燃气泄露的检测方法、装置和电子设备

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种燃气泄露的检测方法、装置和电子设备。

背景技术

随着城市化进程的加快，城市燃气管网建设规模获得了快速增长。为了保障居民的生产生活安全，通过在窨井中布设甲烷浓度传感器，以对窨井中燃气管网泄露进行监测。

然而，窨井作为城市地下管线中转、控制的地下空间，可能会存在大量沼气生成的情况，然而，甲烷浓度传感器不能对燃气和沼气进行有效区分。相关工作人员在对燃气泄露进行判别时，往往通过对甲烷浓度异常数据分析，仅凭个人经验判断燃气是否泄露，判断的准确性受限于个人经验，存在一定的误判风险。

发明内容

本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

本公开提出一种燃气泄露的检测方法、装置和电子设备，以可以自动确定与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，从而可以基于目标浓度异常事件的标注信息，有效确定目标燃气管网是否发生燃气泄露。

本公开第一方面实施例提出了一种燃气泄露的检测方法，方法包括：

对目标燃气管网对应的目标窨井进行甲烷浓度监测，以获取甲烷浓度异常事件；

根据所述甲烷浓度异常事件，从多个历史浓度异常事件中获取至少一个第一浓度异常事件；

确定任一所述第一浓度异常事件与所述甲烷浓度异常事件之间的相似度；

根据所述相似度，从所述至少一个第一浓度异常事件中确定与所述甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，以根据所述目标浓度异常事件的标注信息，确定所述目标燃气管网是否发生燃气泄漏。

可选地，所述根据所述甲烷浓度异常事件，从多个历史浓度异常事件中获取至少一个第一浓度异常事件，包括：对所述甲烷浓度异常事件进行划分，以获得所述甲烷浓度异常事件对应的第一序列，其中，所述第一序列包括至少一个第一子事件；获取任一所述历史浓度异常事件对应的第二序列，其中，所述第二序列包括至少一个第二子事件；将所述第一子事件与所述至少一个第二子事件中任一所述第二子事件进行匹配，以确定所述第二序列中是否存在与所述第一子事件匹配的第三子事件；在存在所述第三子事件的情况下，将所述历史浓度异常事件作为第一浓度异常事件。

可选地，所述对所述甲烷浓度异常事件进行划分，以获得所述甲烷浓度异常事件对应的第一序列，包括：对所述甲烷浓度异常事件进行片段划分，以获得第三序列，并获取所述第三序列的第一序列；获取各所述初始片段的特征向量；基于各所述初始片段的特征向量，按照第一设定顺序对所述第三序列中的各所述初始片段进行合并，以得到第四序列；其中，所述第四序列包括至少一个第四子事件；基于各所述初始片段的特征向量，按照第二设定顺序对所述第三序列中的各所述初始片段进行合并，以得到第五序列，其中，所述第五序列包括至少一个第五子事件；所述第二设定顺序与所述第一设定顺序相反；根据所述第四序列中的至少一个第四子事件和所述第五序列中的至少一个第五子事件，确定所述甲烷浓度异常事件对应的第一序列。

可选地，所述根据所述第四序列中的至少一个第四子事件和所述第五序列中的至少一个第五子事件，确定所述甲烷浓度异常事件对应的第一序列，包括：在所述第四序列中的第四子事件的第一数量与所述第五序列中的第五子事件的第二数量相同的情况下，将所述第四序列或所述第五序列作为所述第一序列；在所述第一数量与所述第二数量不同的情况下，若所述第一数量小于所述第二数量，则将所述第四序列作为所述第一序列；若所述第二数量小于所述第一数量，则将所述第五序列作为所述第一序列。

可选地，所述第一设定顺序为从左至右的顺序，所述基于各所述初始片段的特征向量，按照第一设定顺序对所述第三序列中的各所述初始片段进行合并，以得到第四序列，包括：针对所述第三序列中的第i个初始片段，对所述第三序列中的i+1个初始片段的特征向量与第i个初始片段的特征向量进行合并，以得到合并特征；在所述合并特征与所述第i个初始片段的特征向量匹配的情况下，则确定所述第i个初始片段与所述第i+1个初始片段属于同一第四子事件，并将第i个初始片段与所述第i+1个初始片段合并至所述同一第四子事件；在所述合并特征与所述第i个初始片段的特征向量不匹配的情况下，则确定所述第i个初始片段和所述第i+1个初始片段属于不同第四子事件；其中，i为不大于N的正整数，N为所述初始片段的数量。

可选地，所述方法还包括：确定多个所述第二序列中所述第二子事件的第一总数，并确定所述多个历史浓度异常事件的第二总数；针对任一所述第二子事件，确定所述多个历史浓度异常事件中所述第二子事件的第三数量；根据所述第一总数和所述第三数量，确定所述第二子事件对应的第一频率；从所述多个历史浓度异常事件中，确定第二浓度异常事件，并确定所述第二浓度异常事件的第四数量；其中，所述第二浓度异常事件包括所述第二子事件；根据所述第二总数和所述第四数量，确定所述第二子事件对应的第二频率；基于所述第一频率和所述第二频率，确定所述第二子事件对应的权重。

可选地，所述确定任一所述第一浓度异常事件与所述甲烷浓度异常事件之间的相似度，包括：根据任一所述第一浓度异常事件对应的第六序列，以及所述甲烷浓度异常事件对应的第一序列，确定所述第六序列和所述第一序列之间的最大公共连续子事件；获取所述最大公共连续子事件中各所述第六子事件对应的权重；根据所述最大公共连续子事件中所述第六子事件的个数和各所述第六子事件对应的权重，确定所述第一浓度异常事件与所述甲烷浓度异常事件之间的相似度。

