施工区域的获取方法、装置、电子设备与自动驾驶车辆

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及图像处理、深度学习、自动驾驶、智能交通等人工智能技术领域。提供了一种施工区域的获取方法、装置、电子设备、可读存储介质与自动驾驶车辆。

背景技术

在自动驾驶领域中，施工场景属于一种特殊的路况场景。由于施工场景中的施工区域具有边界不规则、特征结构复杂等特性，因此自动驾驶车辆在通过施工区域时存在较大的挑战，若无法准确地获取施工区域，会导致自动驾驶车辆驶入施工区域，从而影响车辆的行驶安全。

现有技术中在获取施工区域时，通常采用的是在获取施工标识之后，再根据预设规则和/或预设条件来判定施工区域的结构与大小，进而根据判定结果进行路径规划。但是在真实的道路场景中，施工区域的形状与设置方式千变万化，仅用规则和/或条件进行施工区域的判定，无法获取准确的施工区域的判定结果，进而影响自动驾驶车辆的行驶安全。

发明内容

根据本公开的第一方面，提供了一种施工区域的获取方法，包括：获取待处理图像数据与所述待处理图像数据中的初始施工区域；根据至少一个障碍物在所述待处理图像数据中的位置信息与所述初始施工区域，确定所述至少一个障碍物中的至少一个施工障碍物；根据所述至少一个施工障碍物在所述待处理图像数据中的位置信息，获取所述待处理图像数据中的目标施工区域。

根据本公开的第二方面，提供了一种施工区域的获取装置，包括：获取单元，用于获取待处理图像数据与所述待处理图像数据中的初始施工区域；确定单元，用于根据至少一个障碍物在所述待处理图像数据中的位置信息与所述初始施工区域，确定所述至少一个障碍物中的至少一个施工障碍物；处理单元，用于根据所述至少一个施工障碍物在所述待处理图像数据中的位置信息，获取所述待处理图像数据中的目标施工区域。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的方法。

根据本公开的第五方面，提供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如上所述的方法。

根据本公开的第六方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括本公开第三方面所述的电子设备。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开第一实施例的示意图；

图2是根据本公开第二实施例的示意图；

图3是根据本公开第三实施例的示意图；

图4是根据本公开第四实施例的示意图；

图5是用来实现本公开实施例的施工区域的获取方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和机构的描述。

图1是根据本公开第一实施例的示意图。如图1所示，本实施例的施工区域的获取方法，具体包括如下步骤：

S101、获取待处理图像数据与所述待处理图像数据中的初始施工区域；

S102、根据至少一个障碍物在所述待处理图像数据中的位置信息与所述初始施工区域，确定所述至少一个障碍物中的至少一个施工障碍物；

S103、根据所述至少一个施工障碍物在所述待处理图像数据中的位置信息，获取所述待处理图像数据中的目标施工区域。

本实施例的施工区域的获取方法，首先获取待处理图像数据中的初始施工区域，然后根据至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息与初始施工区域，确定至少一个障碍物中的至少一个施工障碍物，最后根据至少一个施工障碍物在待处理图像数据中的位置信息，获取待处理图像数据中的目标施工区域，本实施例根据所获取的初始施工区域来确定障碍物中的施工障碍物，避免了仅根据障碍物的类别确定施工障碍物时准确性较低的问题，能够提升所确定的施工障碍物的准确性，且本实施例根据由初始施工区域确定的施工障碍物来获取待处理图像数据中的目标施工区域，能够提升所获取的目标施工区域的准确性，进而确保自动驾驶车辆在通过施工区域时的行驶安全性。

本实施例执行S101获取的待处理图像数据，为由自动驾驶车辆上部署的相机拍摄的图像数据。

若自动驾驶车辆上部署了多个相机，本实施例在执行S101时，可以获取预设位置(例如自动驾驶车辆的车顶)处的相机拍摄的一张图像数据，作为待处理图像数据；也可以获取全部相机拍摄的多张图像数据，作为待处理图像数据；若获取了多张待处理图像数据，本实施例在执行S101时，会分别获取每张待处理图像数据中的初始施工区域。

