银行网点碳排放管理方法、管理装置、电子设备及介质

技术领域

本公开涉及物联网技术领域，具体涉及基于物联网的碳排放管理，更具体地，涉及银行网点碳排放管理方法、管理装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

在碳达峰、碳中和政策下，加强银行网点节能减排和能源集约利用，是绿色金融转型发展的必由之路。

目前商业银行“双碳”工作的各项配套政策体系建设还在探索中，大量银行网点还处于减排方案制定的阶段，只有少数机构进入了试点阶段。而已经试点的银行网点目前普遍采用手工统计的方式，逐个记录银行网点用电、用水等数据，不仅准确率低，还难以从细节上发现造成高碳排放的原因。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了提高银行网点碳排放准确性的银行网点碳排放管理方法、装置、设备、介质和程序产品。

根据本公开的第一个方面，提供了一种银行网点碳排放管理方法，其特征在于，所述方法包括：采集和获取活动数据，所述活动数据包括从银行数据库中获取的静态数据以及基于员工活动和网点环境采集的动态数据；所述静态数据包括能耗数据、耗材数据、数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据，所述动态数据包括员工用餐数据、员工工位数据和网点环境数据；

对所述静态数据进行核算，得到核算结果，包括：计算能耗数据和耗材数据所产生的碳排放量得到第一碳排放量，计算基于数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据所减少的碳排放量得到第二碳排放量，以及根据第一碳排放量与第二碳排放量的差值得到静态数据的总碳排放量；

对所述动态数据进行分析，得到分析结果，包括：基于人脸识别技术和物品识别技术分析员工的用餐情况，基于图像识别和语音识别技术分析员工工位电器的运行情况，以及基于环境温湿度和图像识别技术分析网点终端设备的运行情况；

基于所述核算结果和所述分析结果实施反馈，包括：根据所述核算结果生成碳排放报告，将所述碳排放报告反馈给指定人员，以及根据所述分析结果筛选高碳排放行为，并将所述高碳排放行为中基于员工用餐数据、员工工位数据的结果反馈给相关人员；

对所述分析结果中的所述高碳排放行为进行实时修正或延时修正。

根据本公开的实施例，所述计算能耗数据和耗材数据所产生的碳排放量得到第一碳排放量的步骤包括：

根据每种能源的消耗量和每种能源对应的碳排放因子得到每种能源的碳排放量，对a种能源的碳排放量求和得到能耗总碳排放量；

根据每种耗材的消耗量和每种耗材对应的碳排放因子得到每种耗材的碳排放量，对b种耗材的碳排放量求和得到耗材总碳排放量；以及

对能耗总碳排放量和耗材总碳排放量求和，得到第一碳排放量，其中，a、b为大于等于1的正整数。

根据本公开的实施例，所述计算基于数字员工数据所减少的碳排放量的步骤包括：

根据每笔业务完成所需的时间和全年业务量计算人工处理耗时；

根据人工处理耗时和人工年工作时间得到某场景下使用数字员工所节约的人力；以及

对c个场景下使用数字员工所节约的人力求和，得到使用数字员工所减少的总碳排放量，其中，c为大于等于1的正整数。

根据本公开的实施例，所述计算绿色信贷数据所减少的碳排放量的步骤包括：

基于企业属性和企业类别因子，对企业分别赋予绿色贷款的不同权重；

基于大数据技术对企业的环保信息进行收集、分析和整合，得到污染影响因子；

基于所述权重、污染影响因子以及企业的贷款金额，得到某企业的绿色信贷价值；

通过某企业的绿色信贷价值和该企业的碳排放因子计算该企业绿色信贷所减少的碳排放量；以及

对d个企业绿色信贷所减少的碳排放量求和，得到绿色信贷所减少的总碳排放量，其中，d为大于等于1的正整数。

根据本公开的实施例，所述基于大数据技术对企业的环保信息进行收集、分析和整合，得到污染影响因子的步骤包括：

预设基线，所述基线用于表示银行所能接受的企业污染排放阈值；

通过企业行政处罚级别、安全生产事故造成的影响、污染物排放量和负面舆情中的至少一者确定企业基于环境污染具有的惩罚因子；以及

基于所述基线和惩罚因子的差值确定所述污染影响因子。

根据本公开的实施例，所述计算绿色基金数据所减少的碳排放量包括：

采集国家政策、政府行动、舆论舆情数据，并标识为奖或惩两种类别；

基于所述数据和类别确定奖惩值；

基于绿色基金的初始分数以及所述奖惩值在h天内的总和得到第h天绿色基金的分数；

基于所述第h天绿色基金的分数和所述绿色基金的初始分数的比值得到绿色基金的发展权重；

基于某基金的营销金额和某基金的发展权重得到绿色基金价值；

基于所述绿色基金价值以及某基金的排放因子得到某基金所减少的碳排放量；以及

对e个基金所减少的碳排放量求和，得到绿色基金所减少的碳排放总量，其中，e为大于等于1的正整数。

根据本公开的实施例，基于人脸识别技术和物品识别技术分析员工的用餐情况的步骤包括：读取基于员工活动和网点环境采集的视频和/或文件；按照预设的时间参数或帧间隔参数，对视频进行截图，和/或将音频与视频进行分离；通过人脸识别技术对视频截图进行分析，识别用餐人；通过物品识别技术计算用餐员工餐盘中的菜品残留情况，得到菜品残留百分比；根据识别出的用餐人和菜品残留百分比，确定该用餐人的用餐情况。

