一种光传送网物理同路由检测方法和装置

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种光传送网物理同路由检测方法和装置。

背景技术

在通信技术领域，光传送网(optical transport network，OTN)是通信网络的一种类型，具体是指在光域内实现业务信号的传送、复用、路由选择、监控，并且保证其性能指标和生存性的传送网络。在实际应用中，由于传输网络庞大、组网复杂、业务多元，通信设备可能发生故障，进而导致业务中断。

导致通信设备的故障有多种，其中，由光缆物理同路由导致的故障占比较大。物理同路由主要指传输网络承载业务的工作路径和保护路由经过相同的环上物理光缆。由于光缆是一种无源的哑网元，无法自主上报状态，所以使得包含物理同路由的光路难以被发现。在现有技术中，往往需要技术人员根据经验来判断光路中是否包括物理同路由，或者在已经发生故障之后才能确定故障原因是物理同路由。

如何高效检测光传送网中的物理同路由，是本申请所要解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种光传送网物理同路由检测方法和装置，用以解决检测光传送网中的物理同路由效率低的问题。

第一方面，提供了一种光传送网物理同路由检测方法，包括：

分别获取至少两条待检测光路的特征数据，所述特征数据包括多项特征值，所述特征值表征所述待检测光路传输光信号的性能；

根据所述至少两条待检测光路的特征数据确定各条待检测光路分别对应的特征向量，其中，目标待检测光路的特征向量的各分向量分别与目标待检测光路的特征数据中的多项特征值相对应；

根据所述至少两条待检测光路的特征向量确定所述至少两条待检测光路之间的相似度；

将相似度大于第一预设相似度的待检测光路确定为包含物理同路由的光路。

第二方面，提供了一种光传送网物理同路由检测装置，包括：

获取模块，分别获取至少两条待检测光路的特征数据，所述特征数据包括多项特征值，所述特征值表征所述待检测光路传输光信号的性能；

第一确定模块，根据所述至少两条待检测光路的特征数据确定各条待检测光路分别对应的特征向量，其中，目标待检测光路的特征向量的各分向量分别与目标待检测光路的特征数据中的多项特征值相对应；

第二确定模块，根据所述至少两条待检测光路的特征向量确定所述至少两条待检测光路之间的相似度；

第三确定模块，将相似度大于第一预设相似度的待检测光路确定为包含物理同路由的光路。

第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。

第四方面，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的方法的步骤。

在本申请实施例中，通过分别获取至少两条待检测光路的特征数据，所述特征数据包括多项特征值，所述特征值表征所述待检测光路传输光信号的性能；根据所述至少两条待检测光路的特征数据确定各条待检测光路分别对应的特征向量，其中，目标待检测光路的特征向量的各分向量分别与目标待检测光路的特征数据中的多项特征值相对应；根据所述至少两条待检测光路的特征向量确定所述至少两条待检测光路之间的相似度；将相似度大于第一预设相似度的待检测光路确定为包含物理同路由的光路。本发明实施例的方案，以特征向量表示各光路的性能，通过比对向量相似性来检测光路中是否包含物理同路由，能实现自动高效检测，有利于及时排查光传送网的通信故障。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明的一个实施例一种光传送网物理同路由检测方法的流程示意图之一。

图2是本发明的一个实施例一种光传送网物理同路由检测方法的流程示意图之二。

图3a是本发明的一个实施例一种光传送网物理同路由检测方法的流程示意图之三。

图3b是本发明的一个实施例一种光传送网物理同路由检测方法的流程示意图之四。

图3c是本发明的一个实施例一种光传送网物理同路由检测方法的流程示意图之五。

图4是本发明的一个实施例一种光传送网物理同路由检测方法的流程示意图之六。

图5a是本发明的一个实施例一种光传送网物理同路由检测方法的流程示意图之七。

图5b是本发明的一个实施例一种光传送网物理同路由检测方法的流程示意图之八。

图6是本发明的一个实施例一种光传送网物理同路由检测装置的结构示意图。

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。本申请中附图编号仅用于区分方案中的各个步骤，不用于限定各个步骤的执行顺序，具体执行顺序以说明书中描述为准。