本实施例在执行S101获取待处理图像数据中的初始施工区域时，可以采用的实现方式为：将待处理图像数据输入施工区域分割模型；根据该施工区域分割模型的输出结果，获取待处理图像数据中的初始施工区域；其中，本实施例中的施工区域分割模型用于将图像数据中的施工区域分割出来。

也就是说，本实施例通过图像分割的方式，使用训练得到的施工区域分割模型，来获取待处理图像数据中的初始施工区域，能够简化初始施工区域的获取步骤、提升所获取的初始施工区域的准确性。

本实施例在执行S101将待处理图像数据输入施工区域分割模型时，还可以包括以下内容：获取待处理图像数据的图像尺寸；在确定所获取的图像尺寸与预设尺寸不一致的情况下，将待处理图像数据的图像尺寸调整为预设尺寸之后，输入施工区域分割模型。

也就是说，本实施例将输入施工区域分割模型的图像数据的图像尺寸进行统一，使得通过施工区域分割模型获取的初始施工区域，不会受到图像尺寸的影响，进一步提升通过施工区域分割模型所获取的初始施工区域的准确性。

本实施例执行S101使用的施工区域分割模型，可以采用以下方式训练得到：获取样本图像数据及其对应的施工区域标注结果；将所获取的样本图像数据输入初始分割模型，获取初始分割模型输出的施工区域预测结果，本实施例可以将YOLOP模型中的骨干网络(backbone)、颈网络(neck)、可通行区域分割头(drivable area seg head)作为初始分割模型的网络结构；根据施工区域标注结果与施工区域预测结果计算损失函数值，根据计算得到的损失函数值调整初始分割模型的参数，获取施工区域分割模型。

本实施例可以从预先构建的样本图像数据集中获取样本图像数据，进而对初始分割模型进行训练；本实施例中的样本图像数据集中包括多张样本图像数据，每张样本图像数据为包括施工区域的图像数据；本实施例中的施工区域可以为位于道路上的长期施工区域与短期施工区域(即已经开始施工的施工区域)，还可以为位于道路上的预施工导流区域。

本实施例在构建样本图像数据集时，可以通过以图搜图的方式获取多张样本图像数据，即将已有的包括施工区域的图像数据作为搜索请求，在数据库中进行搜索，获取搜索得到的图像数据作为样本图像数据；也可以从数据库中获取标注有施工标签的图像数据作为样本图像数据，施工标签用于表示图像数据中包括施工区域。

本实施例在获取多张样本图像数据之后，对每张样本图像数据进行标注，具体为：通过描边的方式标注出每张样本图像数据中的施工区域。

另外，本实施例还可以对每张样本图像数据中的可通行区域进行标注，进而在施工区域分割模型的训练过程中，结合对应可通行区域的损失函数值与对应施工区域的损失函数值，来调整初始分割模型的参数，使得训练得到的施工区域分割模型能够更加准确地分割图像数据中的施工区域。

本实施例在执行S101获取待处理图像数据中的初始施工区域时，还可以根据从待处理图像数据中获取的施工标识与预设区域大小，来获取待处理图像数据中的初始施工区域；本实施例对从图像数据中获取初始施工区域的方式不进行限定。

本实施例在执行S101获取待处理图像数据中的初始施工区域之后，执行S102根据至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息与初始施工区域，确定至少一个障碍物中的至少一个施工障碍物。

本实施例在执行S102时，首先获取至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息，然后根据所获取的位置信息与初始施工区域，确定至少一个障碍物是否为施工障碍物。

本实施例在执行S102获取至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息时，可以采用的实现方式为：对待处理图像数据进行障碍物检测；根据障碍物检测结果，获取待处理图像数据中的至少一个障碍物与至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息。