根据本公开的实施例，基于图像识别和语音识别技术分析员工工位电器的运行情况的步骤包括：读取基于员工活动和网点环境采集的视频和/或文件；按照预设的时间参数或帧间隔参数，对视频进行截图，和/或将音频与视频进行分离；通过图像识别和语音识别，判断员工工位是否有人办公；若无人，则进一步识别出用电设备以及其运行情况；根据员工工位无人时该工位的用电设备以及其运行情况，确定该员工工位电器的运行情况。

根据本公开的实施例，基于环境温湿度和图像识别技术分析网点终端设备的运行情况的步骤包括：读取设备运行数据以及环境湿温度数据；按照预设的时间参数或帧间隔参数，对视频进行截图，和/或将音频与视频进行分离；结合环境湿温度数据和视频文件中的办公区域是否有人办公，判断空调和加湿器是否应当运行；以及通过图像识别统计大厅当前业务人员数量，通过物品识别技术识别大厅各类终端设备运行情况。

本公开的第二方面提供了一种银行网点碳排放管理装置，包括：数据采集模块，用于采集和获取活动数据，所述活动数据包括从银行数据库中获取的静态数据以及基于员工活动和网点环境采集的动态数据；所述静态数据包括能耗数据、耗材数据、数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据，所述动态数据包括员工用餐数据、员工工位数据和网点环境数据；

数据核算模块，用于对所述静态数据进行核算，得到核算结果，包括：计算能耗数据和耗材数据所产生的碳排放量得到第一碳排放量，计算基于数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据所减少的碳排放量得到第二碳排放量，以及根据第一碳排放量与第二碳排放量的差值得到静态数据的总碳排放量；

数据分析模块，用于对所述动态数据进行分析，得到分析结果，包括：基于人脸识别技术和物品识别技术分析员工的用餐情况，基于图像识别和语音识别技术分析员工工位电器的运行情况，以及基于环境温湿度和图像识别技术分析网点终端设备的运行情况；

结果反馈模块，用于基于所述核算结果和所述分析结果实施反馈，包括：根据所述核算结果生成碳排放报告，将所述碳排放报告反馈给指定人员，以及根据所述分析结果筛选高碳排放行为，并将所述高碳排放行为反馈给相关人员；以及

行为修正模块，用于对所述分析结果中的所述高碳排放行为进行实时修正或延时修正。

根据本公开的实施例，所述数据采集模块包括：静态数据采集子模块，用于从银行数据库中获取能耗数据、耗材数据、数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据；动态数据采集子模块，用于基于员工用餐情况、员工的工位状态和网点环境变化，采集员工用餐数据、员工工位数据和网点环境数据。

根据本公开的实施例，所述结果反馈模块包括：静态数据结果反馈子模块，用于基于所述静态数据核算子模块的核算结果生成网点碳排放报告，并自动反馈给指定人员；动态数据结果反馈子模块，用于基于所述动态数据的分析结果将所述动态数据的高碳排放行为进行分类，并分类为能够实时修正行为和无法实时修正行为；对于能够实时修正行为，通过物联网技术实现反馈，对于无法实时修正行为，通过检索数据库中相关联的员工联系方式后，进行信息推送实现反馈。

根据本公开的实施例，所述行为修正模块包括：实时修正子模块，用于通过物联网技术对电器设备进行控制，并通过云端服务器的返回值判断实时修正是否成功；员工用餐行为修正子模块，用于根据出现高碳排放用餐行为员工的下一次用餐情况判断修正是否成功；员工工位状况修正子模块，用于根据出现高碳排放员工工位的用电设备运行情况判断修正是否成功。

本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述银行网点碳排放管理方法。

本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述银行网点碳排放管理方法。

本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述银行网点碳排放管理方法。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的银行网点碳排放管理方法、装置、设备、介质和程序产品的应用场景图；

图2示意性示出了根据本公开实施例的银行网点碳排放管理方法的流程图；

图3示意性示出了计算能耗数据和耗材数据所产生的碳排放量得到第一碳排放量步骤的流程图；

图4示意性示出了计算基于数字员工数据所减少的碳排放量的步骤的流程图；

图5示意性示出了根据本公开实施例的计算绿色信贷数据所减少的碳排放量的步骤的流程图；

图6示意性示出了根据本公开实施例的计算绿色基金数据所减少的碳排放量的步骤的流程图；

图7示意性示出了根据本公开实施例的银行网点碳排放管理装置的结构框图；以及

图8示意性示出了根据本公开实施例的适于实现银行网点碳排放管理方法的电子设备的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。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一个或者更多个所述特征。