可选地，所述方法还包括：在根据所述标注信息，确定所述目标燃气管网发生燃气泄露的情况下，根据所述标注信息，确定所述燃气泄露的目标等级，以及所述目标等级对应的处理策略。

本公开第二方面实施例提出了一种燃气泄露的检测装置，包括：

检测模块，用于对目标燃气管网对应的目标窨井进行甲烷浓度监测，以获取甲烷浓度异常事件；

获取模块，用于根据所述甲烷浓度异常事件，从多个历史浓度异常事件中获取至少一个第一浓度异常事件；

第一确定模块，用于确定任一所述第一浓度异常事件与所述甲烷浓度异常事件之间的相似度；

第二确定模块，用于根据所述相似度，从所述至少一个第一浓度异常事件中确定与所述甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，以根据所述目标浓度异常事件的标注信息，确定所述目标燃气管网是否发生燃气泄漏。

本公开第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的燃气泄露的检测方法。

本公开第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的燃气泄露的检测方法。

本申请第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开上述第一方面所述的燃气泄露的检测方法。

本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

通过对目标燃气管网对应的目标窨井进行甲烷浓度监测，以获取甲烷浓度异常事件；根据甲烷浓度异常事件，从多个历史浓度异常事件中获取至少一个第一浓度异常事件；确定任一第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度；根据相似度，从至少一个第一浓度异常事件中确定与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，以根据目标浓度异常事件的标注信息，确定目标燃气管网是否发生燃气泄漏。由此，可以自动确定与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，从而可以基于目标浓度异常事件的标注信息，有效确定目标燃气管网是否发生燃气泄露。

本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。

附图说明

本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本公开实施例一所提供的燃气泄露的检测方法的流程示意图；

图2为本公开所提供的甲烷浓度的监测数据；

图3为本公开所提供的甲烷浓度变化点线图；

图4为本公开所提供的甲烷浓度异常事件示意图；

图5为本公开实施例二所提供的燃气泄露的检测方法的流程示意图；

图6为本公开实施例三所提供的燃气泄露的检测方法的流程示意图；

图7为本公开实施例四所提供的燃气泄露的检测方法的流程示意图；

图8为本公开所提供的燃气泄露的检测方法得流程示意图；

图9为本公开所提供的历史甲烷浓度异常事件的准备流程示意图；

图10是本公开实施例五所提供的一种燃气泄露的检测装置的结构示意图；

图11为根据本公开一个实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。

下面参考附图描述本公开实施例的燃气泄露的检测方法、装置和电子设备。

图1为本公开实施例一所提供的燃气泄露的检测方法的流程示意图。

本公开实施例以该燃气泄露的检测方法被配置于燃气泄露的检测装置中来举例说明，该燃气泄露的检测装置可以应用于任一电子设备中，以使该电子设备可以执行燃气泄露的检测功能。

其中，电子设备可以为任一具有计算能力的设备，例如可以为PC(PersonalComputer，个人电脑)、上位机、移动终端、服务器等，移动终端例如可以为车载设备、手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备等具有各种操作系统、触摸屏和/或显示屏的硬件设备。

如图1所示，该燃气泄露的检测方法可以包括以下步骤：

步骤101，对目标燃气管网对应的目标窨井进行甲烷浓度监测，以获取甲烷浓度异常事件。

在本公开实施例中，目标窨井可以是目标燃气管网的地下管线中转、控制的地下空间。

在本公开实施例中，甲烷浓度异常事件可以为从监测到甲烷浓度异常的起始时间，到监测到甲烷浓度异常的结束时间之间的连续时间段内甲烷浓度变化的过程，其中，可以将甲烷浓度大于设定浓度(比如1％、1.5％等)的情况，视为甲烷浓度异常。

比如，假设设定浓度为1％，监测到甲烷浓度大于1％的起始时间为2019年1月11日05:17:36，监测到甲烷浓度大于1％的结束时间为2019年1月24日01:17:36，可以将2019年1月11日05:17:36到2019年1月24日01:17:36之间的连续时间段内的甲烷浓度变化的过程作为甲烷浓度异常事件。

在本公开实施例中，可以对目标燃气管网对应的目标窨井进行甲烷浓度监测，以获取甲烷浓度异常事件。

作为一种示例，可以在目标燃气管网对应的目标窨井布设数据传感器(比如甲烷浓度传感器)，以设定时长(比如1小时、2小时等)为周期对目标窨井进行甲烷浓度监测，可以根据监测到的甲烷浓度，获取甲烷浓度异常事件。

比如，在2019年1月1日的03:17:36到2019年1月31日的23:17:36之间的连续时间段中，采用甲烷浓度传感器，以2小时为周期对目标窨井进行甲烷浓度监测，获取并记录目标窨井中甲烷浓度，甲烷浓度的监测数据如图2所示；同时，可以以横坐标为时间、纵坐标为甲烷浓度，绘制甲烷浓度变化点线图，甲烷浓度变化点线图如图3所示，当甲烷浓度大于1％vol的起始时间为2019年1月11日05:17:36，甲烷浓度大于1％的结束时间为2019年1月24日01:17:36，可以将2019年1月11日05:17:36到2019年1月24日01:17:36之间的连续时间段内的甲烷浓度变化的过程作为甲烷浓度异常事件，可以获取该甲烷浓度异常事件，甲烷浓度异常事件如图4所示。

步骤102，根据甲烷浓度异常事件，从多个历史浓度异常事件中获取至少一个第一浓度异常事件。

在本公开实施例中，历史浓度异常事件可以指示甲烷浓度异常的历史事件。

在本公开实施例中，第一浓度异常事件可以为但不限于为一个，本公开对此不作限制。

在本公开实施例中，根据甲烷浓度异常事件，可以从多个历史浓度异常事件中获取至少一个第一浓度异常事件。

步骤103，确定任一第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度。

在本公开实施例中，可以确定任一第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度。

步骤104，根据相似度，从至少一个第一浓度异常事件中确定与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，以根据目标浓度异常事件的标注信息，确定目标燃气管网是否发生燃气泄漏。