本实施例在执行S102获取至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息时，还可以采用以下方式：获取至少一个障碍物的点云数据；将至少一个障碍物的点云数据投影到待处理图像数据，即通过投影的方式将三维障碍物变换为二维障碍物；根据投影结果，获取至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息。

也就是说，本实施例可以采用对图像数据进行障碍物检测的方式或者对障碍物的三维点云数据进行投影的方式，来获取至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息，能够提升在获取障碍物的位置信息时的灵活性。

本实施例在执行S102根据至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息与初始施工区域，确定至少一个障碍物中的至少一个施工障碍物时，可以采用的实现方式为：针对每个障碍物，根据该障碍物在待处理图像数据中的位置信息与初始施工区域，获取该障碍物与初始施工区域的重叠面积；在确定所获取的重叠面积大于预设面积阈值的情况下，确定该障碍物为施工障碍物；其中，预设面积阈值为大于等于0的数值。

也就是说，本实施例借助从待处理图像数据中获取的初始施工区域，将与初始施工区域存在重叠的障碍物确定为施工障碍物，能够提升所确定的施工障碍物的准确性。

另外，本实施例在执行S102根据至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息与初始施工区域，确定至少一个障碍物中的至少一个施工障碍物时时，还可以首先根据障碍物的位置信息确定障碍物中心坐标、根据初始施工区域确定区域中心坐标，然后在确定障碍物中心坐标与区域中心坐标之间的距离小于等于预设距离阈值的情况下，确定该障碍物为施工障碍物。

本实施例在执行S102确定至少一个障碍物中的至少一个施工障碍物之后，执行S103根据至少一个施工障碍物在待处理图像数据中的位置信息，获取待处理图像数据中的目标施工区域。

由于施工区域的边界非常不规则，在使用图像分割等图像处理方法从图像数据中直接获取施工区域时存在边界抖动的问题，而在施工区域的边界存在抖动的情况下，会导致自动驾驶车辆无法准确地根据施工区域进行路径规划，进而影响自动驾驶车辆的行驶安全性。

因此，本实施例结合从待处理图像数据中获取的初始施工区域与根据初始施工区域所确定的施工障碍物，来获取待处理图像数据中的目标施工区域，能够使得所获取的目标施工区域具有更加稳定的边界，提升所获取的目标施工区域的准确性，进而提升自动驾驶车辆的行驶安全性。

本实施例在执行S103根据至少一个施工障碍物在待处理图像数据中的位置信息，获取待处理图像数据中的目标施工区域时，可以采用的实现方式为：根据至少一个施工障碍物在待处理图像数据中的位置信息，将至少一个施工障碍物在待处理图像数据中进行聚合，本实施例可以将障碍物之间的距离小于等于预设距离阈值的至少一个施工障碍物进行聚合；获取至少一个施工障碍物在待处理图像数据中的聚合区域，作为目标施工区域；本实施例中的一个聚合区域对应一个目标施工区域。

举例来说，若有两个施工障碍物，若该两个施工障碍物之间的距离小于等于预设距离阈值，本实施例执行S103会将两个施工障碍物进行聚合从而获取一个聚合区域作为目标施工区域；若该两个施工障碍物之间的距离大于预设距离阈值，本实施例执行S103时会对该两个施工障碍物进行分别聚合，从而获取两个聚合区域作为目标施工区域。

本实施例在执行S103时，还可以根据至少一个施工障碍物在待处理图像数据中的位置信息，获取能够包围至少一个施工障碍物的包围框，将所获取的包围框作为目标施工区域；本实施例中的一个包围框用于将障碍物之间的距离小于等于预设距离阈值的至少一个施工障碍物进行包围，一个包围框对应一个目标施工区域。