在通信技术领域，可以通过网管系统的拓扑结构进行传输同路由分析和判断。这种方法首先对网元间主备传输保护子网上的每个网元进行分析，判断是否存在同路由情况。然后，根据网管告警与同路由的关联，将网管告警关联到影响的光路上，并结合资管系统定位出中断管线的资源信息。接着，将传输光缆系统逻辑结构与实际光缆路由资源信息进行关联，统一传输光缆系统逻辑路由和物理路由，根据输入的传输子网段落，从而定位出物理同路由光缆段落。

这种方法依赖于维护人员的经验和资料的准确性，而且在使用该方法时，网管系统只能看到站点之间的逻辑连接关系，对于物理连接上是否存在同路由，组环是否合理无法进行判断。所以该方法主要用来判断逻辑同路由，无法准确检测物理同路由的情况。

除以上通过网管系统进行直观的核查和分析以外，还可主动的进行倒换测试或人工核查，来尝试找出逻辑同路由或物理同路由的情况。比如，通过关断激光器做网络级倒换测试，复位单板做网元级倒换测试发现是否存在逻辑同路由。

这种方法主要是基于资管系统数据和GIS(Geographic Information Systems，地理信息系统)地图进行同路由排查。利用资管系统数据和GIS地图，将传输组网拓扑的连接信息和光路进行关联，通过光路路由关联局向光纤，局向光纤关联纤芯的关系，通过GIS地图进行传输物理路由直观的呈现。该方法能够展现光缆同路由段落，但该方法对资管数据的准确性和数据更新的及时性都要求较高。而现网中，由于光纤属于哑资源，资管系统的光纤数据准确性不足，难以实现准确检测。

另外，维护人员可以结合设计资料和交维资料、基础资料进行光缆同路由的手动查询和分析。这种方法中的基础资料以及面板资料中的局向、系统名称等信息具有时效性，难以做到实时更新，由此造成资料的准确性与现网的差别较大，所以难以高效准确地检测同路由的光路。

而且，这种方法核查同路由的过程中需要综合整理多专业的资料，耗费大量的人力物力可操作性差。而且，十分依赖维护人员的经验，从医出现误判错判，准确性较差且难以推广。

为了解决现有技术中的问题，本申请实施例提供一种光传送网物理同路由检测方法，如图1所示，包括：

S11：分别获取至少两条待检测光路的特征数据，所述特征数据包括多项特征值，所述特征值表征所述待检测光路传输光信号的性能。

其中，光路是指光的传播路径，包括光传播中的折射和反射后的路线。在电信运营商光缆网运营中，我们通常把相互连接(包括熔接、跳接等)纤芯组成的光信号直接可达的资源对象叫做光路。

可选的，所述特征数据包括以下各项特征值中的多项：光路距离值、与前点间距值、两点损耗值、累计损耗值、最大接头损耗值、两点衰减系数值。

上述特征数据中的多项特征值能从多个方面表征光路传输光信号的性能，各条待检测光路的多项特征值可以通过OTDR(optical time-domain reflectometer，光时域反射仪)采集获取，该仪器可以用于检测光纤的多项特征值，用以表征光纤的均匀性、缺陷、断裂、接头耦合等若干性能。它是根据光的后向散射与菲涅耳反向原理制作，利用光在光纤中传播时产生的后向散射光来获取衰减的信息。

其中，菲尼尔反射就是光在从一种介质(光纤)传到另一种介质(空气)中时，被沿原介质(光纤)反射回来。而瑞利散射是光纤的一种固有损耗，指光波在光纤传输时，遇到一些比光波波长小的微粒而向四周散射，导致光功率减小的现象。瑞利散射光有这样的特征：波长与入射光波的波长相同，它的光功率与此点的入射光功率成正比。OTDR主要利用瑞利散射描述光路的特征。