在本公开实施例中，标注信息可以用于指示目标燃气管网是否发生燃气泄露。

在本公开实施例中，可以根据相似度，从至少一个第一浓度异常事件中确定与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，比如，可以从多个相似度中确定最大相似度，并将最大相似度对应的第一浓度异常事件作为与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件。

从而本公开中，可以根据目标浓度异常事件的标注信息，确定目标燃气管网是否发生燃气泄漏。

在本公开实施例的一种可能的实现方式中，在根据标注信息，确定目标燃气管网发生燃气泄露的情况下，还可以根据标注信息，确定燃气泄露的目标等级，以及目标等级对应的处理策略。

在本公开实施例中，目标等级可以用于指示燃气泄露的程度。

在本公开实施例中，标注信息还可以用于指示燃气泄露的等级(在本公开中记为目标等级)。

在本公开实施例中，可以预先建立燃气泄露的等级与处理策略之间的对应的关系，从而本公开中，在根据标注信息，确定燃气泄露的目标等级之后，可以根据目标等级确定处理策略。

由此，可以便于相关工作人员及时获取燃气泄露的等级和处理策略，以根据处理策略对目标燃气管网进行检修和维护，以确保生产和生活安全。

本公开实施例的燃气泄露的检测方法，通过对目标燃气管网对应的目标窨井进行甲烷浓度监测，以获取甲烷浓度异常事件；根据甲烷浓度异常事件，从多个历史浓度异常事件中获取至少一个第一浓度异常事件；确定任一第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度；根据相似度，从至少一个第一浓度异常事件中确定与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，以根据目标浓度异常事件的标注信息，确定目标燃气管网是否发生燃气泄漏。由此，可以自动确定与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，从而可以基于目标浓度异常事件的标注信息，有效确定目标燃气管网是否发生燃气泄露。

为了清楚说明本公开上述实施例中，是如何根据甲烷浓度异常事件，从多个历史浓度异常事件中获取至少一个第一浓度异常事件的，本公开还提出一种燃气泄露的检测方法。

图5为本公开实施例二所提供的燃气泄露的检测方法的流程示意图。

如图5所示，该燃气泄露的检测方法可以包括以下步骤：

步骤501，对目标燃气管网对应的目标窨井进行甲烷浓度监测，以获取甲烷浓度异常事件。

步骤501的执行过程，可以参见本公开任一实施例的执行过程，在此不作赘述。

步骤502，对甲烷浓度异常事件进行划分，以获得甲烷浓度异常事件对应的第一序列，其中，第一序列包括至少一个第一子事件。

在本公开实施例中，第一子事件可以是甲烷浓度异常事件中一定时间段内的甲烷浓度变化过程。

在本公开实施例中，第一序列可以是对第一子事件按照对应的时间先后顺序进行的排列，且第一序列中可以包括一个第一子事件，或者也可以包括多个第一子事件，本公开对此不作限制。

需要说明的是，第一序列中可以包括多个相同(或匹配)的第一子事件，且多个相同的第一子事件中任意两个第一子事件对应的时间不连续。

还需要说明的是，在本公开中，可以获取任意两个时间段不连续的第一子事件的特征向量，并可以采用相似度算法(比如余弦相似度、欧式距离等)，确定任意两个时间段不连续的第一子事件对应的特征向量之间的相似度，当任意两个时间段不连续的第一子事件对应的特征向量之间的相似度大于第一设定阈值(比如95％、98％等)时，该任意两个时间段不连续的第一子事件相同(或匹配)。

在本公开实施例中，可以对甲烷浓度异常事件进行划分，以获得甲烷浓度异常事件对应的第一序列，其中，第一序列包括至少一个第一子事件。

比如，假设甲烷浓度异常事件起始时间为t

步骤503，获取任一历史浓度异常事件对应的第二序列，其中，第二序列包括至少一个第二子事件。

在本公开实施例中，第二子事件可以是通过对历史浓度异常事件进行划分而获得的，且第二子事件可以为但不限于为一个，本公开对此做限制。

在本公开实施例中，可以获取任一历史浓度异常事件对应的至少一个第二子事件。

作为一种示例，可以预先对任一历史浓度异常事件进行划分，以获取至少一个第二子事件；建立该任一历史浓度异常事件与至少一个第二子事件之间的对应关系，并可以保存该对应关系，从而本公开中，可以查询上述对应关系，以根据任一历史浓度异常事件获取其对应的至少一个第二子事件。

需要说明的是，对任一历史浓度异常事件进行划分的方法与对甲烷浓度异常事件进行划分的方法类似，在此不作赘述。

还需要说明的是，可以预先将多个第二序列中各第二子事件中任意两个第二子事件进行匹配，以确定该任意两个第二子事件是否相同(或匹配)，在相同的情况下，可以用同一标识对相同的第二子事件进行标识。

步骤504，将第一子事件与至少一个第二子事件中任一第二子事件进行匹配，以确定第二序列中是否存在与第一子事件匹配的第三子事件。

需要说明的是，在判断第一子事件与任一第二子事件匹配(或相同)时，可以采用步骤502中判断任意两个不连续时间段的第一子事件的方法，在此不作赘述。

在本公开实施例中，可以根据第一子事件，查询第二序列，以确定第二序列中是否存在与第一子事件匹配(或相同)的第三子事件。

比如，第一子事件为A，第二序列为BCDB，在查询第二序列之后，确定第二序列中存在与第一子事件匹配的(或相同)的第三子事件C。

步骤505，在存在第三子事件的情况下，将历史浓度异常事件作为第一浓度异常事件。

在本公开实施例中，在存在第三子事件的情况下，可以将历史浓度异常事件作为第一浓度异常事件。

步骤506，确定任一第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度。

步骤507，根据相似度，从至少一个第一浓度异常事件中确定与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，以根据目标浓度异常事件的标注信息，确定目标燃气管网是否发生燃气泄漏。