图2是根据本公开第二实施例的示意图。图2中示出了本实施例从待处理图像数据中获取的初始施工区域的示意图。

图3是根据本公开第三实施例的示意图。图3中示出了本实施例根据初始施工区域所确定的施工障碍物以及根据施工障碍物获取的目标施工区域的示意图；图3中白色方框内的障碍物为根据初始施工区域所确定的施工障碍物，黑色方框内的区域为根据施工障碍物获取的目标施工区域，本实施例获取了两个目标施工区域；通过图3还可以看出，在根据所确定的施工障碍物获取目标施工区域时，还能够实现对初始施工区域进行筛选的目的，即将不包括施工障碍物的初始施工区域进行过滤，从而获取更为准确的目标施工区域。

图4是根据本公开第四实施例的示意图。如图4所示，本实施例的施工区域的获取装置400，包括：

获取单元401、用于获取待处理图像数据与所述待处理图像数据中的初始施工区域；

确定单元402、用于根据至少一个障碍物在所述待处理图像数据中的位置信息与所述初始施工区域，确定所述至少一个障碍物中的至少一个施工障碍物；

处理单元403、用于根据所述至少一个施工障碍物在所述待处理图像数据中的位置信息，获取所述待处理图像数据中的目标施工区域。

获取单元401获取的待处理图像数据，为由自动驾驶车辆上部署的相机拍摄的图像数据。

若自动驾驶车辆上部署了多个相机，获取单元401可以获取预设位置(例如自动驾驶车辆的车顶)处的相机拍摄的一张图像数据，作为待处理图像数据；也可以获取全部相机拍摄的多张图像数据，作为待处理图像数据；若获取了多张待处理图像数据，获取单元401会分别获取每张待处理图像数据中的初始施工区域。

获取单元401在获取待处理图像数据中的初始施工区域时，可以采用的实现方式为：将待处理图像数据输入施工区域分割模型；根据该施工区域分割模型的输出结果，获取待处理图像数据中的初始施工区域。

也就是说，获取单元401通过图像分割的方式，使用训练得到的施工区域分割模型，来获取待处理图像数据中的初始施工区域，能够简化初始施工区域的获取步骤、提升所获取的初始施工区域的准确性。

获取单元401在将待处理图像数据输入施工区域分割模型时，还可以包括以下内容：获取待处理图像数据的图像尺寸；在确定所获取的图像尺寸与预设尺寸不一致的情况下，将待处理图像数据的图像尺寸调整为预设尺寸之后，输入施工区域分割模型。

也就是说，获取单元401将输入施工区域分割模型的图像数据的图像尺寸进行统一，使得通过施工区域分割模型获取的初始施工区域，不会受到图像尺寸的影响，进一步提升通过施工区域分割模型所获取的初始施工区域的准确性。

本实施例的施工区域的获取装置400，还包括训练单元404，用于采用以下方式训练得到施工区域分割模型：获取样本图像数据及其对应的施工区域标注结果；将所获取的样本图像数据输入初始分割模型，获取初始分割模型输出的施工区域预测结果；根据施工区域标注结果与施工区域预测结果计算损失函数值，根据计算得到的损失函数值调整初始分割模型的参数，获取施工区域分割模型。

训练单元404可以从预先构建的样本图像数据集中获取样本图像数据，进而对初始分割模型进行训练；本实施例中的样本图像数据集中包括多张样本图像数据，每张样本图像数据为包括施工区域的图像数据；本实施例中的施工区域可以为位于道路上的长期施工区域与短期施工区域(即已经开始施工的施工区域)，还可以为位于道路上的预施工导流区域。

训练单元404在构建样本图像数据集时，可以通过以图搜图的方式获取多张样本图像数据，即将已有的包括施工区域的图像数据作为搜索请求，在数据库中进行搜索，获取搜索得到的图像数据作为样本图像数据；也可以从数据库中获取标注有施工标签的图像数据作为样本图像数据，施工标签用于表示图像数据中包括施工区域。

训练单元404在获取多张样本图像数据之后，对每张样本图像数据进行标注，具体为：通过描边的方式标注出每张样本图像数据中的施工区域。

另外，训练单元404还可以对每张样本图像数据中的可通行区域进行标注，进而在施工区域分割模型的训练过程中，结合对应可通行区域的损失函数值与对应施工区域的损失函数值，来调整初始分割模型的参数，使得训练得到的施工区域分割模型能够更加准确地分割图像数据中的施工区域。

