基于无人机告警的危险品运输网络的选址方法和电子设备

技术领域

本发明涉及交通运输领域，特别是涉及一种基于无人机告警的危险品运输网络的选址方法和电子设备。

背景技术

着城市化进程的加速蜕变，道路网络不断从城市中心延伸扩展，人口密度骤增。所以，危险品运输的管理愈发困难。近年来，时常发生无法挽回的后果，对财产、生命、环境造成了大量的损失，研究基于无人机告警的危险品运输网络，有助于核实危险品运输状态，有利于对已发生事故及时响应。众所周知，危险品具有危险特征，与普通的货物运输相比，危险品运输具有一定的特殊性。当前关于危险品运输网络的构建主要集中于双层规划模型，上层要求风险最小，下层需要成本最小，二者相互影响，根据相应约束条件求解出网络规划。双层规划问题属于多目标规划问题，求解复杂多变，并不一定适合每一个危险品运输公司和相关政府部门的使用和管理。因此，亟需一种基于无人机告警的可视化强、灵活性高、普适性高、可行性好的危险品运输网络构建方法。

发明内容

针对上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

本发明实施例提供一种基于无人机告警的危险品运输网络的选址方法，所述方法包括如下步骤：

S100，获取目标危险品运输网络的基础信息，所述基础信息至少包括节点信息ND＝{ND

S200，基于ND、E、UA1、UA2和v获取响应信息，所述响应信息包括EDRT

S300，基于所述响应信息获取第一响应区域的节点集A、位于第二响应区域的节点集B以及位于第三响应区域的节点集C；

S400，基于所述基础信息和设定选址方法，获取目标选址结果；所述目标选址结果用于使得B和C中优化至A的节点数量最大化；所述优化信息至少包括需要建立第一援助站点的节点ID、需要建立第二援助站点的节点ID、需要建立的第一援助站点数量、需要建立的第二援助站点的数量以及需要建立援助站点的每个节点的第一响应时间和第二响应时间；

S500，对所述目标选址结果进行可视化显示。本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器和非瞬时性计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有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前述方法。

本发明至少具有以下有益效果：

本发明实施例提供的基于无人机告警的危险品运输网络的选址方法，通过将节点从差响应区域优化至最佳响应区域、从较好响应区域优化至最佳响应区域，以建立最少数量的新的消防部门和新的应急救援部门覆盖最多的节点到最佳响应区域，从而能够提高节点的应急响应能力，进而能够提高网络的鲁棒性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的基于无人机告警的危险品运输网络的选址方法的流程图；

图2为目标危险品运输网络的示意图；

图3(a)至图3(d)为示出第一至第三响应区域的示意图；

图4(a)至图4(c)示出的是内部杂交示意图；

图5(a)至图5(c)示出的是外部杂交示意图；

图6至图8示出的是选址结果可视化示意图。

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。

本发明实施例提供一种基于无人机告警的危险品运输网络的选址方法，如图1所示，所述方法可包括如下步骤：

S100，获取目标危险品运输网络的基础信息，所述基础信息至少包括节点信息ND＝{ND

在本发明实施例中，目标危险品运输网络可为单层网络，可在城市化道路的基础上构建。具体地，目标危险品运输网络可基于目标地理区域的高速公路、一级公路、二级公路构建。

更具体地，目标危险品运输网络可基于如下步骤构建：

S10，构建危险品运输初始网络。

S10具体可包括如下步骤：

S101，基于设定节点设置规则设置网络节点。

在本发明实施例中，网络节点可通过如下节点设置规则进行设置：

规则1：如果节点连接边均属于目标地理区域对应的危险品道路运输网络时，在交叉口、立交桥、环路位置设置节点；

规则2：如果部分节点连接边属于目标地理区域对应的危险品道路运输网络时，在四向交叉口、立交桥、环路位置设置节点。这是因为该地理位置在城市属于车辆、人口集散点，密度大，容易发生突发事件，影响危险品正常运输。

规则3：既有边通过弯道时，如果转弯角度大于等于90°，则在该弯道设置节点，而转弯角度在30°至89°则需考虑该弯道是否位于重要地理位置，例如：桥梁、河边、学校、隧道等。一般弯道节点的选取是比较难把握的，需要考虑方面的原因，同时，弯道节点的增加也会导致节点度为2的节点数量增加，这意味着危险品受影响的程度增大。