在实际应用中，使用OTDR进行光路测试的方式一般有：自动测试、盲区测试、平均测试、实时测试等。测试中可以对“量程”、“脉宽”、“衰减”等多项参数进行设置，还可以通过“平均测试”的方式优化测量得到的特征值，以提高测量准确性，例如可以对5-10次测试得到的特征值执行平均，以确定采集到的特征值。除此之外，还可以对测试项目、测试波长等参数进行设置，以获取所需的特征值。

S12：根据所述至少两条待检测光路的特征数据确定各条待检测光路分别对应的特征向量，其中，目标待检测光路的特征向量的各分向量分别与目标待检测光路的特征数据中的多项特征值相对应。

在本步骤中，基于测量得到的各光路的特征数据，确定各条光路的特征向量。其中，特征数据中的各项特征值分别作为特征向量在各个坐标方向上的分向量。例如，某段光路A的光路距离为0.325km，与前点间距为0.321km，两点损耗为0.324dB，累计损耗为0.325dB，最大接头损耗为0.325dB，两点衰减系数为0.13dB/km。那么，这段光路A的特征向量的坐标为(0.325，0.321，0.324，0.325，0.325，0.13)。其中，坐标中的各项数值与特征数据中的各项特征值一一对应。

S13：根据所述至少两条待检测光路的特征向量确定所述至少两条待检测光路之间的相似度。

在本步骤中，可以确定所述至少两条待检测光路的特征向量的两两之间的相似度。对各条待检测光路的特征向量之间两两进行相似度比对，确定出各条待检测光路的两两之间的相似度。具体的，可以根据特征向量的坐标中的各项数值确定待检测光路的两两之间的相似度。

高维空间中，向量之间的距离可以表征向量的相似度，向量之间的距离越近，表示这两个向量的相似度越高，相关性越强。

要计算两个向量之间的相似度，可以选用皮尔逊相关系数、欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、夹角余弦距离等算法进行计算。为了便于说明本方法，本提案以最简单的欧式距离的计算公式来展示两个向量之间的计算方法，欧氏距离越小表明这两个特征向量的相似度越大，欧氏距离计算公式为下式(1-1)：

按照上述公式(1-1)，将两个向量的对应特征值进行相减，平方求和之后再开方，即可算出两个光路的特征向量之间的欧式距离。

另外，基于上述实施例提供的方案，可选的，还可以基于欧几里得距离确定相似度。欧几里德距离(Euclidean Distance)可以用来确定两个向量间的距离，取值范围为0至正无穷。两个向量间的距离越小，两个向量越相似。

欧几里德距离的计算公式为下式(1-2)：

另外，也可以基于皮尔逊相关系数确定相似度。皮尔逊相关系数(PearsonCorrelation)是衡量向量相似度的一种方式。输出范围为-1到+1，其中0代表无相关性，负值代表负相关，正值代表正相关。皮尔逊相关系数是在欧几里德距离上做出了优化，对向量的值做了中心化处理，皮尔逊相关系数的计算公式如下式(1-3)：

S14：将相似度大于第一预设相似度的待检测光路确定为包含物理同路由的光路。

以欧式距离为例，欧式距离越小说明两个特征向量在高维空间中距离越近，即说明两个特征向量相似度越高。一般把小于0.01的两条光路，确定为包含物理同路由的光路，具体可能存在有共同缆、共管道、共杆路、共直埋、共人井等情况的一种或几种，需要重点进行排查和整改，保障光路通信稳定性。

需要说明的是，相似度大于第一预设相似度的多个待检测光路包含的物理同路由可以不同。举例而言，假设光路A和光路B相似度大于第一预设相似度，光路B和光路C相似度大于也第一预设相似度，则说明光路A和光路B、光路B和光路C中包含物理同路由的光路。但是，光路A和光路B包含的物理同路由与光路B和光路C包含的物理同路由可以不同。即在光路A和光路B包含物理同路由且光路B和光路C包含物理同路由的情况下，光路A和光路C是否包含物理同路由还需要根据光路A和光路C对应的特征向量的相似度来确定。

