传染病传染风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本说明书实施例涉及传染病防控技术领域，尤其是一种传染病传染风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

传染病风险评估是增强传染病早期监测预警能力，防范和化解公共卫生风险的重要手段。对公共传染病作出科学准确的综合性评估，对于有效防范和应对传染病具有重要意义。通过风险评估，进行分区、分时、分类的精细化管理，是有效应对传染病的前提，是恢复经济社会秩序的重要环节。

现有技术中，对传染病风险评估方法往往基于主观判断或统计数据，存在较高的主观性，缺乏实际情况下多因素耦合的传染病风险评估方法，从而导致评估准确性低且效率不高的问题。因此，亟需一种传染病风险评估方法和装置，能够综合考虑实际情况下的多种因素，以解决现有技术中传染病风险评估准确性和效率低的问题。

发明内容

针对现有技术的上述问题，本说明书实施例的目的在于，提供一种传染病传染风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中传染病风险评估准确性和效率低的问题。

为了解决上述技术问题，本说明书实施例的具体技术方案如下：

一方面，本说明书实施例提供一种传染病传染风险评估方法，所述方法包括：

获取目标区域数据，其中，所述目标区域数据包括：人员位置信息、目标区域内总人数、目标区域面积和环境参数；

根据所述目标区域数据确定入模指标值，其中所述入模指标值包括：人员之间的平均间距，人员之间的接触时间和目标区域的空气流通量；

根据所述入模指标值计算感染率，结合所述感染率和预设的传染病预测模型，计算得到目标区域的感染人数；

根据所述感染人数计算目标区域的感染比例，将所述感染比例与预设阈值进行对比，得到目标区域的风险等级评估结果。

优选的，所述根据所述目标区域数据确定入模指标值前，还包括：

删除所述数据中的无关数据、重复数据和异常数据，得到第一处理数据；

对所述第一处理数据进行平滑滤波处理，得到第二处理数据；

将所述第二处理数据与参考数据进行对比计算，得到误差值，若所述误差值大于预设阈值，则对所述第二处理数据进行修正，得到第三处理数据；

对所述第三处理数据进行归一化处理，得到预处理后的数据。

优选的，所述根据所述目标区域数据确定入模指标值，包括：

根据所述目标区域内总人数和目标区域面积，计算人员之间的平均间距；

根据所述人员位置信息，计算人员之间的接触时间；

根据所述环境参数，计算目标区域的空气流通量。

优选的，所述根据所述入模指标值计算感染率，进一步包括：

根据距离衰减效应，结合所述人员之间的平均间距和初始感染率计算得到第一感染率；

根据时间累积效应，结合所述人员之间的接触时间和第一感染率计算得到第二感染率；

根据空气流通效应，结合所述空气流通量和第二感染率计算得到最终感染率。

优选的，利用以下公式计算第一感染率、第二感染率和最终感染率：

其中β

优选的，所述方法还包括：

当目标区域的风险等级评估结果大于预定等级时，减少目标区域内的人数，同时更新环境参数，得到更新后的目标区域内的人数和环境参数；

根据所述更新后的目标区域内的人数和环境参数确定更新后的入模指标值；

将所述更新后的入模指标值输入至预设的传染病风险预测模型，计算得到目标区域的风险等级评估结果；

判断所述目标区域的风险等级评估结果是否为小于或等于预定等级；

若否，则重复上述步骤直至目标区域的风险等级评估结果小于或等于预定等级。

另一方面，本说明书实施例提供了一种传染病传染风险评估装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标区域数据，其中，所述目标区域数据包括：人员位置信息、目标区域内总人数、目标区域面积和环境参数；

指标确定模块，用于根据所述目标区域数据确定入模指标值，其中所述入模指标值包括：人员之间的平均间距，人员之间的接触时间和目标区域的空气流通量；

计算模块，用于根据所述入模指标值计算感染率，结合所述感染率和预设的传染病预测模型，计算得到目标区域的感染人数；

评估模块，用于根据所述感染人数计算目标区域的感染比例，将所述感染比例与预设阈值进行对比，得到目标区域的风险等级评估结果。

又一方面，本说明书实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时，执行上述任意一项所述方法的指令。

又一方面，本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机设备的处理器运行时，执行上述任意一项所述方法的指令。

又一方面，本说明书实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被计算机设备的处理器运行时，执行上述任意一项所述方法的指令。