步骤506至步骤507的执行过程，可以参见本公开任一实施例的执行过程，在此不作赘述。

在本公开实施例的一种可能的实现方式中，可以确定多个第二序列中第二子事件的第一总数，并可以确定多个历史浓度异常事件的第二总数；针对任一第二子事件，可以确定多个历史浓度异常事件中第二子事件的第三数量；根据第一总数和第三数量，可以确定第二子事件对应的第一频率；从多个历史浓度异常事件中，可以确定第二浓度异常事件，并可以确定第二浓度异常事件的第四数量；其中，第二浓度异常事件包括第二子事件；根据第二总数和第四数量，可以确定第二子事件对应的第二频率；基于第一频率和第二频率，可以确定第二子事件对应的权重。

作为一种示例，假设多个第二序列中第二子事件的第一总数m

比如，多个第二序列为ABCAD、EBCADA、CBCAEA、CDCADA，针对该多个第二序列中第二子事件的第一总数为23，历史浓度事件的第二总数为4，针对第二子事件B，该多个历史浓度异常事件中B的第三数量为3，可以根据第一总数和第三数量，确定B的第一频率为3/23；从该多个历史浓度异常事件中，可以确定包括B的第二浓度异常事件，并可以确定第二浓度异常事件的第四数量为3，可以根据第二总数和第四数量，确定B的第二频率为log(4/3)；基于B的第一频率和第二频率，确定B的对应的权重为

由此，可以获取各第二子事件对应的权重。

本公开实施例的燃气泄露的检测方法，通过对甲烷浓度异常事件进行划分，以获得甲烷浓度异常事件对应的第一序列，其中，第一序列包括至少一个第一子事件；获取任一历史浓度异常事件对应的第二序列，其中，第二序列包括至少一个第二子事件；将第一子事件与至少一个第二子事件中任一第二子事件进行匹配，以确定第二序列中是否存在与第一子事件匹配的第三子事件；在存在第三子事件的情况下，将历史浓度异常事件作为第一浓度异常事件。由此，基于甲烷浓度异常事件中的第一子事件与历史浓度异常事件中的第二子事件，可以从甲烷浓度异常事件中有效确定第一浓度异常事件。

为了清楚说明本公开上述实施例中，是如何对甲烷浓度异常事件进行划分，以获得甲烷浓度异常事件对应的第一序列的，本公开还提出一种燃气泄露的检测方法。

图6为本公开实施例三所提供的燃气泄露的检测方法的流程示意图。

如图6所示，基于本公开上述实施例，该燃气泄露的检测方法还可以包括以下步骤：

步骤601，对甲烷浓度异常事件进行片段划分，以获得第三序列，其中，第三序列包括多个初始片段。

在本公开实施例中，可以对甲烷浓度异常事件进行片段划分，得到多个初始片段，比如，可以预先设定片段划分标准，以采用片段划分标准从多个维度对甲烷浓度异常事件进行划分，其中，片段划分标准可以为：

1.1甲烷浓度：根据甲烷浓度危险系数进行等级划分，比如甲烷浓度[0，4)为低风险浓度，[4，10)为中风险浓度，[10，+∞)为高风险浓度，其中，甲烷浓度的单位为％vol，表征单位体积的甲烷浓度。

1.2甲烷浓度上升值：对采样时间相邻的两次甲烷浓度监测数据中甲烷浓度上升值进行等级划分，比如，相邻的甲烷浓度监测数据中甲烷浓度上升值划分为[0,2)、[2,5)、[5,+∞)，其中，甲烷浓度的单位为％vol，表征单位体积的甲烷浓度。

1.3降雨环境：对降雨环境划分为降雨、未降雨。

1.4环境温度：对甲烷浓度进行监测时，监测同一时刻窨井中的环境温度。

由此，可以实现对甲烷浓度异常时间的片段划分。可以理解的是，对甲烷浓度异常事件进行片段划分，可以得到时长短、特征清晰的初始片段，以便于后续更好的识别子事件的特征。

在本公开实施例中，可以按照各初始片段对应的时间的先后顺序，对多个初始片段进行排序，以得到第三序列。

作为一种示例，可以将各初始片段按照各初始片段对应的时间的先后顺序，对各初始片段进行排序，以得到第三序列，比如，初始片段分别a、b、c、d、e、f、g、k，按照各初始片段对应的时间的先后顺序，对各初始片段进行排序，得到的第三序列为abcdefgk。

步骤602，获取各初始片段的特征向量。

在本公开实施例中，针对各初始片段中任一初始片段，可以对任一初始片段进行特征提取，比如，特征可以包括甲烷的平均浓度、甲烷的最高浓度、甲烷的最大浓度变化、目标窨井的平均温度、目标窨井类型、目标窨井对应的历史燃气泄露次数、目标窨井对应的历史沼气生成次数、降雨环境等，本公开对此不做限制。