在本方案中，高维特征向量的相似性取决于其在高维空间中的距离，距离越近说明越相似，越具有相关性。而对于传输光路来说，如果走同样的路由、同样的管道、甚至同样的缆，那么光功率在距离上的衰减分布、所遇到事件的概率、甚至光散射强度、离散性等等特征所形成的特征向量，在高维空间上的分布就会比较集中，因此这些特征向量之间的距离就会明显比别的向量距离更近。所以，通过本申请实施例提供的方案能准确且快速地检测到包含物理同路由的光路。

基于上述实施例提供的方案，可选的，如图2所示，在上述步骤S12之前，还包括：

S21：对所述至少两条待检测光路的特征数据执行清洗，所述清洗包括用于降低所述特征数据的维度的降维清洗。

本步骤用于优化各条待检测光路的特征数据，以提高表征各条待检测光路的特征向量的准确性。可选的，应用皮尔逊相关系数(Pearson correlation)方法对光路特征数据进行降维清洗和简化。具体的，应用皮尔逊相关系数(Pearson correlation)方法，对特征数据的各项特征值的两两进行相关性分析。根据分析结果，如果存在相关性大于预设相关性(例如0.8)的多项特征值，则可以根据日常维护中所关注的重点指标进行筛选，从高相关的多项特征值中保留一项特征值，以降低后续确定特征向量所需消耗的处理性能。

举例而言，清洗后的各条待检测光路的特征数据包括光路距离、与前点间距、两点损耗、累计损耗、最大接头损耗、两点衰减系数共6个特征值。另外，除了降维清洗以外，还可以执行其他类型的清洗，以优化特征数据。

S22：对清洗后的所述至少两条待检测光路的特征数据执行归一化。

为了使得样本标准化，使其度量单位统一，便于在进行下一步向量距离计算中更准确，本步骤中对以上6个特征数据进行归一化处理。

具体而言，可以通过线性函数转换、对数函数转换、反余切函数转换等方法执行归一化。本实施例中采用线性函数转换的方式进行说明，通过下式(2-1)对特征数据中的各项特征值执行归一化，使各项特征值在0到1之间：

y＝(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue) (2-1)

其中，上述步骤S12，包括：

S23：根据归一化后的所述至少两条待检测光路的特征数据确定各条待检测光路分别对应的特征向量。

本申请实施例提供的方案中，通过清洗与归一化能有效优化特征数据，进而优化随后生成的特征向量，提高检测物理同路由的准确性。而且，通过本实施例得到的特征数据经过简化，能有效降低生成特征向量所需消耗的处理性能，提高检测效率。

基于上述实施例提供的方案，可选的，如图3a所示，如果包含物理同路由的光路的数量为多条，上述步骤S14之后，还包括：

S31：如果第一目标光路包括由预设连接点分隔的多段第一子光路且第二目标光路包括由所述预设连接点分隔的多段第二子光路，则分别获取多段待检测子光路的特征数据，其中，所述多段待检测子光路包括所述多段第一子光路和所述多段第二子光路，所述第一目标光路和所述第二目标光路为包含物理同路由的光路；

S32：根据所述多段待检测子光路的特征数据分别确定各段待检测子光路对应的特征向量；

S33：根据所述各段待检测子光路对应的特征向量确定各段待检测子光路之间的相似度；

S34：将相似度大于第二预设相似度的待检测子光路确定为包含物理同路由的光路。

在本实施例中，如果包含物理同路由的光路的数量为多条，且有至少一条目标光路中间预设有连接点，则表明这条目标光路有多段子光路。通过本实施例能进一步缩小检测范围，从而更精确的定位出包含物理同路由的光路段，流程示意图如图3b所示。

由于实际应用中的传输链路的地理距离往往较长，可能达到几十公里，甚至几百公里。这些传输链路中可能经过多个连接点，为提高检测准确性，通过本实施例的方案来确定具体是哪段光路包含物理同路由。