本公开实施例中涉及到的名词解释：

1、碳排放：碳排放是温室气体排放的简称，温室气体包括：水汽、氟利昂、二氧化碳等。

2、碳达峰：碳达峰是指在某一时点，二氧化碳的排放不再增长，达到峰值之后逐步回落。

3、碳中和：碳中和是指企业、团体或个人测算在一定时间内直接或间接产生的温室气体排放总量，通过植树造林、节能减排等形式，以抵消自身产生的二氧化碳排放量，实现二氧化碳“零排放”。

4、排放因子法：该方法是目前适用范围最广、应用最为普遍的一种碳核算办法，根据IPCC提供的碳核算基本方程：温室气体(GHG)排行＝活动数据(AD)*排放因子(EF)。其中，AD是导致温室气体排放的生产或消费活动的活动量，如净购入的电量等；EF是与活动水平数据对应的系数，包括单位热值含碳量等，表征单位生产或消费活动量的温气体排放系数，为缺省值。排放因子既可以通过查阅《国家温室气体清单编制指南》等资料获得较为通用的标准值，也可以通过第三方公司调研获得较为准确的当前值。

5、银行网点：银行网点指银行对外营业的地方，一般分为分行，支行、分理处、储蓄所和二十四小时自助银行等。

在碳达峰、碳中和政策下，加强银行网点节能减排和能源集约利用，是绿色金融转型发展的必由之路。目前商业银行“双碳”工作的各项配套政策体系建设还在探索中，大量银行网点还处于减排方案制定的阶段，只有少数机构进入了试点阶段。而已经试点的银行网点目前普遍采用手工统计的方式，逐个记录银行网点用电、用水等数据，结合前期金融企业所制定的评价指标，对银行网点绿色程度进行简单的判断(例如用电量不应超过XX度，用水量不应超过XX吨等等)，定性分析并提出后续改进点。上述方式主要存在以下问题：

1、现有的银行网点碳排放计算方法基于水电等整体数据，不仅准确率低，并且难以从细节上发现造成高碳排放的原因，由于采用手工统计的方式，存在数据统计周期长、计算结果单一，并消耗大量的人力物力等问题。

2、现有的计算方法没有考虑到银行通过业务流程自动化实现人力替代赋能行内碳排放量减少的价值，也没有考虑到银行推出绿色金融服务引导企业减少碳排放方面的影响。其中，银行网点推出的绿色金融服务主要包括：数字员工、绿色信贷和绿色基金。

数字员工是人工智能技术能力(包括但不限于OCR、NLP、RPA)与业务处理流程相结合形成的产物，可以捕捉并模拟日常的键盘、鼠标操作等人机交互行为，通过模拟人机交互行为完成识别、触发、通信、文本生成等任务，自动执行重复性的业务流程，因此可以辅助、协助甚至替代自然人员工完成多项日常工作。数字员工往往与场景对应，例如发票验真数字员工，个贷核验数字员工等。

绿色信贷为银行对存量和新增的所有公司客户，按照国家环保标准进行检查，对在环境、社会和治理方面存在严重违法违规和重大风险的客户，暂停和拒绝提供任何形式的信贷支持。绿色信贷是环保部门和银行业联手抵御企业环境违法行为，促进节能减排，规避金融风险的重要经济手段，具体包括：各级环保部门要严把建设项目环境影响评价审批关，切实加强建设项目设施管理；各级环保部门与金融机构要密切配合，建立信息沟通机制；各级环保部门、银行、银监部门、金融机构要加强环保和金融监管部门的合作与联动，以强化环境监管，促进信贷安全，以严格信贷管理支持环境保护，加强企业环境违法行为的经济制约和监督，改变“企业环境守法成本高、违法成本低”的状况。绿色信贷业务的特殊性是指绿色信贷政策需要公众的监督，政府和银行不仅应该将相关环境和社会影响的信息公开，并且应该提供各种条件，包括信息的披露、必要的经费和真正平等对话的机制。

绿色基金是针对节能减排战略、低碳经济发展金额环境优化改造项目而设立的专项投资基金，其目的旨在通过资本投入促进节能减排事业发展，维持人类赖以生存的环境。银行挖掘清洁能源、绿色交通、生态保护、生态修复等绿色产色的投资机会，积极推动绿色基金产品创新的同时，实现客户与银行的双赢，助力我国经济绿色低碳转型。

3、现有的银行网点缺乏对高碳排放行为的修正过程，而从发现高碳排放行为到修正高碳排放行为的高延迟会造成额外的碳排放。

基于此，本公开的实施例提供了一种银行网点碳排放管理系统方法，所述方法包括：采集和获取活动数据，所述活动数据包括从银行数据库中获取的静态数据以及基于员工活动和网点环境采集的动态数据；所述静态数据包括能耗数据、耗材数据、数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据，所述动态数据包括员工用餐数据、员工工位数据和网点环境数据；对所述静态数据进行核算，得到核算结果，包括：计算能耗数据和耗材数据所产生的碳排放量得到第一碳排放量，计算基于数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据所减少的碳排放量得到第二碳排放量，以及根据第一碳排放量与第二碳排放量的差值得到静态数据的总碳排放量；对所述动态数据进行分析，得到分析结果，包括：基于人脸识别技术和物品识别技术分析员工的用餐情况，基于图像识别和语音识别技术分析员工工位电器的运行情况，以及基于环境温湿度和图像识别技术分析网点终端设备的运行情况；基于所述核算结果和所述分析结果实施反馈，包括：根据所述核算结果生成碳排放报告，将所述碳排放报告反馈给指定人员，以及根据所述分析结果筛选高碳排放行为，并将所述高碳排放行为中基于员工用餐数据、员工工位数据的结果反馈给相关人员；对所述分析结果中的所述高碳排放行为进行实时修正或延时修正。