本说明书的一些实施例提供的一个或者多个技术方案，至少具有如下的技术效果：

本说明书通过获取目标区域的关键数据，考虑到感染率除了取决于传染病毒本身的属性外，还跟环境参数以及目标区域内的人员分布情况密切相关，因此根据关键数据确定入模指标值，由此计算得到感染率，结合预设的传染病预测模型，计算得到目标区域的感染人数，从而得到目标区域的风险等级评估结果，相比于现有技术中基于主观判断来对传染病风险进行评估的方法，本说明书通过获取目标区域中的数据，为后续的风险评估提供了可靠的数据支撑，且综合考虑了实际情况下的多种因素，提高了风险评估的准确性和效率。

上述说明仅是本说明书的一些实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本说明书的一些实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为让本说明书实施例的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书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说明书的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本说明书一些实施例中一种传染病传染风险评估方法的流程示意图；

图2示出了本说明书一些实施例中根据目标区域数据确定入模指标值前的步骤示意图；

图3示出了本说明书一些实施例中根据入模指标值计算感染率的步骤示意图；

图4示出了本说明书一些实施例中一种传染病传染风险评估方法的另一流程示意图；

图5示出了本说明书一些实施例中一种传染病传染风险评估装置的结构示意图；

图6示出了本说明书一些实施例中提供的计算机设备结构示意图。

附图符号说明：

501、获取模块；

502、指标确定模块；

503、计算模块；

504、评估模块；

602、计算机设备；

604、处理器；

606、存储器；

608、驱动机构；

610、输入/输出模块；

612、输入设备；

614、输出设备；

616、呈现设备；

618、图形用户接口；

620、网络接口；

622、通信链路；

624、通信总线。

具体实施方式

下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书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说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，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，都属于本说明书保护的范围。

现有技术中，对传染病风险评估方法往往基于主观判断或统计数据，存在较高的主观性，缺乏实际情况下多因素耦合的传染病风险评估方法，从而导致评估准确性低且效率不高的问题。因此，亟需一种传染病风险评估方法和装置，能够综合考虑实际情况下的多种因素，以解决现有技术中传染病风险评估准确性和效率低的问题。

为了解决上述问题，本说明书实施例提供了一种传染病传染风险评估方法。图1是本说明书实施例提供的一种传染病传染风险评估方法的流程示意图，本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或装置产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行。

需要说明的是，本说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本说明书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、装置、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。

参照图1所示，本说明书实施例提供了一种传染病传染风险评估方法，所述方法包括：

S101：获取目标区域数据，其中，所述目标区域数据包括：人员位置信息、目标区域内总人数、目标区域面积和环境参数；

S102：根据所述目标区域数据确定入模指标值，其中所述入模指标值包括：人员之间的平均间距，人员之间的接触时间和目标区域的空气流通量；

S103：根据所述入模指标值计算感染率，结合所述感染率和预设的传染病预测模型，计算得到目标区域的感染人数；

S104：根据所述感染人数计算目标区域的感染比例，将所述感染比例与预设阈值进行对比，得到目标区域的风险等级评估结果。

本说明书通过获取目标区域的关键数据，考虑到感染率除了取决于传染病毒本身的属性外，还跟环境参数以及目标区域内的人员分布情况密切相关，因此根据关键数据确定入模指标值，由此计算得到感染率，结合预设的传染病预测模型，计算得到目标区域的感染人数，从而得到目标区域的风险等级评估结果，相比于现有技术中基于主观判断来对传染病风险进行评估的方法，本说明书通过获取目标区域中的数据，为后续的风险评估提供了可靠的数据支撑，且综合考虑了实际情况下的多种因素，提高了风险评估的准确性和效率。

一些实施例中，目标区域为一个封闭的空间区域，比如教室、体育馆以及办公场所等。通过在目标区域中设置传感器来获取目标区域数据，传感器主要包括红外传感器和湿度传感器，红外传感器安装在每个相对独立的目标区域的出入口处，通过感知人体热量发射来实现人群计数。湿度传感器用于检测目标区域空气中的环境参数，如空气湿度，湿度是影响空气流动性和通风情况的重要因素之一，通过监测湿度数据，可以评估目标区域内的空气流通量。在实际应用中，可以根据具体的应用需求选择不同类型的传感器，并可以根据需要进行布置和调整，以确保对目标区域内环境参数的准确监测和数据采集。人员位置信息可以通过移动设备或传感器网络获取，如GPS定位、Wi-Fi定位等。

为了确保获取数据的质量和一致性，需要对获取数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等步骤，这些步骤有助于排除异常值、减少噪声干扰，并将不同参数的数据统一到相同的范围内，方便后续处理和分析。