在本申请实施例中，针对相似度大于第一预设相似度的第一目标光路和第二目标光路，分别获取上述目标光路包含的多段子光路的特征数据。比如地点A和地点C，中间有连接点B，如果检测出地点A-C段的第一目标光路和第二目标光路存在物理同路由的情况，那么可再进一步针对第一目标光路和第二目标光路在A-B段和B-C段进行检测。具体的，确定A-B段的第一子光路的特征向量与第二子光路的特征向量之间的距离，确定B-C段的第一子光路的特征向量与第二子光路的特征向量之间的距离，特征向量距离越小则表明相对应段落的相似度越大，进而将相似度大于第二预设相似度的段落确定为包含物理同路由的光路。通过本实施例提供的方案可以更精确的定位出物理同路由段落，从而减小排查范围，提升工作效率。

基于上述实施例提供的方案，可选的，如图3c所示，如果包含物理同路由的光路的数量为多条，上述步骤S14之后，还包括：

S35：如果第一目标光路包括由预设连接点分隔的至少两段第一子光路，则分别获取多段待检测光路的特征数据，其中，所述多段待检测光路包括所述至少两段第一子光路和第二目标光路，所述第一目标光路和所述第二目标光路为包含物理同路由的光路；

S36：根据所述多段待检测光路的特征数据分别确定各段待检测光路对应的特征向量；

S36：根据所述各段待检测光路对应的特征向量确定各段待检测光路之间的相似度；

S38：将相似度大于第二预设相似度的待检测光路确定为包含物理同路由的光路。

在本实施例中，如果包含物理同路由的光路的数量为多条，且其中的第一目标光路中间预设有连接点，则表明第一目标光路有多段子光路。如果第二目标光路中间没有预设连接点，或者无法明确获知第二目标光路中间是否有预设连接点，则可以通过本实施例提供的方案比对各段第一子光路与第二目标光路之间的相似度。

举例而言，第一目标光路设置在地点A和地点C之间，中间有连接点B。在第一目标光路与第二目标光路包括物理同路由的情况下，进一步将第一目标光路分隔为A-B、B-C这两段第一子光路。然后分别确定A-B、B-C这两段第一子光路对应的特征向量。随后，确定A-B这段第一子光路的特征向量与第二目标光路对应的特征向量之间的相似度，并确定B-C这段第一子光路的特征向量与第二目标光路对应的特征向量之间的相似度。进而将相似度大于第二预设相似度的待检测光路确定为包含物理同路由的光路。通过本实施例提供的方案可以更精确的定位出物理同路由段落，从而减小排查范围，提升工作效率。

需要说明的是，上述第一预设相似度和第二预设相似度可以根据需求预先设定，第一预设相似度与第二预设相似度可以不同。

基于上述实施例提供的方案，可选的，如图4所示，上述步骤S14，包括：

S41：对所述相似度按从大到小的顺序排序；

S42：将排序结果中大于第一预设相似度的前预设数量的相似度对应的待检测光路确定为包含物理同路由的光路。

在实际应用中，如果大于第一预设相似度的待检测光路的数量过多，则排查物理同路由的工作量较大。为保证通信传输稳定性，本实施例提供的方案对相似度按从大到小的顺序排序，将相似度大的预设数量的待检测光路确定为包含物理同路由的光路。这样在包含物理同路由的光路数量较多的情况下，能针对相似度最高的光路优先排查，进一步提高通信稳定性，降低排查复杂度。

基于上述实施例提供的方案，可选的，如图5a所示，在上述步骤S11之前，还包括：

S51：确定所述至少两条待检测光路是否为包含逻辑同路由的光路；

S52：如果所述至少两条待检测光路不是包含逻辑同路由的光路，则分别获取至少两条待检测光路的特征数据。

在传输网中，同路由隐患具体包括逻辑同路由和物理同路由。上述实施例提供的方案是针对于包含物理同路由的光路进行检测，为了进一步保障光路通信稳定性，还可以在执行上述实施例提供的方案之前，先检测至少两条待检测光路是否包含逻辑同路由的问题。预先判断逻辑同路由能提高物理同路由判断准确性，能有效避免逻辑同路由干扰物理同路由的检测结果。

