性使用微观交通仿真Synchro软件，提出了路网布局形式交通性能评估的一整套技术。

具体地，在构建不同场景条件下的交通仿真模型时，可以采用以下步骤：

1)建立底图：基于AutoCAD构建特定路网密度和长边系数下的矢量方案，输出dxf文件，作为在Synchro中微观交通仿真建模的底图；

2)按底图构建synchro路网基础模型：按底图构建路网拓扑结构；

3)设定路段和路口车道数：按路网拓扑结构和交通组织数据设定路段车道数，结合一般经验，按路段车道数1.5倍的原则，拓宽交叉路口进口道的车道数，并设定左转、直行和右转的车道数；

4)输入车流量数据：按照设定的车道数和单车道流量方案，结合左转、直行、右转比例cL、c和cR输入进口道车流量方案。

在步骤S13中，确定所述交通仿真模型中交叉路口的信号配时条件。在一种实施例中，所述确定所述交通仿真模型中交叉路口的信号配时条件，包括：

分别选定各路口，采用各路口自适应信号控制形式生成初始信号配时条件；

分别对所述初始信号配时条件的相序和周期时长进行优化，得到信号配时条件。

具体地，可以利用Synchro软件设定路口信号配时方案，包括：

1)设定路口信号控制形式：分别选定各路口，利用Synchro内置交通信号配时优化工具，均采用“Actd-Uncrd”信号控制形式，即区域内各路口自适应信号控制形式；

2)设定路口信号控制初始方案：使用Optimize Split和Optimize CycleLength功能分别优化路口信号配时方案的相序和周期时长。

在步骤S14中，获取所述交通仿真模型输出的交通评价指标，并对所述交通评价指标进行筛选，得到基础指标；其中，所述基础指标包括路网平均速度和总停车次数。所述交通评价指标包括控制延误、排队延误、车均延误、总延误、车均停车次数、总停车次数、路网平均速度、燃料消耗量、交通排放、未服务车辆数、陷入两难区车辆数。

可以理解的是，在交通仿真模型建立之后，且信号配时条件均已准备完毕，可开展下一步的微观交通仿真程序和指标输出工作。基于Synchro仿真，获取交通运行指标结果，不同的交通仿真目的，需要输出不同的交通运行仿真评价参数，为了评估不同道路布局形式下的交通性能指标，利用Synchro的报告生成功能，获取各路网场景下的如下交通指标：

(1)输出微观交通运行仿真评价指标

在运转各场景路网的交通仿真后，点击“文件-生成报告”，在输出指标选择框中选择“Measure(s)of Effectiveness”(路网性能)，可生成Control Delay(控制延误)、QueueDelay(排队延误)、Delays(车均延误)、Total Delays(总延误)、Stops(车均停车次数)、Total Stops(总停车次数)、Avg Speed(路网平均速度)、Fuel Consumption(燃料消耗量)、Emissions(交通排放)、Unserved Vehicles(未服务车辆数)、Dilemma Zone Vehicles(陷入两难区车辆数)等11个指标。

(2)设定输出指标的涉及范围

在输出指标选择框中的“Level(s)of Detail”处，选择“Network/Zone Total”，即评估范围为整个路网范围。

需要说明的是，由于输出指标较多，以交通运行性能评估为导向，对输出指标进行筛选。考虑到不同指标之间的相关性和路网交通性能的内涵，采取道路交通“快捷、顺畅”为目标，选取Avg Speed(路网平均速度)和Total Stops(总停车次数)作为路网交通性能评估的基础指标，即：

评估指标1，路网平均速度(Avg Speed，VAS)：表征路网运行的“快捷”程度(Km/h)，指标越大体现出路网平均车速越大，交通拥堵和延误程度越小；

评估指标2，总停车次数(Total Stops，ZTS)：表征路网运行的“通顺”程度，指标越大体现出路网总停车次数越大，车辆行驶越不顺畅，其成因为路径绕行造成的途径路口增多等。

在步骤S15中，根据所述路网平均速度和所述总停车次数，得到整体路网的交通性能指数，包括：

根据所述路网平均速度计算得到整体路网中平均每公里所需行程时间；

根据所述总停车次数计算得到整体路网中平均每秒钟的总停车次数；

计算平均每公里所需行程时间、平均每秒钟的总停车次数之和，得到整体路网的交通性能指数。

具体地，通过以下公式计算交通性能指数：

其中，V

值得说明的是，一般而言，由于路网平均速度越大越好，路网总停车次数越小越好，因此，结合指标平均规模，对这两项指标进行换算和结合，通过结合得到的交通性能指数对交通性能进行评估。

本发明提供的城市路网布局的交通性能评估方法，能够快捷、灵活、精细地评估不同路网布局形式对其交通性能的定量化影响规律，提升城市规划和交通规划中城市路网规划布局的科学性和工作效率，其优点如下：

其一，面向棋盘式路网形态(即“窄马路密路网”的常见路网形态)，新提出“长边系数”指标，与路网密度相结合，快速确定同一路网密度条件下、不同路网布局形式下的路网布局方案；

其二，优化路网交通性能评估技术，基于传统用于交叉路口信号配时方案优化的Synchro软件，建立微观路网交通仿真模型和信号配时方案，形成路网交通性能评估的一整套方法流程和操作步骤；

其三，完善路网交通性能评估指标，拟基于Synchro微观交通仿真输出指标，从每公里平均所需行程时间代表的交通“快捷性”和每分钟车均停车次数代表的交通“顺畅性”出发，建立了一套新型的路网交通性能评估指标体系。