当然，这是在一个平面上的道路节点设置，如果遇到隧道和高架桥等路段，在图上设置节点的时候，需要注意该节点是否位于交叉口，还是只是一般的上下层路线关系，两者线路是否存在连接关系。

规则4：当危险品运输不得不通过类似山地的复杂地形，如果两个节点间，有且仅有一条复杂线路(上下坡、多次弯道等情况)时，中间除非必要，无须再次加设节点。

S102，设置网络连接边。

在本发明实施例中，可基于城市化道路设置网络连接边。

进一步地，由于需要构建危险品道路运输网络的城市需要考虑的因素复杂多样，无法在一开始就能得到完整的让人满意且完美的网络连接边。此时，可以根据目标地理区域对应的高速公路、一级公路、二级公路构建初始网络结构，再根据用户的选择偏好例如运输企业和政府部门的选择偏好，对该网络的连接边进行修正，得到修正后的网络连接边。

通过S101和S102能够得到危险品运输初始网络。

在本发明实施例中，目标地理区域对应的城市化道路可通过软件BIGMAP获取得到，对应的初始网络可通过ArcGis构建得到。

S20，对构建的危险品运输初始网络进行修正，得到目标危险品运输网络。

进一步地，在本发明实施例中，S20具体包括以下步骤：

S201，启动Cw；获取危险品运输初始网络中任一节点w与设定人员密集场所a之间的空间直线距离Dwa，如果Dwa≤R，设置Cw＝Cw+1；R为设定的安全防护半径，Cw为节点w对应的计数器，Cw的初始值为0，w的取值为1到N0，N0为危险品运输初始网络的节点数量，a的取值为1到M0，M0为设定人员密集场所的数量。

在本发明实施例中，设定人员密集场所可包括商场、学校、居民区等等。设定人员密集场所的数量可基于实际需要进行设置。在本发明实施例中，R可基于实际需要进行设置，在一个示意性实施例中，R＝800m。

S202，设置a＝a+1，如果a≤M0，执行S201，否则，执行S203。

S203，设置w＝w+1，如果w≤N0，执行S201，否则，执行S204。

S204，获取计数集合C＝{C1，C2，……，Cw，……，CNO}，并遍历C，如果Cw≠0，则将对应的节点w存入至中间计数集合CM中；中间计数集合CM的初始值为空集。

S205，在所述危险品运输初始网络中删除CM中的节点，得到中间网络；

S206，在中间网络中删除脱离主网络的节点和连接边，得到目标危险品运输网络。

在一个示意性实施例中，构建的一个示意性目标危险品道路运输网络可如图2所示。

在本发明实施例中，将危险品运输网络道路中的交叉口的抽象为节点，用ID作为节点在网络中的位置，例如，编号。节点的邻接节点可为一个或者多个，每个节点有几个邻接节点，就有多少条边与之连接。

在本发明实施例中，第一援助站点可为应急救援部门，第二援助站点可为消防部门。应急救援部门的功能在于救援受伤人员。消防部门的功能在于疏散车辆和人员、清理突发事故现场。

在本发明实施例中，援助车辆为由援助站点出发的车辆。在发生突然事故时，第一援助站点和第二援助站点会同时响应，即会同时指派援助车辆出发至事故地点。援助车辆的车速可基于实际需要进行设置，一般设置为60km/h。

在本发明实施例中，危险品运输中，会配备无人机对运输车辆进行跟踪。当危险品运输突发事故时，跟车的无人机实施告警，援助站点通过无人机图传信息确认并核实无人机告警信息，在确认告警信息无误后，会指派援助车辆前往对应的事故节点进行援助。

在本发明实施例中，已有第一援助站点和已有第二援助站点是指已经建立的第一援助站点和已经建立的第二援助站点。候选第一援助站点和候选第二援助站点是指需要建立的第一援助站点和第二援助站点。