从而本公开中，可以获取各初始片段的特征向量。

步骤603，基于各初始片段的特征向量，按照第一设定顺序对第三序列中各初始片段进行合并，以得到第四序列；其中，第四序列包括至少一个第四子事件。

在本公开实施例中，第一设定顺序比如可以为从左往右，或者从右往左，本公开对此不作限制。

在本公开实施例中，第四子事件可以为甲烷浓度异常事件中一定时间段内的甲烷浓度变化过程，且第四子事件可以为但不限于为一个，本公开对此不作限制。

需要说明的是，第四子事件可以由第三序列中多个相邻的初始片段合并而成，或者，第四子事件可以为第三序列中的初始片段。

在本公开实施例中，可以基于各初始片段的特征向量，按照第一设定顺序对第三序列中的各初始片段进行合并，以得到第四序列，其中，第四序列可以包括至少一个第四子事件。

作为一种可能的实现方式，在第一设定顺序为从左往右的情况下，针对第三序列中的第i个初始片段，可以对第三序列中的第i+1个初始片段的特征向量与第i个初始片段的特征向量进行合并，以得到合并特征；在合并特征与第i个初始片段的特征向量匹配的情况下，则可以确定第i个初始片段与第i+1个初始片段属于同一第四子事件，并可以将第i个初始片段与第i+1个初始片段合并至同一第四子事件；在合并特征与第i个初始片段的特征向量不匹配的情况下，则可以确定第i个初始片段和第i+1个初始片段属于不同第四子事件；其中，i可以为不大于N的正整数，N为初始片段的数量。

在本公开实施例中，可以对第三序列中的第i+1个初始片段的特征向量与第i个初始片段的特征向量进行合并，以得到合并特征。

作为一种示例，假设第三序列中，第i个初始片段对应的时间段的时长为h

在本公开实施例中，在得到合并特征之后，可以判断合并特征是否与第i个初始片段的特征向量匹配。

作为一种示例，可以采用余弦相似度、欧式距离等算法，确定合并特征与第i个初始片段的特征向量之间的相似度；在合并特征与第i个初始片段的特征向量之间的相似度大于第二设定阈值(比如95％、90％等)的情况下，可以确定合并特征与第i个初始片段的特征向量匹配，在合并特征与第i个初始片段的特征向量之间的相似度未大于设定阈值的情况下，可以确定合并特征与第i个初始片段的特征向量不匹配。

在确定第i个初始片段与第i+1个初始片段属于同一第四子事件的情况下，作为一种可能的实现方式，可以对第i个初始片段与第i+1个初始片段进行合并，得到合并片段，并可以判断合并片段与第i+2个初始片段是否属于同一第四子事件；当合并片段与第i+2个初始片段属于同一第四子事件时，可以确定第i个初始片段、第i+1个初始片段、第i+2个初始片段属于同一第四子事件，合并合并片段和第i+2个初始片段至同一第四子事件，依此类推，在此不做赘述。

在合并特征与第i个初始片段的特征向量不匹配的情况下，作为一种可能的实现方式，可以确认第i个初始片段为甲烷浓度异常事件的一个第四子事件，并可以继续判断第i+1个初始片段和第i+2个初始片段是否属于同一第四子事件，依此类推，在此不做赘述。

从而本公开中，在获取各第四子事件之后，可以根据各第四子事件对应的时间先后顺序进行排序，得到第四序列。

作为一种示例，假设初始片段分别为a、b、c、d、e，第三序列为abcde，将a的特征向量V

可以理解的是，在获取各第四子事件之后，可能存在各第四子事件中任意两个时间段不连续的第四子事件相同的情况，作为一种可能的实现方式，可以确定各第四子事件中是否存在任意两个时间段不连续的第四子事件相同；在存在任意两个时间段不连续的第四子事件相同的情况下，将相同的任意两个时间段不连续的第四子事件记为不同时间段的同一第四子事件，并可以根据各第四子事件对应的时间先后顺序进行排序，得到第四序列。

仍以上述示例进行说明，获得的各第四子事件为A、B、C，第四子事件A与C不连续，可以判断A与C是否相同，在确定A与C相同的情况下，可以将A与C记为不同事件段的同一第四子事件，可以用A表示，并可以根据各第四子事件对应的时间先后顺序进行排序，得到的第四序列为ABA。

需要说明的是，对任意两个时间段不连续的第四子事件是否相同的判断方法，与步骤202中对任意两个时间段不连续的第一子事件是否相同的判断方法类似，在此不作赘述。

由此，可以有效获取第四序列。

步骤604，基于各初始片段的特征向量，按照第二设定顺序对第三序列各初始片段进行合并，以得到第五序列；其中，第五序列包括至少一个第五子事件。

其中，第二设定顺序可以与第一设定顺序相反，比如，当第一设定顺序为从左往右时，第二设定顺序为从右往左，或者，第一设定顺序为从右往左时，第二设定顺序为从左往右。

在本公开实施例中，基于各初始片段的特征向量，可以按照第二设定顺序对第三序列中的各初始片段进行合并，以得到第五序列，其中，第五序列包括至少一个第五子事件。

需要说明的是，按照第二设定顺序对第三序列中的各初始片段进行合并的方法，与按照第一设定顺序对第三序列中的各初始片段进行合并的方法类似，在此不作赘述。

还需要说明的是，第四序列和第五序列可以相同，或者也可以不相同，本公开对此不做限制。

步骤605，根据第四序列中至少一个第四子事件和第五序列中至少一个第五子事件，确定甲烷浓度异常事件对应的第一序列。

作为一种可能的实现方式，在第四序列中的第四子事件的第一数量与第五序列中的第五子事件的第二数量相同的情况下，可以将第四序列或第五序列作为第一序列；在第一数量与第二数量不同的情况下，若第一数量小于第二数量，则可以第四序列作为第一序列；若第二数量小于第一数量，则可以将第五序列作为第一序列。

比如，第四序列为ABCAD，第五序列为AFCB，可以确定第四序列中第四子事件的第一数量为5，第五序列中第五子事件的第一数量为4，此时，可以将第五序列AFCB作为第一序列。