其中，逻辑同路由主要指传输网络承载业务的工作路径和保护路由经过相同的环上逻辑链路段落。物理同路由主要指传输网络承载业务的工作路径和保护路由经过相同的环上物理光缆。具体的，在逻辑同路由排查方面，可以通过人工核查资管和网管数据进行对比和分析，实现核查。

本实施例提供的方案中，如图5b所示，首先通过资管和网管系统直接判断各待检测光路是否包含逻辑同路由，如果两条光路存在经过同一个隧道段、相同设备、相同板卡等情况，则确定这两条光路存在逻辑同路由，可以及时安排人员整改。在不存在逻辑同路由的前提下，可以通过本申请上述任一种实施例判断各条待检测光路是否包括物理同路由。

可选的，如果把每一对光路向量的相似度进行计算，计算量将随着光路数据行数增加呈指数级的增长，用简单的工具无法实现大量数据的计算。因此，在实际应用中可以应用Orange3数据挖掘软件，可以高效地完成原始数据清洗和整理，并对向量之间的距离进行高效计算。进一步的，还可以通过距离图和层次聚类两种方法，找出相似度较高的光路特征向量。

在距离图上，每个色块对应着两个光路特征向量的距离计算结果。具体而言，各个色块可以通过亮度值、颜色值或其他属性值来表明两个特征向量的距离。比如，亮度越高则表明相对应的两个光路的向量的相似度越高。通过本申请实施例提供的方案，通过距离图能高效确定离对角线最近的高亮色块，进而确定相关性高的两条包含物理同路由的光路，便于直观查看物理同路由光路，方便检修人员进行检修。

本申请实施例提供的方案针对于包含物理同路由的光路进行检测，在实际应用中，也可以对除光纤以外的哑资源进行共用检测。本实施例提供的方案对OTDR采集的数据进行了清洗等预处理，有效提高处理性能，提高检测准确性和即时性。

另外，本申请实施例提供的方案在确定包含物理同路由的光路之后，针对于光路中的子光路缩小检测范围，可以更精确的定位出物理同路由段落，有效提高检测准确性，降低人工维修的难度。

而且，本申请实施例提供的方案能在物理同路由引发通信故障之前实现检测，在发生大面积区域通信故障前有效检测，降低通信故障发生的概率，降低故障投诉概率。

本实施例提供的方案有效降低了人力消耗，通过光路的各项特征值来确定包含物理同路由的光路，能实现自动化检测。

为了解决现有技术中存在的问题，本申请实施例还提供一种光传送网物理同路由检测装置60，如图6所示，包括：

获取模块61，分别获取至少两条待检测光路的特征数据，所述特征数据包括多项特征值，所述特征值表征所述待检测光路传输光信号的性能；

第一确定模块62，根据所述至少两条待检测光路的特征数据确定各条待检测光路分别对应的特征向量，其中，目标待检测光路的特征向量的各分向量分别与目标待检测光路的特征数据中的多项特征值相对应；

第二确定模块63，根据所述至少两条待检测光路的特征向量确定所述至少两条待检测光路之间的相似度；

第三确定模块64，将相似度大于第一预设相似度的待检测光路确定为包含物理同路由的光路。

本申请实施例提供的装置，通过分别获取至少两条待检测光路的特征数据，所述特征数据包括多项特征值，所述特征值表征所述待检测光路传输光信号的性能；根据所述至少两条待检测光路的特征数据确定各条待检测光路分别对应的特征向量，其中，目标待检测光路的特征向量的各分向量分别与目标待检测光路的特征数据中的多项特征值相对应；根据所述至少两条待检测光路的特征向量确定所述至少两条待检测光路之间的相似度；将相似度大于第一预设相似度的待检测光路确定为包含物理同路由的光路。本发明实施例的方案，以特征向量表示各光路的性能，通过比对向量相似性来检测光路中是否包含物理同路由，能实现自动高效检测，有利于及时排查光传送网的通信故障。

优选的，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种光传送网物理同路由检测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明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一种光传送网物理同路由检测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。