需要说明的是，本公开实施例提供的银行网点碳排放管理系统和方法属于物联网和大数据技术领域。

在本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。

在本公开的技术方案中，在获取或采集用户个人信息之前，均获取了用户的授权或同意。

图1示意性示出了根据本公开实施例的银行网点碳排放管理方法、装置、设备、介质和程序产品的应用场景图。

如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开实施例所提供的银行网点碳排放管理系统方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的银行网点碳排放管理装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的银行网点碳排放管理系统方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的银行网点碳排放管理装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

以下将基于图1描述的场景，通过图2～图6对本公开实施例的银行网点碳排放管理方法进行详细描述。

图2示意性示出了根据本公开实施例的银行网点碳排放管理方法的流程图。

如图2所示，该实施例的银行网点碳排放管理方法包括步骤S1～步骤S5。

在步骤S1，采集和获取活动数据，所述活动数据包括从银行数据库中获取的静态数据以及基于员工活动和网点环境采集的动态数据；所述静态数据包括能耗数据、耗材数据、数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据，所述动态数据包括员工用餐数据、员工工位数据和网点环境数据。

根据本公开的实施例，静态数据为相对稳定的信息，包括但不仅限于用电用水、办公用纸、数字化转型成效等；而动态数据为无固定规律、易受主观影响的数据，包括但不仅限于员工用餐情况、网点情况等。

静态数据从银行数据库中获取，具体包括：

(1)能耗数据

银行网点在某一时间区间内某项资源的消耗量，常见的指标有：用电量，用水量。

(2)耗材数据

银行网点在每一时间区间内某个配件类产品所消耗的数量，常见的耗材如下表所示。

表1常见耗材明细表

(3)数字员工数据

数字员工是人工智能技术能力(包括但不限于OCR、NLP、RPA)与业务处理流程相结合形成的产物，可以辅助、协助甚至替代自然人员工完成多项日常工作。数字员工往往与场景对应，例如发票验真数字员工，个贷核验数字员工等。

(4)绿色信贷数据

银行对存量和新增的所有公司客户，按照国家环保标准进行检查，对在环境、社会和治理方面存在严重违法违规和重大风险的客户，暂停和拒绝提供任何形式的信贷支持。

(5)绿色基金数据

银行挖掘清洁能源、绿色交通、生态保护、生态修复等绿色产色的投资机会，积极推动绿色基金产品创新的同时，实现客户与银行的双赢，助力我国经济绿色低碳转型。

上述静态数据通过日常记录定期存入银行系统的数据库中，可以由银行网点碳排放管理系统随时调取和查看。

根据本公开的实施例，动态数据采集主要分为三类数据的采集，即员工用餐数据、员工工位数据以及网点环境数据，其采集的具体过程包括，

(1)对于员工用餐数据：

运用影像采集设备(包括但不仅限于摄像头、相机)在餐盘回收处拍摄员工及餐盘的实时影像；

得到员工及餐盘的电子影像；

将电子影像放置在指定目录。

(2)对于员工工位数据：

在员工的下班时间启动影像采集设备；

运用影像采集设备(包括但不仅限于摄像头、相机)拍摄工位实时影像；

将电子影像放置在指定目录。

(3)对于网点环境数据：

在网点部署红外控制器；

运用红外控制器以及内嵌的湿温度传感器，检测环境温湿度的同时，采集周围空调、加湿器、散热器、电风扇等设备运行数据。同时，运用影像采集设备拍摄网点大厅实时影像；

将设备运行数据存放在指定数据库中，将电子影像放置在指定目录。

上述动态数据需借助静态采集设备、传感器等仪器记录影像或设备运行数据，并存入指定的目录中，由银行网点碳排放管理系统进行获取。

在步骤S2，对所述静态数据进行核算，得到核算结果，包括：计算能耗数据和耗材数据所产生的碳排放量得到第一碳排放量，计算基于数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据所减少的碳排放量得到第二碳排放量，以及根据第一碳排放量与第二碳排放量的差值得到静态数据的总碳排放量。

在步骤S3，对所述动态数据进行分析，得到分析结果，包括：基于人脸识别技术和物品识别技术分析员工的用餐情况，基于图像识别和语音识别技术分析员工工位电器的运行情况，以及基于环境温湿度和图像识别技术分析网点终端设备的运行情况。