由此，可以有效获取甲烷浓度异常事件对应的第一序列。

本公开实施例的燃气泄露的检测方法，通过对甲烷浓度异常事件进行片段划分，以获得第三序列，其中，第三序列包括多个初始片段；获取各初始片段的特征向量；基于各初始片段的特征向量，按照第一设定顺序对第三序列中的各初始片段进行合并，以得到第四序列；其中，第四序列包括至少一个第四子事件；基于各初始片段的特征向量，按照第二设定顺序对第三序列中的各初始片段进行合并，以得到第五序列，其中，第五序列包括至少一个第五子事件；其中，第二设定顺序与第一设定顺序相反；根据第四序列中的至少一个第四子事件和第五序列中的至少一个第五子事件，确定甲烷浓度异常事件对应的第一序列。由此，采用双向合并的方法对第三序列中各初始片段进行合并，以得到第四序列和第五序列，从而可以基于第四序列和第五序列，有效确定甲烷浓度异常事件对应的第一序列。

为了清楚说明本公开上述任一实施例中，是如何确定任一第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度的，本公开还提出一种燃气泄露的检测方法。

图7为本公开实施例四所提供的燃气泄露的检测方法的流程示意图。

如图7所示，该燃气泄露的检测方法可以包括以下步骤：

步骤701，对目标燃气管网的进行甲烷浓度监测，以获取甲烷浓度异常事件。

步骤702，对甲烷浓度异常事件进行划分，以获得甲烷浓度异常事件对应的第一序列，其中，第一序列包括至少一个第一子事件。

步骤703，获取任一历史浓度异常事件对应的第二序列，其中，第二序列包括至少一个第二子事件。

步骤704，将第一子事件与至少一个第二子事件中任一第二子事件进行匹配，以确定第二序列中是否存在与第一子事件匹配的第三子事件。

步骤705，在存在第三子事件的情况下，将历史浓度异常事件作为第一浓度异常事件。

步骤701至步骤705的执行过程可以参见本公开任一实施例的执行过程，在此不作赘述。

步骤706，根据任一第一浓度异常事件对应的第六序列，以及甲烷浓度异常事件对应的第一序列，确定第六序列和第一序列之间的最大公共连续子事件。

在本公开实施例中，根据任一第一浓度异常事件对应的第六序列，以及甲烷浓度异常事件对应的第一序列，确定第六序列和第一序列之间的最大公共连续子事件。

比如，任一第一浓度异常事件对应的第六序列为ABCAEF，甲烷浓度异常事件对应的第一序列为DACAED，上述第六序列和第一序列之间的最大公共连续子事件为CAE。

步骤707，获取最大公共连续子事件中各第六子事件对应的权重。

在本公开实施例中，可以获取最大公共连续子事件中各第六子事件对应的权重。

步骤708，根据最大公共连续子事件中第六子事件的个数和各第六子事件对应的权重，确定第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度。

在本公开实施例中，根据最大公共连续子事件中第六子事件的个数和各第六子事件对应的权重，确定第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度。

作为一种示例，最大公共连续子事件中第六子事件的个数为k，各第六子事件对应的权重分别为Q

步骤709，根据相似度，从至少一个第一浓度异常事件中确定与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，以根据目标浓度异常事件的标注信息，确定目标燃气管网是否发生燃气泄漏。

步骤709的执行过程可以参见本公开任一实施例的执行过程，在此不作赘述。

本公开实施例的燃气泄露的检测方法，通过根据任一第一浓度异常事件对应的第六序列，以及甲烷浓度异常事件对应的第一序列，确定第六序列和第一序列之间的最大公共连续子事件；获取最大公共连续子事件中各第六子事件对应的权重；根据最大公共连续子事件中第六子事件的个数和各第六子事件对应的权重，确定第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度。由此，基于第一浓度异常事件对应的第六序列和甲烷浓度异常事件对应的第一序列之间的最大公共连续子事件，有效确定第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度。

为了更加清楚说明本公开的燃气泄露的检测方法，下面结合示例进行说明。

作为一种示例，图8为本公开所提供的的燃气泄露的检测方法得流程示意图，本公开的燃气泄露的检测方法可以包括以下几个步骤：

1、获取甲烷浓度异常事件。

根据甲烷浓度传感器的时序数据特征，可以将目标窨井中布设的甲烷浓度传感器监测的连续时间段内甲烷浓度异常的时间进行标记，将该连续时间段对应的事件记为甲烷浓度异常事件。

需要说明的是，在燃气运营监测过程中，通过物联网设备对窨井甲烷浓度变化进行实时监测。正常情况下，甲烷浓度小于1％，异常情况下，甲烷浓度表现为连续时间段内甲烷浓度呈大于1％的不规则变化，称为甲烷浓度异常事件。通过流式动态开窗方法，将连续甲烷浓度大于1％的数据进行合并，进行异常事件提取。

图2为同一甲烷浓度传感器设备对甲烷浓度进行监测的数据，第一列代表时间，第二列代表甲烷浓度；将监测到的数据以横坐标为时间，纵坐标为甲烷浓度进行绘制，可以得到甲烷浓度变化点线图，如图3所示；以甲烷浓度大于1％进行划分，得到需要进一步分析研究的片段，称之为甲烷浓度异常事件，甲烷浓度异常事件如图4所示。

2、甲烷浓度异常事件的划分。

通过本公开的发明人研究发现，由于直接描述完整异常事件特征损失过多，首先对甲烷浓度异常事件进行细粒度划分为初始片段，并可以基于双向最大匹配原理对初始片段进行合并，以得到甲烷浓度异常事件的第一序列，其中，可以对初始片段进行特征提取等数据预处理操作。