一些实施例中，参照图2，根据所述目标区域数据确定入模指标值前，还包括：

S201：删除所述数据中的无关数据、重复数据和异常数据，得到第一处理数据；

S202：对所述第一处理数据进行平滑滤波处理，得到第二处理数据；

S203：将所述第二处理数据与参考数据进行对比计算，得到误差值，若所述误差值大于预设阈值，则对所述第二处理数据进行修正，得到第三处理数据；

S204：对所述第三处理数据进行归一化处理，得到预处理后的数据。

步骤S203主要是对获取数据进行数据校准，由于部分湿度传感器可能存在零点漂移误差以及受到环境等因素的影响，导致在同一区域、同一时间段内不同湿度传感器采集的数据出现误差。数据校准则是针对在同一区域、同一时间段内采集的湿度传感器数据，通过对比和分析，找出其中的误差来源，以修正数据误差。

一些实施例中，在得到预处理后的数据后，根据预处理后的目标区域数据确定入模指标值，首先根据目标区域内总人数和目标区域面积，计算人员之间的平均间距。计算时，把目标区域内无人的那部分空间面积去除，将目标区域内总人数除以目标区域面积，就可以得到单位面积的人数，再转换为人员平均间距。其次，根据目标区域的人员位置信息，计算人员之间的接触时间，最后根据环境参数，计算得到目标区域的空气流通量。由此可得到三个入模指标值：人员之间的平均间距、人员位置信息和空气流通量。

一些实施例中，预设的传染病预测模型为SEIR模型，SEIR模型是一种基于微分方程的传染病传播模型，可以用于预测传染病传播过程中的感染人数、康复人数和死亡人数等。SEIR模型通常用于一个封闭的区域中，如体育馆、教室等。由于场馆内的人员分布、人流管控等措施是可变的，在实际应用SEIR模型时，首先需要制定分区分时方案，即针对某个公共场所，分为多个功能区，每个功能区规定了可以进入的人员类型和每个功能区的开放时段。且每个功能区之间，是假定相对独立的，因此每个功能区就是一个相对独立的目标区域。比如，某个公共场馆区域，有三个具体场馆建筑，此外还在室外某空旷地带划分了3个功能区，分别为：待检区、公共活动区、隔离区。待检区，是人群进入场馆前进行人群分检筛查的；公共活动区是低风险的区域，比如医护人员、消防人员等工作人员活动区域；隔离区是高危区，若发现疑似感染者可将其隔离在此区域。这样一共就有6个相对独立的区域，那么针对每个区域，需要建立一个SEIR模型，就共有6个SEIR模型(可称之为SEIR子模型)。而如果管控措施出现变化，比如增加一个别的功能区，或者多一个别的场馆建筑，就需要增加相应的SEIR子模型。SEIR模型将人群分为四个互相转化的类别：易感者(Susceptible)、潜伏者(Exposed)、感染者(Infectious)和康复者(Removed)。SEIR模型的微分方程公式如下所示：

其中，β是感染率，即单个感染者与易感者有效接触后易感者被感染的概率，随人员之间的平均间距、人员之间的接触时间以及目标区域的空气流通量动态变化，S表示t时刻易感者的数量，E表示t时刻潜伏者的数量，I表示t时刻感染者的数量，R表示t时刻康复者的数量，N是目标区域内总人数，γ是恢复率，即每天从感染者转变为康复者的概率，α是潜伏期患病的概率，即每天从潜伏者转变为感染者的概率。γ和α是由传染病病毒本身属性决定的，因此为一个常数。式(1)中，首先利用感染率、初始感染人数和总人数计算得到t时刻易感者人数，其次利用t时刻易感者数量、初始感染人数和感染率计算得到t时刻潜伏者人数，然后根据t时刻潜伏者数量计算得到t时刻感染者人数，最后根据t时刻感染者人数计算得到t时刻康复者人数。

SEIR模型中，感染率β与病毒自身传染性、人员之间的间距、人员之间接触的时间、以及环境，如空气流通量都有关系。对于特定的病毒，其病毒自身传染性是一定的，那么参数主要受到人员间距、接触时间、环境参数等影响。定性来说，人员间距越大，传染概率越低；人员之间接触时间越短，传染概率越低；空气流通越好，传染概率越低。