图3示意性示出了计算能耗数据和耗材数据所产生的碳排放量得到第一碳排放量步骤的流程图。

根据本公开的实施例，所述计算能耗数据和耗材数据所产生的碳排放量得到第一碳排放量的步骤包括：

步骤S101：根据每种能源的消耗量和每种能源对应的碳排放因子得到每种能源的碳排放量，对a种能源的碳排放量求和得到能耗总碳排放量。计算公式如下，

式中，C

步骤S102：根据每种耗材的消耗量和每种耗材对应的碳排放因子得到每种耗材的碳排放量，对b种耗材的碳排放量求和得到耗材总碳排放量。计算公式如下，

式中，C

步骤S103：对能耗总碳排放量和耗材总碳排放量求和得到第一碳排放量。

图4示意性示出了计算基于数字员工数据所减少的碳排放量的步骤的流程图。

根据本公开的实施例，所述计算基于数字员工数据所减少的碳排放量的步骤包括：

步骤S201：根据每笔业务完成所需的时间和全年业务量计算人工处理耗时。我们假定人工处理耗时中每笔业务完成所需的时间为M分钟，全年业务量为N笔，那么我们可以得到某场景下的人工处理耗时：

L＝MN(3)

步骤S202：根据人工处理耗时和人工年工作时间得到某场景下使用数字员工所节约的人力：

其中，一天按照8小时工作时间、一年按照250天工作日计算。

步骤S203：对c个场景下使用数字员工所节约的人力求和，得到使用数字员工所减少的总碳排放量，其中，c为大于等于1的正整数。银行网点应用数字员工所减少的总碳排放量计算公式如下，

式中，C3为数字员工减少的总碳排放量，u为场景序数，c为场景总数。

图5示意性示出了根据本公开实施例的计算绿色信贷数据所减少的碳排放量的步骤的流程图。

在本实施例中，如图5所示，所述计算绿色信贷数据所减少的碳排放量的步骤包括：

步骤S301：基于企业属性和企业类别因子，对企业分别赋予绿色贷款的不同权重。

根据本公开的实施例，企业可分为绿色贷款客户和非绿色贷款客户，对绿色贷款所涉及到的客户进行分类，共分为节能环保、清洁生产、清洁能源、生态环境、基础设施绿色升级和绿色服务六大类，银行业务人员结合金融政策和区域发展重点，对企业分别赋予不同的发展权重β，绿色贷款客户的权重大于非绿色贷款客户，且企业排放污染物体量越大，权重越小，如下表所示。

表2绿色贷款企业权重示例表

步骤S302：基于大数据技术对企业的环保信息进行收集、分析和整合，得到污染影响因子。根据本公开的实施例，通过大数据技术对企业的环境行政处罚、安全生产事故、污染物排放、环境负面舆情等信息进行实施的收集、分析和整合，得到污染影响因子的步骤包括：预设基线P，所述基线P用于表示银行所能接受的企业污染排放阈值；通过企业行政处罚级别、安全生产事故造成的影响、污染物排放量和负面舆情中的至少一者确定企业基于环境污染具有的惩罚因子Q；以及基于所述基线P和惩罚因子Q的差值确定所述污染影响因子。在本实施例中，由于警告类的处罚和小型事故对环境、企业造成的影响不会太大，因此基线P可以由银行网点人员通过统计分析结合实际情况制定，惩罚因子Q可通过统计分析获得，其中：

(1)行政处罚级别越高，Q值越高；

(2)安全生产事故造成影响越大，Q值越高；

(3)污染物排放量超出国家标准的比例越高，Q值越高；

(4)企业负面舆情越多，Q值越高。

企业贷款金额越多，企业的影响力也越大，绿色信贷价值随企业贷款金额的增加而增加，但其也会受到区域政策、环境负面舆情等要素的影响。

步骤S303：基于所述权重、污染影响因子以及企业的贷款金额，得到某企业的绿色信贷价值；我们将其定义为关于贷款金额的一次函数：

E

式中，β为企业的发展权重，x为企业的信贷金额。

步骤S304：通过某企业的绿色信贷价值和该企业的碳排放因子计算该企业绿色信贷所减少的碳排放量。

步骤S305：对d个企业绿色信贷所减少的碳排放量求和，得到绿色信贷所减少的总碳排放量，其中，d为大于等于1的正整数。

结合步骤S304～步骤S305，绿色信贷所减少的总碳排放量计算公式如下，

式中，C

图6示意性示出了根据本公开实施例的计算绿色基金数据所减少的碳排放量的步骤的流程图。

在本实施例中，如图6所示，所述计算绿色基金数据所减少的碳排放量的步骤包括：

步骤S401：采集国家政策、政府行动、舆论舆情数据，并标识为奖或惩两种类别。根据本公开的实施例，步骤S401具体包括：

(1)数据采集，通过大数据技术在特定渠道(包括但不仅限于网页、系统等)采集国家政策、政府行动、舆论舆情等数据；

(2)数据预处理，对采集到的信息进行文本归类、集成、清理和转化，根据业务预设的规则，标识其类别以及对应的信号(奖或惩)，最终以统一的格式存储在数据库中。首先，将其中的国家政策、政府行动、舆论舆情按照正面还是负面进行分类，如果是正面的信息，其信号为“奖”，反之则为“惩”。例如，对于“国家大力推进碳交易市场建设，利用市场机制控制和减少温室气体排放”这一信息，将其关联至“排放权基金”，分类为“国家政策”，信号为“奖”。