S200，基于ND、E、UA1、UA2和v获取响应信息，所述响应信息包括EDRT

在本发明实施例中，第一响应时间是指突发情况发生时，第一援助站点应急响应所需要的时间，即从应急救援部门到达突发事故地点的时间。第二响应时间是指突发情况发生时，第二援助站点应急响应所需要的时间，即从消防部门到达突发事故地点的时间。每个节点的第一响应时间为最短的第一响应时间，即距离该节点最近的第一援助站点到达该节点的响应时间。每个节点的第二响应时间为最短的第二响应时间，即距离该节点最近的第二援助站点到达该节点的响应时间。等待时间是指第一响应时间和第二响应时间之间的差值的绝对值。

本领域技术人员知晓的是，AvgEDRT＝(EDRT

在本发明实施例中，响应时间和等待时间的单位可为min。

S300，基于所述响应信息获取第一响应区域的节点集A、位于第二响应区域的节点集B以及位于第三响应区域的节点集C。

在本发明实施例中，基于无人机告警，如果消防部门与应急救援部门在核实确认情况后，响应时间基本一致，则表明消防部门与应急救援部门同时到达突发事故现场，对现场进行清理、疏散和人员的救援。如果两者的响应时间差别较大，应急救援会受到一定程度的延迟，非常不利于突发事故现场的应急救援。当节点突发情况发生，消防部门和应急救援部门同时接收到无人机告警消息，并在核实确认后，派遣相关人员和车辆前往救援，其中消防部门先一步到达事故现场，而应急救援部门则后一步抵达。两者前后不同时间到达所形成的时间差即为节点的等待时间。

本发明实施例中，以消防部门的应急救援时间为X轴，以应急救援部门的应急救援时间为Y轴，构建二维坐标系，如图3(a)所示。在图3(a)，区域I表示节点受到消防部门应急响应的时间小于等于消防部门应急响应时间的均值，同时受到应急救援部门的应急响应时间也小于等于应急救援部门应急响应时间的均值；与之相反的是区域IV，节点在该区域，则表示受到消防部门和应急救援部门的应急响应时间都大于对应的平均值；区域II和区域III分别表示节点受到消防部门或应急救援部门应急响应的时间大于对应的平均值，前者是应急救援部门的响应时间在均值范围内，而后者则是消防部门的应急响应时间在均值范围内。

因为不同节点被不同位置的消防部门和应急救援部门覆盖，所以当突发情况发生的时候，消防部门与应急救援部门到达事故现场的时间也不一致，等待时间也就不同。平均等待时间就是所有节点等待时间的算术平均值。斜线2表示等待时间等于0的情况，斜线1和斜线3分别表示等待时间等于平均等待时间。

进一步地，在本发明实施例中，第一响应区域内的每个节点的第一响应时间EDRT1、第二响应时间FSRT1和等待时间WT1满足如下条件：

EDRT1≤AvgEDRT，FSRT1≤AvgFSRT，WT1≤AvgWT；WT1＝∣EDRT1-FSRT1∣。

在本发明实施例中，第一响应区域如图3(b)中的阴影区域所示。

第二响应区域内的每个节点的第一响应时间EDRT2、第二响应时间FSRT2和等待时间WT2满足如下条件：

EDRT2≤AvgEDRT，FSRT2≤AvgFSRT，WT2＞AvgWT；WT2＝∣EDRT2-FSRT2∣。

在本发明实施例中，第二响应区域如图3(c)中的阴影区域所示。

第三响应区域内的每个节点的第一响应时间EDRT3、第二响应时间FSRT3和等待时间WT3满足如下条件：

EDRT3＞AvgEDRT，FSRT3＞AvgFSRT。

在本发明实施例中，第三响应区域如图3(d)中的阴影区域所示。

S400，基于所述基础信息和设定选址方法，获取目标选址结果；所述目标选址结果用于使得B和C中优化至A的节点数量最大化，即建立最少数量的新的第一援助站点和新的第二援助站点覆盖最多的节点到第一响应区域。所述优化信息至少包括需要建立第一援助站点的节点ID、需要建立第二援助站点的节点ID、需要建立的第一援助站点数量、需要建立的第二援助站点的数量以及需要建立援助站点的每个节点的第一响应时间和第二响应时间。

在本发明一实施例中，设定选址方法可基于节点的数量n确定。在n≤n0时，可通过第一选址方法获取目标选址结果，否则，通过第二选址方法获取目标选址结果。n0为设定节点阈值，可为经验值。在一个优选实施例中，n0＝100。