一些实施例中，参照图3，根据所述入模指标值计算感染率，进一步包括：

S301：根据距离衰减效应，结合所述人员之间的平均间距和初始感染率计算得到第一感染率；

S302：根据时间累积效应，结合所述人员之间的接触时间和第一感染率计算得到第二感染率；

S303：根据空气流通效应，结合所述空气流通量和第二感染率计算得到最终感染率。

传染病病毒通常为呼吸道病毒，主要通过飞沫传播(包括呼吸道飞沫和气溶胶传播)进行传播。当一个感染者呼吸、说话、咳嗽、打喷嚏时，会排放病毒含量较高的飞沫。这些飞沫中的病毒颗粒可以通过空气中的传播介质，如空气中的水分子、气流等，传播到其他人的呼吸道中，导致新的感染。然而距离的增加会导致空气中的传播介质的浓度减少，病毒颗粒在空气中的传播能力也会随之降低。此外，较远距离的传播还会受到空气中的湿度、温度、空气流动等因素的影响，这些因素都会对病毒颗粒在空气中的传播产生一定影响。因此，距离的增加会导致呼吸道病毒的感染概率衰减，也就是说，距离感染者越远，其他人感染该病毒的概率就越小。传染病病毒的第一感染率可以用式(2)表示：

其中，β

传染病病毒在空气中的浓度会随着时间的推移而逐渐升高，这是由于感染者出现症状后，如果没有得到及时治疗或隔离，就会不断地排放病毒，导致病毒在群体中的传播。特别是在无症状感染者中，由于没有明显的症状，很难及时发现和隔离，因此更容易成为病毒的传播源，导致感染人数不断增加。在给定初始感染概率的情况下，可以通过时间累积效应来计算经过一段时间后的感染概率。具体计算方式如式(3)所示：

其中，t

βt

其中，β

空气流通量的增加可以通过增加空气的流动和混合，从而减少空气中病毒颗粒的浓度，降低感染的风险。当空气流通量较高时，病毒悬浮在空气中的时间较短，相对于较低的空气流通量条件下，病毒的浓度会更快地稀释和降低，从而减少了感染的机会。因此，提高空气流通量可以在一定程度上减少病毒的传播风险。这可以通过增加通风，使用空气净化器或通风系统来实现。在公共场所保持良好的室内空气流通可以起到一定的防护作用，有助于减少病毒的传染。要计算不同空气流通量下的感染率，即最终感染率，可以用公式(5)计算：

其中，

依据SEIR模型，即公式(1)的方程组，针对每个空间区域，来应用SEIR模型。假定该空间区域总人数是N，则N＝S+E+I+R,其中，S、E、I、R分别代表易感者、已感染但未发病、易感染且已发病、易感染且已恢复或者死亡。初始时，假定I＝I

根据感染人数可以确定目标区域的单日感染比例，将感染比例与预设阈值进行对比，从而判定公共场所内不同区域的传播风险等级，得到目标区域的风险等级评估结果，风险等级判定表如表1所示。当目标区域的单日感染者比例≥1％时，目标区域的风险等级为高风险，当目标区域的单日感染者比例≥0.1％且＜1％时，目标区域的风险等级为中风险，当目标区域的单日感染者比例小于0.1％时，目标区域的风险等级为低风险。

表1

一些实施例中，风险等级评估结果可以根据需要进行不同形式的输出，例如，风险级别分类：根据设定的阈值，将评估结果划分为不同的风险级别，如低风险、中风险、高风险等，生成相应的风险地图，为每种风险设置不同的颜色，以便决策者快速了解当前风险水平。可视化展示：将评估结果以图表、地图等可视化方式展示，帮助决策者直观地理解风险分布情况和关键因素的影响。风险评估结果的输出可以通过移动应用程序、数据可视化平台、报告文档等方式提供给相关人员和决策者，以支持公共卫生管理和风险控制的决策制定。

一些实施例中，参照图4，所述方法还包括：

S401：当目标区域的风险等级评估结果大于预定等级时，减少目标区域内的人数，同时更新环境参数，得到更新后的目标区域内的人数和环境参数；

S402：根据所述更新后的目标区域内的人数和环境参数确定更新后的入模指标值；

S403：将所述更新后的入模指标值输入至预设的传染病风险预测模型，计算得到目标区域的风险等级评估结果；

S404：判断所述目标区域的风险等级评估结果是否为小于或等于预定等级；

S405：若否，则重复上述步骤直至目标区域的风险等级评估结果小于或等于预定等级。

SEIR模型主要参数是α、β和γ，其中β是随入模指标值动态变化的参数，因此可通过调节入模指标值来调整参数β，从而优化SEIR模型。评估结果原则上要达到低风险等级，即单日感染者比例低于0.1％。如果评估结果没有达到这个标准，可通过修改分区分时分类方案、降低总人数、或者增加空气流通量等措施来再次评估，直到达标为止。具体来说，当目标区域的风险等级评估结果为高风险或中风险时，表明此时需要对目标区域进行管控，可以将目标区域的未感染人群转移到低风险的另一空间区域，此时目标区域的人数减少，同时三个入模指标值也随之变化，根据更新后的入模指标值重新计算目标区域的感染率，再结合SEIR模型计算目标区域的感染人数，得到目标区域的风险等级评估结果。如果目标区域的风险等级评估结果仍为高风险或中风险，则还需继续对目标区域进行管控，更新相应的入模指标值，得到新的风险等级评估结果，直至目标区域的风险等级评估结果为低风险。如此反复迭代，可以完成对模型的优化，从而更好的监测目标区域的风险等级变化，为高风险和中风险的区域及时制定管控措施，提高公共卫生安全。