可以理解的是，甲烷浓度异常事件的整个过程较为复杂，以完整的甲烷浓度异常事件进行事件分析，很难得到有效的分析结果，因此，需要对甲烷浓度异常事件进行划分，以得到第一序列，其中，第一序列包括至少一个第一子事件。

其中，对甲烷浓度异常事件进行划分，可以包括：对甲烷浓度异常事件进行片段划分，以获得第三序列，其中，第三序列包括多个初始片段；获取各初始片段的特征向量；基于各初始片段的特征向量，按照第一设定顺序对第三序列中的各初始片段进行合并，以得到第四序列；其中，第四序列包括至少一个第四子事件；基于各初始片段的特征向量，按照第二设定顺序对第三序列中的各初始片段进行合并，以得到第五序列，其中，第五序列包括至少一个第五子事件；第二设定顺序与第一设定顺序相反；根据第四序列中的至少一个第四子事件和第五序列中的至少一个第五子事件，确定甲烷浓度异常事件对应的第一序列。

3、甲烷浓度异常事件的匹配。

根据第一序列中各第一子事件的特征信息进行相似事件匹配，从历史甲烷浓度异常事件(在本公开中记为历史浓度异常事件)中获取与甲烷浓度异常事件相似性最高的目标浓度异常事件，及专家分析结果。

图9为历史甲烷浓度异常事件的准备流程示意图。

历史甲烷浓度异常事件的准备流程可以包括：

S1，获取多个历史甲烷浓度异常事件

S2，对任一历史甲烷浓度异常事件进行划分，以获得第二序列，其中，第二序列包括至少一个第二子事件

对任一历史甲烷浓度异常事件，可以对任一历史甲烷浓度异常事件进行划分，以获得第二序列，其中，第二序列包括至少一个第二子事件。

S3，计算任一第二子事件对应的权重TF-IDF(Term Frequency–Inverse DocumentFrequency，词频-反文档频率)

采用TF-IDF方法，计算任一第二子事件在多个历史甲烷浓度异常事件中发生的频率和反文档频率：

第二子事件频率(TF)＝第二子事件出现的次数/全量第二子事件总数；(4)

其中，第二子事件频率，在本公开中记为第一频率；第二子事件出现的次数，在本宫开中中记为第三数量；全量第二子事件总数，在本公开中记为第一总数。

第二子事件反文档频率(IDF)＝log(历史甲烷浓度异常事件总数/包含该第二子事件的历史甲烷浓度异常事件数量)；(5)

其中，第二子事件反文档频率，在本公开中记为第二频率；历史甲烷浓度异常事件总数，在本宫开中中记为第二总数；包含该第二子事件的历史甲烷浓度异常事件数量，在本公开中记为第四数量。

可以基于第二子事件频率和第二子事件反文档频率，确定该第二子事件对应的权重TF-IDF为：

TF-IDF ＝ 第二子事件频率 * 第二子事件反文档频率； (6)

S4，建立第二子事件、历史甲烷浓度异常事件、权重之间的映射集

建立第二子事件与历史甲烷浓度异常事件之间的映射关系，并建立第二子事件与权重之间的映射关系，并可以保存上述映射关系。

需要说明的是，在确定任一历史甲烷浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度时，不仅需要考虑子事件间的相似性，还需要考虑子事件间的相互关系。

因此，在事件匹配过程中，针对甲烷浓度异常事件的任一第一子事件，将第一子事件与至少一个第二子事件中任一第二子事件进行匹配，以确定历史甲烷浓度异常事件对应的第二序列中是否存在与第一子事件匹配的第三子事件；在存在第三子事件的情况下，将历史浓度异常事件作为第一浓度异常事件；根据任一第一浓度异常事件对应的第六序列，以及甲烷浓度异常事件对应的第一序列，确定第六序列和第一序列之间的最大公共连续子事件；获取最大公共连续子事件中各第六子事件对应的权重；根据最大公共连续子事件中第六子事件的个数和各第六子事件对应的权重，可以采用公式(3)确定第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度；根据相似度，从至少一个第一浓度异常事件中确定与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，以根据目标浓度异常事件的标注信息，确定目标燃气管网是否发生燃气泄漏。

作为一种可能的实现方式，在根据标注信息，确定目标燃气管网发生燃气泄露的情况下，根据标注信息，确定燃气泄露的目标等级，以及目标等级对应的处理策略。

需要说明的是，在本公开中，在将第一子事件与第二子事件进行匹配时，可以确定第一子事件的特征向量与第二子事件的特征向量之间的相似度，当第一子事件的特征向量与第二子事件的特征向量之间的相似度大于95％时，第一子事件与第二子事件相同(或匹配)。

综上，本公开的燃气泄露的检测方法，针对窨井甲烷浓度异常片段进行事件合并，并可以进行数据分析处理，以匹配历史甲烷浓度相似事件，并提供历史判别结果，可以有效为人工判别提供数据支持，对保障燃气管网安全具有重要意义。

与上述图1至图10实施例提供的燃气泄露的检测方法相对应，本公开还提供一种燃气泄露的检测装置，由于本公开实施例提供的燃气泄露的检测装置与上述图1至图10实施例提供的燃气泄露的检测方法相对应，因此在燃气泄露的检测方法的实施方式也适用于本公开实施例提供的燃气泄露的检测装置，在本公开实施例中不再详细描述。

图10是本公开实施例五所提供的一种燃气泄露的检测装置的结构示意图。

如图10所示，该燃气泄露的检测装置1000可以包括：感知模块1001、检测模块1002、第一处理模块1003和第一推送模块1004。

其中，检测模块1001，用于对目标燃气管网对应的目标窨井进行甲烷浓度监测，以获取甲烷浓度异常事件。

获取模块1002，用于根据甲烷浓度异常事件，从多个历史浓度异常事件中获取至少一个第一浓度异常事件。

第一确定模块1003，用于确定任一第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度。

第二确定模块1004，用于根据相似度，从至少一个第一浓度异常事件中确定与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，以根据目标浓度异常事件的标注信息，确定目标燃气管网是否发生燃气泄漏。