进一步地，第一选址方法可包括：

S401，构建如下优化模型：

maxf＝∑

s.t.

x

x

x

其中，y

在本发明实施例中，构建的优化模型满足如下假设：

假设1：设施位置限定。新建立的设施(第一援助站点或第二援助站点)位于目标地理区域的城市道路网络节点上。

假设2：候选设施位置。新建立的设施可能位于网络节点上的任意位置。

假设3：网络节点位置重要性。危险品物理网络任意节点位置都具有同等重要性。

假设4：响应时间计算。设施的响应时间计算在无人机告警后，消防部门和应急救援部门核实后进行，由核实确认时间、距离和车辆速度决定，其中，距离为实际距离，单位：km，车辆速度统一假设为60km/h，统一假设无人机告警后，消防部门和应急救援部门立即核实确认，核实确认时间设置为0。

假设5：应急响应路径选择。所有应急响应路径均为最短路径，不考虑设施之间的配合，最短路径的选取基于城市道路网络。

进一步地，上述约束条件(1)和(2)用以控制需求小于等于确定数量的应急救援部门与消防部门，包括已经建立的设施和需要新建立的设施，而需要新建立的设施数量由决策者提前决定。约束条件(3)、(4)和(5)用以线性化处理非线性公式x

S402，基于所述基础信息，对所述优化模型进行求解，得到所述目标选址结果。

在S402中，可基于CPLEX求解器对所述优化模型进行求解，具体地，可使用软件CPLEX12.5在电脑求解。

对于图2所示的网络，基于第一选址方法得到的选址结果可如下表1所示：

表1

M1为应急救援部门的数量，包括已有的和新建立部门；N1为消防部门的数量，包括已有的和新建立部门。

由表1可知，图2所示的网络新建立两个应急救援部门与两个消防部门时，可以完全覆盖优化所有节点，即应急救援部门位于节点9、11、13时，消防部门位于节点4、7、13时，优化覆盖10个需要优化的节点，分别将节点从差响应区域节点和较好响应区域节点优化至最佳响应区域。

进一步地，在本发明实施例中，第二选址方法可为遗传算法，具体可包括如下步骤：

S410，基于M、N和设定群体规模Q，基于n-k个节点生成Q个第一初始群体和Q个第二初始群体；其中，k为UA1∪UA2中的节点数量。

群体规模的大小就是遗传算法的搜索样本容量，为了提供足够的样本，同时也防止收敛速度降低，本发明将群体规模Q设定在100。

在本发明实施例中，初始群体中的每个染色体在固定范围内随机产生形成。举例说明，现有一个应急救援部门与一个消防部门，假设需要新建立一个应急救援部门和两个消防部门，那么随机染色体的产生范围为除去现有设施位置的其他节点位置，同时，在同一染色体内不会出现相同节点位置的基因编码，前者染色体长度为2，后者染色体长度为3。

S420，对第一初始群体中的每个染色体和第二初始群体中的每个染色体分别进行编码，得到编码后的第一初始群体和编码后的第二初始群体，分别作为第一编码群体和第二编码群体。

本发明实施例中，设施涉及两个部门的覆盖节点优化问题，一个是应急救援部门，另一个是消防部门。因此，本发明实施例中，遗传算法编码分为两个部分，编码方式以设施所在节点序号位置进行表示。

以前述算例为例进行描述，假设需要新建立两个新的应急救援部门与两个新的消防部门，编码方式如下所示：

(1)应急救援部门节点序号位置，编码位串如下所示：

11∣5 7

该编码位串主要分为两个部分，分别表示已有应急救援部门节点位置和新的随机应急救援部门节点位置，其中，位串序号11表示现有应急救援部门节点位置，位串序号5和7表示新建立应急救援部门节点位置，位置随机产生，随机整数产生范围为[1,16]。

(2)消防部门节点序号位置，编码位串如下所示：

4∣9 15

该编码位串也分为两个部分，分别表示已有消防部门节点位置和新随机得到的消防部门位置，其中，位串序号4表示现有消防部门节点位置，位串序号9和15表示新建立消防部门节点位置，位置随机产生，随机整数产生范围为[1,16]。