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。且本申请实施例描述的技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合相关规定。

基于上述所述的一种传染病传染风险评估方法，本说明书实施例还对应提供一种传染病传染风险评估装置。所述的装置可以包括使用了本说明书实施例所述方法的系统(包括分布式系统)、软件(应用)、模块、组件、服务器、客户端等并结合必要的实施硬件的装置。基于同一创新构思，本说明书实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似，因此本说明书实施例具体的装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

具体地，图5是本说明书实施例提供的一种传染病传染风险评估装置一个实施例的模块结构示意图，参照图5所示，本说明书实施例提供的一种传染病传染风险评估装置包括：

获取模块501，用于获取目标区域数据，其中，所述目标区域数据包括：人员位置信息、目标区域内总人数、目标区域面积和环境参数；

指标确定模块502，用于根据所述目标区域数据确定入模指标值，其中所述入模指标值包括：人员之间的平均间距，人员之间的接触时间和目标区域的空气流通量；

计算模块503，用于根据所述入模指标值计算感染率，结合所述感染率和预设的传染病预测模型，计算得到目标区域的感染人数；

评估模块504，用于根据所述感染人数计算目标区域的感染比例，将所述感染比例与预设阈值进行对比，得到目标区域的风险等级评估结果。

通过本说明书实施例提供的装置所取得的有益效果和上述方法所取得的有益效果相一致，此处不再赘述。

参照图6所示，基于上述所述的一种传染病传染风险评估方法，本说明书一实施例中还提供一种计算机设备602，其中上述方法运行在计算机设备602上。计算机设备602可以包括一个或多个处理器604，诸如一个或多个中央处理单元(CPU)，每个处理单元可以实现一个或多个硬件线程。计算机设备602还可以包括任何存储器606，其用于存储诸如代码、设置、数据等之类的任何种类的信息。非限制性的，比如，存储器606可以包括以下任一项或多种组合：任何类型的RAM，任何类型的ROM，闪存设备，硬盘，光盘等。更一般地，任何存储器都可以使用任何技术来存储信息。进一步地，任何存储器可以提供信息的易失性或非易失性保留。进一步地，任何存储器可以表示计算机设备602的固定或可移除部件。在一种情况下，当处理器604执行被存储在任何存储器或存储器的组合中的相关联的指令时，计算机设备602可以执行相关联指令的任一操作。计算机设备602还包括用于与任何存储器交互的一个或多个驱动机构608，诸如硬盘驱动机构、光盘驱动机构等。

计算机设备602还可以包括输入/输出模块610(I/O)，其用于接收各种输入(经由输入设备612)和用于提供各种输出(经由输出设备614)。一个具体输出机构可以包括呈现设备616和相关联的图形用户接口(GUI)618。在其他实施例中，还可以不包括输入/输出模块610(I/O)、输入设备612以及输出设备614，仅作为网络中的一台计算机设备。计算机设备602还可以包括一个或多个网络接口620，其用于经由一个或多个通信链路622与其他设备交换数据。一个或多个通信总线624将上文所描述的部件耦合在一起。

通信链路622可以以任何方式实现，例如，通过局域网、广域网(例如，因特网)、点对点连接等、或其任何组合。通信链路622可以包括由任何协议或协议组合支配的硬连线链路、无线链路、路由器、网关功能、名称服务器等的任何组合。

对应于如图1至图4所示的方法，本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法的步骤。

本说明书实施例还提供一种计算机可读指令，其中当处理器执行所述指令时，其中的程序使得处理器执行如图1至图4所示的方法。

本说明书实施例还提供一种计算机程序产品，包括至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如图1至图4所示的方法。

应理解，在本说明书的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本说明书实施例的实施过程构成任何限定。

还应理解，在本说明书实施例中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本说明书中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本说明书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说明书的范围。

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，上述描述的系统、装置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。

在本说明书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。

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说明书实施例方案的目的。

另外，在本说明书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，也可以是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，本说明书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)执行本说明书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。

本说明书中应用了具体实施例对本说明书的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本说明书的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本说明书的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本说明书的限制。