一种环境空间标识的确定方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及环境空间标识确定技术领域，更具体地说，涉及一种环境空间标识的确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

随着全球无线定位系统和无线局域网的发展和快速更新部署，基于位置的服务为人们提供了便利，人们发现基于位置的服务可以带来相当便捷的服务和更好的用户体验，于是增大了对位置服务的需求。基于位置的服务和系统关注较多的是利用定位技术确定用户位置后映射环境空间信息，也即用户所处位置的地理标识或者周边建筑物标识信息作为上下文的映射供给系统。无论在室内还是室外的环境中，在一个复杂环境中将不同区域空间的标识区分出来对基于位置的服务和系统的帮助是极大的。尤其在机场、大型游乐场和大型购物中心等场所对区分复杂空间环境标识的需求尤为明显。

结合上述情况可以看出，研究如何准确的识别用户所处环境空间标识是一个极具潜力的研究领域。以大型购物中心为例，在大型购物中心中依据用户定位信息快速的识别出用户所在的商铺，结合情境推荐系统，就能实时的对用户进行个性化推送信息。传统识别环境空间标识的方法是利用现有的定位技术(gps定位技术，wlan室内定位技术)得到用户位置信息，使用测距的方法来识别用户所在环境空间标识。但是仅仅依据测距方法来识别并不准确，因为可能存在一个位置与多个不同子空间的距离均相等，从而出现环境空间标识识别错误的情况。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种环境空间标识的确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，以实现准确的确定用户的环境空间标识。

为实现上述目的，本发明提供一种环境空间标识的确定方法，包括：

获取复杂空间环境内的历史用户位置数据；

利用所述历史用户位置数据，确定表示所述复杂空间环境内各个子空间的邻接关系的泰森多边形，并基于所述泰森多边形生成空间拓扑关系模型；

根据所述空间拓扑关系模型中各个子空间的邻接关系，创建识别环境空间标识的几何形态描述模型；

获取目标用户当前的位置信息，根据所述位置信息及所述几何形态描述模型确定所述目标用户所在的子空间的空间标识。

可选的，利用所述历史用户位置数据，确定表示所述复杂空间环境内各个子空间的邻接关系的泰森多边形，包括：

根据所述历史用户位置数据中各个用户在不同区域的位置信息，确定所述复杂空间环境的多个子空间；

计算各个子空间内的位置信息的均值，生成各个子空间的空间对象位置；

根据各个子空间的空间对象位置及子空间的空间标识，生成各个子空间的离散点；

利用各个子空间的离散点确定与所述复杂空间环境对应的泰森多边形。

可选的，所述基于所述泰森多边形生成空间拓扑关系模型，包括：

利用所述泰森多边形内任意两个离散点所在子空间的邻接关系，确定所述泰森多边形的子空间间的邻接关系；

根据所述邻接关系和所述泰森多边形内的各个子空间的离散点，生成空间拓扑关系模型。

可选的，根据所述空间拓扑关系模型中各个子空间的邻接关系，创建识别环境空间标识的几何形态描述模型，包括：

创建识别环境空间标识的分类器，其中，所述分类器的数量与所述空间拓扑关系模型中邻接关系的数量相同；

根据空间拓扑关系模型中各个子空间的离散点，对所述分类器进行训练，生成所述几何形态描述模型。

可选的，获取目标用户当前的位置信息，根据所述位置信息及所述几何形态描述模型确定所述目标用户所在的子空间的空间标识，包括：

将所述目标位置输入所述几何形态描述模型；

通过所述几何形态描述模型的分类器，依次判断距离所述目标位置最近的目标空间对象位置；

将与所述目标空间对象位置对应的空间标识作为所述目标用户所在的子空间的空间标识。

为实现上述目的，本发明进一步提供一种环境空间标识的确定装置，包括：

位置数据获取模块，用于获取复杂空间环境内的历史用户位置数据；

泰森多边形创建模块，用于利用所述历史用户位置数据，确定表示所述复杂空间环境内各个子空间的邻接关系的泰森多边形；

空间拓扑关系模型生成模块，用于基于所述泰森多边形生成空间拓扑关系模型；

几何形态描述模型创建模块，用于根据所述空间拓扑关系模型中各个子空间的邻接关系，创建识别环境空间标识的几何形态描述模型；

空间标识识别模块，用于获取目标用户当前的位置信息，根据所述位置信息及所述几何形态描述模型确定所述目标用户所在的子空间的空间标识。

可选的，所述泰森多边形创建模块包括：

子空间确定单元，用于根据所述历史用户位置数据中各个用户在不同区域的位置信息，确定所述复杂空间环境的多个子空间；

空间对象位置计算单元，用于计算各个子空间内的位置信息的均值，生成各个子空间的空间对象位置；

离散点生成单元，用于根据各个子空间的空间对象位置及子空间的空间标识，生成各个子空间的离散点；

泰森多边多边形生成单元，用于利用各个子空间的离散点确定与所述复杂空间环境对应的泰森多边形。

可选的，所述空间标识识别模块包括：

位置输入单元，用于将所述目标位置输入所述几何形态描述模型；

目标空间对象位置确定单元，用于通过所述几何形态描述模型的分类器，依次判断距离所述目标位置最近的目标空间对象位置；

空间标识确定单元，用于将与所述目标空间对象位置对应的空间标识作为所述目标用户所在的子空间的空间标识。

为实现上述目的，本发明进一步提供一种环境空间标识的确定设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述环境空间标识的确定方法的步骤。