S430，基于适应度函数f(y，z)＝∑

遗传算法确定适应值函数是为了确定染色体的生存能力，即应急救援部门染色体编码位串和消防部门编码位串可以优化覆盖节点数量，被覆盖节点包括从差响应区域或较好响应区域到最佳响应区域。本发明实施例中的适应度函数基于如下确定：适应值计算以优化覆盖节点的数量作为确定性指标，数量越多，适应值越大，染色体生存能力越大。

S440，获取当前第一群体中适应值位于前K位的染色体作为第一候选群体，以及获取当前第二群体中适应值位于前K位的染色体作为第二候选群体。

在本发明实施例中，

S450，对第一候选群体和第二候选群体中的染色体进行杂交，得到第一杂交群体和第二杂交群体；其中，所述杂交包括每个候选群体的染色体间的内部交配过程以及两个群体的染色体间的外部交配过程。杂交过程是染色体编码相互交配的过程，每一次交配都会产生新的个体。在本发明实施中，杂交过程可包括以下几个步骤：

步骤1：从群体中随机选择个体进行一对一交配，随机选择的概率为pc，本发明设定杂交概率为0.9。

步骤2：根据编码位串长度Lc，对要杂交的两个个体进行统计，在编码过程中已经设定染色体位串空间分为两个部分，前面部分长度为La的编码位串是现有设施的节点位置，这一部分是不需要进行杂交操作的；而后面部分长度为Lb的编码位串才是新建立的设施节点位置，这一部分是需要进行杂交操作的。随机选择(La,Lb]中一个整数v作为杂交位置。显然地，对于任意染色体Lc＝La+Lb。

步骤3：不杂交条件。对于染色体杂交操作中，如果Lb＝0，则表示该染色体没有新建立设施位置，即在数据输入时确定仅建立新的应急救援部门或仅建立新的消防部门，此时，该类染色体不需要进行杂交操作。

步骤4：内部杂交限定条件。如果Lb>0，且进行内部杂交操作过程中，染色体杂交位置与本染色体已有位置重复，则为无效杂交操作，需要重新杂交，直到杂交操作有效。:举例说明：现有两个应急救援部门节点编码位串染色体需要进行杂交操作，如图4(a)至图4(c)所示。图4(a)在进行杂交操作后，编码5和7交配互换，但是上面的染色体出现了两个7，编码重复，属于无效杂交操作；图4(b)和图4(c)都属于有效杂交操作，两者的区别在于，后者杂交编码都为7，杂交操作并没有使得染色体适应值发生变化。

步骤5：外部杂交限定条件。如果应急救援部门与消防部门的染色体个体均存在需要新建立的节点位置，即两者的编码位串Lb>0，那么在进行外部杂交操作过程中，染色体杂交位置与本染色体已有位置重复，则为无效杂交操作。与内部杂交限定条件的区别在于，已有位置重复包括现有设施位置与新建设施位置。举例说明如图5(a)至图5(c)所示，上面染色体编码属于应急救援部门染色体编码位串，下面染色体编码属于消防部门染色体编码位串。图5(a)和图5(b)是无效的外部杂交操作，导致外部杂交操作失效的原因在于使得应急救援部门染色体编码重复，前者是新建设施位置重复，后者是新建设施位置与现有设施位置重复；图5(c)是有效的外部杂交操作，但由于设施位置显示都是7，所以杂交操作并没有使染色体适应值发生变化。

S460，对所述第一杂交群体和所述第二杂交群体进行变异，得到第一变异群体和第二变异群体，并在所述第一变异群体和第二变异群体中加入对应的新染色体，得到第一更新群体和第二更新群体。

变异算子说描述的是群体在进化过程中，一染色体中的基因发生突变，从而改变染色体的现有适应值，即生存能力。变异操作是以一定概率在染色体编码位串某位置进行基因突变操作。变异操作有以下几个具体步骤：

(1)设定单个染色体基因位置变异概率pm，一般情况下，变异概率是很低的，本发明算法设计下的变异概率为0.1。变异概率低也是为了进一步保证，变异后的染色体与父体差异控制在较小范围，有利于群体发展的稳定性和应急设施设立后期的适应值收敛。