获取单元401在获取待处理图像数据中的初始施工区域时，还可以根据从待处理图像数据中获取的施工标识与预设区域大小，来获取待处理图像数据中的初始施工区域；本实施例对获取单元401从图像数据中获取初始施工区域的方式不进行限定。

本实施例在由获取单元401获取待处理图像数据中的初始施工区域之后，由确定单元402根据至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息与初始施工区域，确定至少一个障碍物中的至少一个施工障碍物。

确定单元402首先获取至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息，然后根据所获取的位置信息与初始施工区域，确定至少一个障碍物是否为施工障碍物。

确定单元402在获取至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息时，可以采用的实现方式为：对待处理图像数据进行障碍物检测；根据障碍物检测结果，获取待处理图像数据中的至少一个障碍物与至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息。

确定单元402在获取至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息时，还可以采用以下方式：获取至少一个障碍物的点云数据；将至少一个障碍物的点云数据投影到待处理图像数据，即通过投影的方式将三维障碍物变换为二维障碍物；根据投影结果，获取至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息。

也就是说，确定单元402可以采用对图像数据进行障碍物检测的方式或者对障碍物的三维点云数据进行投影的方式，来获取至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息，能够提升在获取障碍物的位置信息时的灵活性。

本确定单元402在根据至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息与初始施工区域，确定至少一个障碍物中的至少一个施工障碍物时，可以采用的实现方式为：针对每个障碍物，根据该障碍物在待处理图像数据中的位置信息与初始施工区域，获取该障碍物与初始施工区域的重叠面积；在确定所获取的重叠面积大于预设面积阈值的情况下，确定该障碍物为施工障碍物；其中，预设面积阈值为大于等于0的数值。

也就是说，确定单元402借助从待处理图像数据中获取的初始施工区域，将与初始施工区域存在重叠的障碍物确定为施工障碍物，能够提升所确定的施工障碍物的准确性。

另外，确定单元402在根据至少一个障碍物在待处理图像数据中的位置信息与初始施工区域，确定至少一个障碍物中的至少一个施工障碍物时时，还可以首先根据障碍物的位置信息确定障碍物中心坐标、根据初始施工区域确定区域中心坐标，然后在确定障碍物中心坐标与区域中心坐标之间的距离小于等于预设距离阈值的情况下，确定该障碍物为施工障碍物。

本实施例在由确定单元402确定至少一个障碍物中的至少一个施工障碍物之后，由处理单元403根据至少一个施工障碍物在待处理图像数据中的位置信息，获取待处理图像数据中的目标施工区域。

处理单元403在根据至少一个施工障碍物在待处理图像数据中的位置信息，获取待处理图像数据中的目标施工区域时，可以采用的实现方式为：根据至少一个施工障碍物在待处理图像数据中的位置信息，将至少一个施工障碍物在待处理图像数据中进行聚合；获取至少一个施工障碍物在待处理图像数据中的聚合区域，作为目标施工区域。

处理单元403还可以根据至少一个施工障碍物在待处理图像数据中的位置信息，获取能够包围至少一个施工障碍物的包围框，将所获取的包围框作为目标施工区域；本实施例中的一个包围框用于将障碍物之间的距离小于等于预设距离阈值的至少一个施工障碍物进行包围。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

如图5所示，是根据本公开实施例的施工区域的获取方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图5所示，设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM503中，还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、ROM502以及RAM503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

设备500中的多个部件连接至I/O接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的展示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如施工区域的获取方法。例如，在一些实施例中，施工区域的获取方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包括于机器可读介质，例如存储单元508。

在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到RAM 503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的施工区域的获取方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行施工区域的获取方法。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程施工区域的获取装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包括或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户展示信息的展示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶展示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务(“Virtual Private Server”，或简称“VPS”)中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包括在本公开保护范围之内。