步骤S402：基于所述数据和类别确定奖惩值。根据本公开的实施例，“奖”对应的奖赏值为正数，而“惩”对应的奖赏值则为负数。其次确定奖赏值的级别，假设奖赏值的区间为1-10，奖赏值的分配如下表所示。

表3奖赏值示例表

步骤S403：基于绿色基金的初始分数以及所述奖惩值在h天内的总和得到第h天绿色基金的分数。根据本公开的实施例，各类绿色基金的初始分数为G

其中t为当前日期距初始日期的天数，R

步骤S404：基于所述第h天绿色基金的分数和所述绿色基金的初始分数的比值得到绿色基金的发展权重。绿色基金权重计算公式为：

将数据代入上述公式，可以得到各类基金对应的权证如下表所示：

表4绿色基金权重示例表

步骤S405：基于k基金的营销金额和k基金的发展权重得到绿色基金价值。绿色基金价值计算公式如下：

E

式中，Y为基金的营销金额，δ为当前时间基金所属类别所占的发展权重。

步骤S406：基于所述绿色基金价值以及k基金的排放因子得到k基金所减少的碳排放量。

步骤S407：对e个基金所减少的碳排放量求和，得到绿色基金所减少的碳排放总量，其中，e为大于等于1的正整数。

结合步骤S406～步骤S407，绿色基金所减少的总碳排放量计算公式如下，

式中，e为基金总数，k为基金序数，α

例如，基于数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据所减少的碳排放量得到第二碳排放量可以包括：对基于数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据所减少的碳排放量进行求和，得到第二碳排放量，即，对上述C

综上，银行网点总碳排放量计算公式为：

C＝C

根据本公开的实施例，对于动态数据的分析，具体步骤如下：

(1)对于员工用餐数据

步骤S501：读取指定目录中的视频文件；

步骤S502：按照预设的时间参数或者帧间隔参数，对视频进行截图；

步骤S503：通过人脸识别技术对步骤S502中的视频截图进行分析，识别用餐人，特别地，通过物品识别技术计算用餐员工餐盘中的菜品残留情况，得到菜品残留百分比；

步骤S504：若员工每周多次(例如，大于两次)的菜品残留均高于预设的阈值，则标记该员工的用餐类型为高碳排放型；若员工每周只有少次(例如，一次或两次)的菜品残留高于预设的阈值，则视为当天菜品不符合该员工口味，这种情况是允许的；

步骤S505：输出员工用餐数据分析结果。

(2)对于员工工位数据

步骤S601：读取指定目录中的视频文件；

步骤S602：按照预设的时间参数或者帧间隔参数，对视频进行分割，并将音频与视频进行分离；

步骤S603：首先通过图像识别和语音识别，判断工位是否有人办公，若有人，则跳过该视频截图；若无人，则进一步识别出工位插座开关、电脑屏幕、显示器屏幕以及其他用电设备(包括但不仅限于小电扇、台灯)以及其运行情况；

步骤S604：输出员工工位数据分析结果。

(3)对于网点电器使用数据

步骤S701：读取设备运行数据以及环境湿温度数据；

步骤S702：结合环境湿温度数据和办公区域是否有人办公，判断空调、加湿器是否应当运行。具体规则：若环境湿温度适宜，满足预设的温湿度区间，则空调、加湿器不应启动；若办公区域无人办公，则空调、加湿器不应启动，已启动的设备应立即关闭，其余情况应开启空调、加湿器；

步骤S703：读取指定目录中的电子影像；

步骤S704：按照预设的时间参数或者帧间隔参数，对视频进行截图；

步骤S705：通过图像识别统计大厅当前业务人员数量，通过物品识别技术识别大厅各类终端设备运行情况，包括但不仅限于LED显示屏、叫号机、ATM等。具体规则：若当前业务人员数量较少，则应放缓LED显示屏的内容播放频率；下班之后，网点大厅内的叫号机、ATM应立即关机停止使用。

在步骤S4，基于步骤S2中产生的核算结果和步骤S3中产生的分析结果实施反馈行为，包括：根据所述核算结果生成碳排放报告，将所述碳排放报告反馈给指定人员，以及根据所述分析结果筛选高碳排放行为，并将所述高碳排放行为中基于员工用餐数据、员工工位数据的结果反馈给相关人员。

在本实施例中，对于静态数据，所述根据所述核算结果生成碳排放报告，将所述碳排放报告反馈给指定人员的具体步骤包括：

步骤S801：读取静态数据碳排放量核算结果；

步骤S802：分析银行网点的碳排放量走势、碳排放量的构成、能源消耗结构、耗材消耗结构、数字员工减排成效、绿色信贷碳排放产业结构和各类基金的减排价值，以键值对的方式保存结果；