(2)变异限定条件。因为染色体编码位串分为应急救援部门染色体和消防部门染色体两个部分，所以，在需要建立新的应急救援部门或消防部门时，相应的节点位置基因编码才有可能发生变异，对于现有设施位置的基因编码则不考虑变异。

(3)变异有效性。变异操作与杂交操作一样，在遇到变异基因位置与本染色体现有设施或其他新建设施基因编码位置重复时，变异操作无效，需要再次变异，直到变异操作有效。

进一步地，在本发明实施例中，加入至每个变异群体中的新染色体的数量等于外部杂交群体中进行变异的染色体的数量，即加入的染色体数量等于变异的染色体数量，以便于能够实现全局优化。本领域技术人员知晓，加入的新染色体为与S410所示方式产生的随机染色体。

S470，如果T≤T0，执行S430，否则，执行S480；T0为设定迭代次数阈值，可基于实际需要进行设置。

S480，得到所述目标选址结果。

以图2所示的算例为例，使用遗传算法进行计算，对比CPLEX的计算结果，研究和分析遗传算法的科学性和有效性。案例已知条件[M,N]＝[3,3]，即现有一个应急救援部门与一个消防部门，需要建立2个新的应急救援部门与2个新的消防部门用以优化既有危险品物理网络下的应急响应时效能力。遗传算法计算结果与CPLEX计算结果对比如表2所示。

表2

Min FSRT：最小化消防部门应急响应时间的用户偏好；MinEDRT：最小化应急救援部门应急响应时间的用户偏好；MinWT：最小化等待时间的用户偏好。

由表2可知，在加入用户偏好的选择的情况下，将原本的三维参数转换为二维形式进行编码搜索，有利于解决大规模问题。进一步地，如表2所示，三个用户偏好的优化结果都是在{5,11,12}建立应急救援部门，在{4,5,14}建立消防部门，服务覆盖节点共计10个，与CPLEX计算结果一样，唯一的区别在于，不同的用户偏好下，覆盖的节点是不一样的。

S500，对所述目标选址结果进行可视化显示。

进一步地，在本发明实施例中，S500可具体包括：

S501，构建以第一响应时间为纵坐标，以第二响应时间为横坐标的直角坐标系。

S502，在所述直角坐标系中获取第一均值线、第二均值线、第一斜线、第二斜线以及第三斜线；其中，第一均值线表示当前目标危险品运输网络对应的第一平均响应时间，第二均值线表示当前目标危险品运输网络对应的第二平均响应时间，第二斜线表示等待时间等于0，第一斜线和第二斜线表示等待时间等于平均等待时间；

S503，基于需要建立援助站点的每个节点的第一响应时间和第二响应时间，将需要建立援助站点的每个节点绘制至所述直角坐标系中。

以表2所示的结果为例，图6示出的为基于MinFSRT得到的目标选址结果进行可视化显示的示意图，图7示出的为基于MinEDRT得到的目标选址结果进行可视化显示的示意图，图8示出的为基于MinWT得到的目标选址结果进行可视化显示的示意图。图6至图8中的1、2和3分别表示第一斜线、第二斜线和第三斜线。

本发明实施例提供的方法，通过将节点从差响应区域优化至最佳响应区域、从较好响应区域优化至最佳响应区域，以建立最少数量的新的消防部门和新的应急救援部门覆盖最多的节点到最佳响应区域，从而能够提高节点的应急响应能力，进而能够提高网络的鲁棒性。

本发明的实施例还提供了一种非瞬时性计算机可读存储介质，该存储介质可设置于电子设备之中以保存用于实现方法实施例中一种方法相关的至少一条指令或至少一段程序，该至少一条指令或该至少一段程序由该处理器加载并执行以实现上述实施例提供的方法。

本发明的实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和前述的非瞬时性计算机可读存储介质。

本发明的实施例还提供一种计算机程序产品，其包括程序代码，当所述程序产品在电子设备上运行时，所述程序代码用于使该电子设备执行本说明书上述描述的根据本发明各种示例性实施方式的方法中的步骤。

虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员还应理解，可以对实施例进行多种修改而不脱离本发明的范围和精神。本发明公开的范围由所附权利要求来限定。