在本公开实施例的一种可能的实现方式中，获取模块1002，用于：对甲烷浓度异常事件进行划分，以获得甲烷浓度异常事件对应的第一序列，其中，第一序列包括至少一个第一子事件；获取任一历史浓度异常事件对应的第二序列，其中，第二序列包括至少一个第二子事件；将第一子事件与至少一个第二子事件中任一第二子事件进行匹配，以确定第二序列中是否存在与第一子事件匹配的第三子事件；在存在第三子事件的情况下，将历史浓度异常事件作为第一浓度异常事件。

在本公开实施例的一种可能的实现方式中，获取模块1002，还可以用于：对甲烷浓度异常事件进行片段划分，以获得第三序列，其中，第三序列包括多个初始片段；获取各初始片段的特征向量；基于各初始片段的特征向量，按照第一设定顺序对第三序列中的各初始片段进行合并，以得到第四序列；其中，第四序列包括至少一个第四子事件；基于各初始片段的特征向量，按照第二设定顺序对第三序列中的各初始片段进行合并，以得到第五序列，其中，第五序列包括至少一个第五子事件；其中，第二设定顺序与第一设定顺序相反；根据第四序列中的至少一个第四子事件和第五序列中的至少一个第五子事件，确定甲烷浓度异常事件对应的第一序列。

在本公开实施例的一种可能的实现方式中，获取模块1002，还可以用于：在第四序列中的第四子事件的第一数量与第五序列中的第五子事件的第二数量相同的情况下，将第四序列或第五序列作为第一序列；在第一数量与第二数量不同的情况下，若第一数量小于第二数量，则将第四序列作为第一序列；若第二数量小于第一数量，则将第五序列作为第一序列。

在本公开实施例的一种可能的实现方式中，第一设定顺序为从左至右的顺序，获取模块1002，还可以用于：针对第三序列中的第i个初始片段，对第三序列中的i+1个初始片段的特征向量与第i个初始片段的特征向量进行合并，以得到合并特征；在合并特征与第i个初始片段的特征向量匹配的情况下，则确定第i个初始片段与第i+1个初始片段属于同一第四子事件，并将第i个初始片段与第i+1个初始片段合并至同一第四子事件；在合并特征与第i个初始片段的特征向量不匹配的情况下，则确定第i个初始片段和第i+1个初始片段属于不同第四子事件；其中，i为不大于N的正整数，N为初始片段的数量。

在本公开实施例的一种可能的实现方式中，该燃气泄露的检测装置1000还可以包括：

第三确定模块，用于确定多个第二序列中第二子事件的第一总数，并确定多个历史浓度异常事件的第二总数。

第四确定模块，用于针对任一第二子事件，确定多个历史浓度异常事件中第二子事件的第三数量。

第五确定模块，用于根据第一总数和第三数量，确定第二子事件对应的第一频率。

第六确定模块，用于从多个历史浓度异常事件中，确定第二浓度异常事件，并确定第二浓度异常事件的第四数量；其中，第二浓度异常事件包括第二子事件。

第七确定模块，用于根据第二总数和第四数量，确定第二子事件对应的第二频率。

第八确定模块，用于基于第一频率和第二频率，确定第二子事件对应的权重。

在本公开实施例的一种可能的实现方式中，第一确定模块1003，用于：根据任一第一浓度异常事件对应的第六序列，以及甲烷浓度异常事件对应的第一序列，确定第六序列和第一序列之间的最大公共连续子事件；获取最大公共连续子事件中各第六子事件对应的权重；根据最大公共连续子事件中第六子事件的个数和各第六子事件对应的权重，确定第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度。

在本公开实施例的一种可能的实现方式中，该燃气泄露的检测装置1000还可以包括：

第九确定模块，用于在根据标注信息，确定目标燃气管网发生燃气泄露的情况下，根据标注信息，确定燃气泄露的目标等级，以及目标等级对应的处理策略。

本公开实施例的燃气泄露的检测装置，通过对目标燃气管网对应的目标窨井进行甲烷浓度监测，以获取甲烷浓度异常事件；根据甲烷浓度异常事件，从多个历史浓度异常事件中获取至少一个第一浓度异常事件；确定任一第一浓度异常事件与甲烷浓度异常事件之间的相似度；根据相似度，从至少一个第一浓度异常事件中确定与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，以根据目标浓度异常事件的标注信息，确定目标燃气管网是否发生燃气泄漏。由此，可以自动确定与甲烷浓度异常事件匹配的目标浓度异常事件，从而可以基于目标浓度异常事件的标注信息，有效确定目标燃气管网是否发生燃气泄露。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如本发明前述任一实施例提出燃气泄露的检测方法。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本发明前述任一实施例提出的燃气泄露的检测方法。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如本发明前述任一实施例提出的燃气泄露的检测方法。

根据本发明的实施例，本发明还提供了一种电子设备、一种非临时性计算机可读存储介质和一种计算机程序产品。

如图11所示，电子设备12以通用计算设备的形式表现。电子设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture；以下简称：ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture；以下简称：MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation；以下简称：VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection；以下简称：PCI)总线。

电子设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory；以下简称：RAM)30和/或高速缓存存储器32。电子设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图11未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图11中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(Compact Disc Read OnlyMemory；以下简称：CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read OnlyMemory；以下简称：DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

电子设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备12交互的设备通信，和/或与使得该电子设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，电子设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network；以下简称：LAN)，广域网(Wide Area Network；以下简称：WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与电子设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现前述实施例中提及的方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。