步骤S803：将步骤S802的结果通过插入到预设的报告模板中，自动生成网点碳排放报告；

步骤S804：通过数字员工，自动将报告发送给指定人员。

需要说明的是，在本文中，除非另有特别说明，“指定人员”可以表示负责或管理该银行网点的碳排放工作的负责人。

在本实施例中，对于动态数据，根据所述分析结果筛选高碳排放行为，并将所述高碳排放行为反馈给相关人员可以具体包括：

步骤S901：读取动态数据分析结果；

步骤S902：根据所述分析结果，得到动态数据中的高碳排放行为，并将所述高碳排放行为反馈给相关人员。

例如，可以基于分析结果结合网点条件(包括但不限于是否配备物联网传感器等)，对高碳排放行为进行分类，将其划分为能够实时修正的高碳排放行为和无法修正的高碳排放行为。

例如，基于动态数据中不同的类型，高碳排放行为的判定具有对应的阈值或条件。例如，对于员工用餐行为，当影像采集设备采集到某员工餐盘内食物残留大于餐盘面积的一定比例，如30％，则判定该员工为高碳排放型；对于员工办公设备未关闭的一类行为，当影像采集设备和图像识别技术识别到无人办公时设备未关闭，则标记为高碳排放型；对于网点电器使用情况，若环境湿温度适宜，满足预设的温湿度区间或办公区域无人办公时，则空调、加湿器启动则标记为高碳排放型，以及下班之后，网点大厅内的叫号机、ATM未关机则标记为高碳排放型。

在步骤S5，对步骤S4中所述动态数据中的高碳排放行为进行实时修正或延时修正。所述实时修正或延时修正的步骤具体包括：

步骤S1001：对于能够实时修正的行为(主要是指和银行设备相关的行为)，通过物联网技术，基于设备自带WIFI/以太网模块，通过云端服务器对设备进行控制(包括但不仅限于关闭应当停止使用的设备，修改LED显示屏内容播放频率)；

步骤S1002：对于无法实时修正的行为，主要是指员工的主体行为以及员工自身的设备管理(即基于员工用餐数据、员工工位数据反应的结果)，需要从数据库中查询该行为相关联的员工以及其对应的联系方式，通过企业内部接口(包括但不仅限于外呼系统，短信，即时通讯软件)将信息推送给相关人员，该相关人员可以在以后的行为中进行修正。

需要说明的是，在本文中，除非另有特别说明，表述“相关人员”可以表示具备通过物联网技术控制银行网点中的各种设备的设备控制人，和/或，具有高碳排放行为的银行网点员工。

例如，在步骤S1001中，可以通过云端服务器的返回值，判断对设备的控制操作是否成功，进而判断行为是否得到实时修正。

例如，在步骤S1002中，对于无法实时修正的行为，可以根据不同的行为类别，采取不同的判断方式：

(1)对于员工用餐行为，则根据员工下一次的用餐情况来进行判断：通过影像采集设备再次收集该员工归还餐盘的影像，通过图像识别技术得到员工菜品残留百分比；若百分比低于预设的阈值，则标记为“已修正”，写入数据库，若依旧高于阈值，则标记为“未修正”，写入数据库；

(2)对于员工办公设备未关闭的一类行为，则在消息推送到员工一小时后，通过影像采集设备拍摄工位影像，再通过图像识别技术识别开闭情况。若设备关闭，则标记为“已修正”，写入数据库，若设备未关闭，则标记为“未修正”，写入数据库。

例如，对于数据库内未修正的记录，可以定时提醒相关人员进行高碳排放行为的修正。

可选地，根据本公开的实施例，银行网点碳排放管理方法还可以包括步骤S6。在步骤S6，可以对步骤S1～步骤S5产生的一种或多种结果进行可视化展现，具体包括：

(1)对于静态数据：支持通过选取时间段、企业类别、基金类别等条件，筛选出不同条件下的总碳排放量占比、变化，根据数据自动生成柱状图、折线图、列表进行展示，评估能源消耗、耗材消耗各部分对碳排放的影响程度。

进一步地，展示的粒度可以细化到单个场景、单个基金对银行网点碳排放的影响上，为银行后续系统改造和理财营销提供理论支撑。

(2)对于动态数据：建立个人碳排放账户，支持领导查看员工碳排放数据、耗材领用数据以及行为修正记录，该账户可以纳入员工考核系统，作为绩效考核的指标。

根据本公开提供的一种银行网点碳排放控制方法，综合运用物联网、计算机视觉、生物识别等技术，加入绿色金融特色因子，重塑银行网点碳排放管理体系，减少银行网点碳排放统计和改进过程中所需的人力资源和时间成本，使得碳排放的管理更加精细和全面。

进一步地，加入了数字员工、绿色信贷、绿色基金等银行特色因子，从行内减排、绿色营销两个方面综合考量银行网点在减少碳排放做出的贡献，提升碳排放核算的合理性。

同时，本公开通过大数据技术收集整合企业舆论、国家政策等相关信息，根据最新风向数据实时调整企业、基金的发展权重，以更准确评估银行网点通过信贷、基金营销所创造的绿色价值。