为了便于对本发明的理解，下面将对本发明的一些优选实施例做更进一步的描述。

如表1所示，设定a、b、c、d、e、f六种路网模式，以及由低到高的10种交通车流量水平。其中，由低到高的10种交通车流量水平如下：q0分别设定为100pcu/h、200pcu/h、300pcu/h、400pcu/h、500pcu/h、600pcu/h、700pcu/h、800pcu/h、900pcu/h、1000pcu/h等十种条件，分别仿真评估下各流量条件下各路网的交通运行参数；左转、直行、右转的比例统一选择15％、70％和15％，即：cL＝15％，cS＝15％，cR＝15％。

表1路网布局和车流量方案

然后，建立Synchro微观的交通仿真模型，并设定交叉路口的信号配时条件，包括：(1)建立微观交通仿真的路网底图，如图2所示；(2)基于Synchro构建交通仿真模型，标定道路和流量条件，如图3所示；(3)以路网c为例，在q0为300pcu/h的车流量水平下，进行路网信号配时条件生成。

最后，评估路网平均速度、总停车次数和交通性能指数3个指标。

在各车流量水平条件下，所有路网平均速度、总停车次数和交通性能指数3个指标分别如图4、图5、图6所示，可知：

路网平均速度：随着车流量逐渐增加，路网a、a’、b、b’、c、c’的平均速度均呈现下降趋势。一方面，路网a’、b’、c’明显表现出更好的速度保持性，随着车流量增加，平均速度下降趋势较为缓慢，表明单向交通组织可以明显提升路网平均速度；另一方面，路网平均车速中，路网c’>路网b’>路网a’，路网c>路网b>路网a，表明增加长边系数对保持较高的路网平均速度有正向作用。

总停车次数：随着车流量逐渐增加，一方面，路网总停车次数中，路网a’>a，路网b’>b，路网c’>c，表明单向交通组织会增加路网的停车次数，分析其成因，应该是由于单向交通组织造成了更多的车辆绕行；

另一方面，路网总停车次数中，路网c<路网b<路网a，路网c’<路网b’<路网a’，表明增大长边系数有利于减小路网总停车次数。

交通性能指数：随着车流量逐渐增加，交通性能指数种，路网c’<路网b’<路网a’<路网c<路网b<路网a，由于交通性能指数越小，代表路网运行状况越好，表明综合表现上，同时单向交通组织和增大长边系数，总体上有利于提升路网的交通性能。

综上，本发明具备如下优点：

(1)技术思路：新颖、有效

利用交通信号配时优化软件Synchro，评估不同路网布局形式的交通性能，将智能交通管控技术赋能城市路网规划方案决策，实现智慧交通技术的集成创新，可广泛用于控制性详细规划、城市设计、城市更新等城市规划项目，以及道路网专项规划、交通详细设计等交通项目，提高城市路网规划布局的科学性。

(2)评估结果：定量、精细：

本发明针对路网交通性能评估，提出了路网平均速度、路网总停车次数、路网交通性能指数等量化指标，相比于传统的主观经验法，实现了路网交通性能的定量化评估；相比于传统的宏观交通仿真模型法，其一，实现了从单一的饱和度指标评价向与交通出行体验关联更紧密的出行速度、停车次数等多元化、精细化指标的综合评估；其二，实现了标定信号配时方案条件下的路网交通性能评估，使得交通仿真场景与现实条件更为接近和更为灵活。

(3)方法流程：简便、快捷：

传统的宏观交通仿真模型法，须经历“交通产生-交通分布-方式划分-交通分配”四步骤法，才能获得路段饱和度单一评价指标，而本发明弱化特定交通需求特征，采用“路网设计-微观建模-仿真输出”三步骤便可获取多方面的交通运行指标，以更简便、快捷的方法流程实现更完整的路网交通性能评估。

(4)由于交通性能指数越小，代表路网运行状况越好，表明综合表现上，同时单向交通组织和增大长边系数，总体上有利于提升路网的交通性能。在后续得到整体路网的交通性能指数之后，可以根据交通性能指数对路网交通性能进行评估，从而提高路网规划的合理性，避免交通拥堵。

参照图7，本发明第二实施例提供了一种城市路网布局的交通性能评估装置，包括：

数据获取模块，用于获取模型输入数据，所述模型输入数据包括路网密度、路网长边系数、交通组织数据和车流量数据；

模型构建模块，用于基于所述模型输入数据建立不同场景条件下的交通仿真模型；

信号配时模块，用于确定所述交通仿真模型中交叉路口的信号配时条件；

指标筛选模块，用于获取所述交通仿真模型输出的交通评价指标，并对所述交通评价指标进行筛选，得到基础指标；其中，所述基础指标包括路网平均速度和总停车次数；

性能评估模块，用于根据所述路网平均速度和所述总停车次数，得到整体路网的交通性能指数。

需要说明的是，本发明实施例提供的一种城市路网布局的交通性能评估装置用于执行上述实施例的一种城市路网布局的交通性能评估方法的所有流程步骤，两者的工作原理和有益效果一一对应，因而不再赘述。

本发明实施例还提供了一种终端设备。该终端设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，例如城市路网布局的交通性能评估程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个城市路网布局的交通性能评估方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S11。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如性能评估模块。

示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。

所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及智能平板等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述部件仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal 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，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

其中，所述终端设备集成的模块/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，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也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计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。