进一步地，本公开通过采集银行系统数据和电子影像，实现碳排放自动核算、修正以及信息提醒，减少因信息不同步造成的额外碳排放。

基于上述银行网点碳排放管理方法，本公开还提供了一种银行网点碳排放管理装置。以下将结合图7对该装置进行详细描述。

图7示意性示出了根据本公开实施例的银行网点碳排放管理装置的结构框图。

如图7所示，该实施例的银行网点碳排放管理装置700包括数据采集模块710、数据核算模块720、数据分析模块730、结果反馈模块740和行为修正模块750。

数据采集模块710用于采集和获取活动数据，所述活动数据包括从银行数据库中获取的静态数据以及基于员工活动和网点环境采集的动态数据；所述静态数据包括能耗数据、耗材数据、数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据，所述动态数据包括员工用餐数据、员工工位数据和网点环境数据。在一实施例中，数据采集模块710可以用于执行前文描述的操作S1，在此不再赘述。

数据核算模块720用于对所述静态数据进行核算，得到核算结果，包括：计算能耗数据和耗材数据所产生的碳排放量得到第一碳排放量，计算基于数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据所减少的碳排放量得到第二碳排放量，以及根据第一碳排放量与第二碳排放量的差值得到静态数据的总碳排放量。在一实施例中，数据核算模块720可以用于执行前文描述的操作S2，在此不再赘述。

数据分析模块730用于对所述动态数据进行分析，得到分析结果，包括：基于人脸识别技术和物品识别技术分析员工的用餐情况，基于图像识别和语音识别技术分析员工工位电器的运行情况，以及基于环境温湿度和图像识别技术分析网点终端设备的运行情况。在一实施例中，数据分析模块730可以用于执行前文描述的操作S3，在此不再赘述。

结果反馈模块740用于基于所述核算结果和所述分析结果实施反馈，包括：根据所述核算结果生成碳排放报告，将所述碳排放报告反馈给指定人员，以及根据所述分析结果筛选高碳排放行为，并将所述高碳排放行为反馈给相关人员。在一实施例中，结果反馈模块740可以用于执行前文描述的操作S4，在此不再赘述。

行为修正模块750用于对所述分析结果中的所述高碳排放行为进行实时修正或延时修正。在一实施例中，行为修正模块750可以用于执行前文描述的操作S5，在此不再赘述。

可选地，银行网点碳排放管理装置700还包括数据展现模块760。数据展现模块760用于对上述数据采集模块710、数据核算模块720、数据分析模块730、结果反馈模块740和行为修正模块750产生的一种或多种结果进行可视化展现。在一实施例中，数据展现模块750可以用于执行前文描述的操作S6，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，所述数据采集模块710包括：静态数据采集子模块，用于从银行数据库中获取能耗数据、耗材数据、数字员工数据、绿色信贷数据和绿色基金数据；动态数据采集子模块，用于基于员工用餐情况、员工的工位状态和网点环境变化，采集员工用餐数据、员工工位数据和网点环境数据。

根据本公开的实施例，所述结果反馈模块740包括：静态数据结果反馈子模块，用于基于所述静态数据核算子模块的核算结果生成网点碳排放报告，并自动反馈给相关人员；动态数据结果反馈子模块，用于基于所述动态数据的分析结果将所述动态数据的高碳排放行为进行分类，并分类为能够实时修正行为和无法实时修正行为；对于能够实时修正行为，通过物联网技术实现反馈，对于无法实时修正行为，通过检索数据库中相关联的员工联系方式后，进行信息推送实现反馈。

根据本公开的实施例，所述行为修正模块750包括：实时修正子模块，用于通过物联网技术对电器设备进行控制，并通过云端服务器的返回值判断实时修正是否成功；员工用餐行为修正子模块，用于根据出现高碳排放用餐行为员工的下一次用餐情况判断修正是否成功；员工工位状况修正子模块，用于根据出现高碳排放员工工位的用电设备运行情况判断修正是否成功。

根据本公开的实施例，数据采集模块710、数据核算模块720、数据分析模块730、结果反馈模块740、行为修正模块750和数据展现模块760中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，数据采集模块710、数据核算模块720、数据分析模块730、结果反馈模块740、行为修正模块750和数据展现模块760中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，数据采集模块710、数据核算模块720、数据分析模块730、结果反馈模块740、行为修正模块750和数据展现模块760中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图8示意性示出了根据本公开实施例的适于实现银行网点碳排放管理方法的电子设备的方框图。

如图8所示，根据本公开实施例的电子设备800包括处理器801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器801例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))等等。处理器801还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器801可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 803中，存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理器801、ROM802以及RAM 803通过总线804彼此相连。处理器801通过执行ROM 802和/或RAM 803中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 802和RAM 803以外的一个或多个存储器中。处理器801也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，电子设备800还可以包括输入/输出(I/O)接口805，输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。电子设备800还可以包括连接至I/O接口805的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。

本公开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可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 802和/或RAM 803和/或ROM 802和RAM 803以外的一个或多个存储器。

本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的银行网点碳排放管理方法。

在该计算机程序被处理器801执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分809被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被处理器801执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。