为实现上述目的，本发明进一步提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述环境空间标识的确定方法的步骤。

通过以上方案可知，本发明实施例提供的一种环境空间标识的确定方法，包括：获取复杂空间环境内的历史用户位置数据；利用所述历史用户位置数据，确定表示所述复杂空间环境内各个子空间的邻接关系的泰森多边形，并基于所述泰森多边形生成空间拓扑关系模型；根据所述空间拓扑关系模型中各个子空间的邻接关系，创建识别环境空间标识的几何形态描述模型；获取目标用户当前的位置信息，根据所述位置信息及所述几何形态描述模型确定所述目标用户所在的子空间的空间标识。

可见，在本方案中，复杂空间环境的空间轮廓是通过泰森多边形表示的，这使得复杂空间环境的空间轮廓具有泰森多边形的性质，因此基于该泰森多边形获得几何形态描述模型后，便可通过该几何形态描述模型快速准确的查找用户所在位置的空间标识，节省了大量的人力、物力资源，缩减了计算资源，提高了识别准确率。

本发明还公开了一种环境空间标识的确定装置、设备及计算机可读存储介质，同样能实现上述技术效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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为传统测距方法识别空间标识的示意图；

图2为本发明实施例公开的一种环境空间标识的确定方法流程示意图；

图3为本发明实施例公开的一种使用voronoi图对空间进行分割生成的空间拓扑关系模型示意图；

图4为本发明实施例公开的与图3的拓扑关系模型对应的连通图；

图5为传统dag-svm算法组织的分类器结构示意图；

图6为本发明实施例公开的改进后的dag-svm算法的拓扑结构示意图；

图7为本发明实施例公开的标识空间的三角网示意图；

图8为本发明实施例公开的基于三角网生成的泰森多边形；

图9为本发明实施例公开的一种环境空间标识的确定装置结构示意图；

图10为本发明实施例公开的一种环境空间标识的确定设备结构示意图。

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。

目前，传统识别环境空间标识的方法是利用现有的定位技术(gps定位技术，wlan室内定位技术)得到用户位置信息，使用测距的方法来识别用户所在环境空间标识。也就是说，传统方式在识别用户所在空间标识时，主要利用定位得到的位置信息进行推理。但是利用现有的定位技术对用户进行定位，在识别空间标识的时候采用测距的方法，由于空间的排布不规则会导致在识别空间标识的过程中出现混淆和识别错误的情况。

参见图1，为传统测距方法识别空间标识的示意图；如图1所示，空间a、b、c、d、e、f的位置既定，通过定位技术获得用户a、用户b、用户c、用户d的位置信息，若利用传统的测距方法，用户a、b空间标识识别会发生错误，而c、d用户的空间标识会出现混淆和错误的情况。

针对这个问题，本发明实施例公开了一种环境空间标识的确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，利用位置信息绘制几何形态描述模型，通过几何形态描述模型来确定用户所在的空间标识，减少在多空间交界处的错误率，以实现准确的确定用户的环境空间标识。

参见图2，本发明实施例提供的一种环境空间标识的确定方法，包括：

s101、获取复杂空间环境内的历史用户位置数据；

在本实施例中，该复杂空间环境可以指具有多个子空间相邻的空间，例如：将大型购物商场理解为一个复杂空间环境，那么在商场内部的每个店铺，就可以理解为复杂空间环境内的子空间；进而，本方案获取的历史用户位置数据，可以理解为该商场在某一段时间内众多用户上传的位置数据，该位置数据可以是利用wifi室内定位技术对用户在室内的位置进行定位而得到的。通过该众多历史用户位置数据，可以获得该复杂空间环境的空间轮廓。

s102、利用所述历史用户位置数据，确定表示所述复杂空间环境内各个子空间的邻接关系的泰森多边形，并基于所述泰森多边形生成空间拓扑关系模型；

需要说明的是，在本方案中，通过空间拓扑关系模型表述复杂空间环境下各个子空间在二维空间的邻接关系，复杂空间环境不存在相交关系，而相离关系对空间运算不产生影响，因此在本方案中只考虑空间的邻接关系。使用子空间组成的集合p＝{tn}代表复杂空间环境p，用无向图g＝＜t,e＞描述空间拓扑关系模型。voronoi图即为泰森多边形，是广泛应用于空间分割的几何结构，能够清晰的表现平面空间内实体间的邻近关系，是解决几何问题的有效工具。voronoi图由空间对象和与之对应的voronoi区域组成，voronoi区域表示平面上一些到对象的距离较到其他对象近的点的集合。

参见图3，为本实施例公开的一种使用voronoi图对空间进行分割生成的空间拓扑关系模型示意图，从图3中可以看到，复杂空间环境被划分为5个子空间：t＝{t1,t2,t3,t4,t5}，而子空间之间的邻接关系可表示为：e＝{(t1,t2),(t1,t3),(t1,t4),(t1,t5),(t2,t3),(t3,t4),(t4,t5)}，该复杂空间环境的空间拓扑关系模型可表示为：g＝＜t,e＞。

通过该空间拓扑关系模型可以看出，t1与t2,t3,t4,t5都存在邻接关系。t2与t1、t3存在邻接关系，与t4、t5不存在邻接关系，因此t1的边界跟t2,t3,t4,t5都有关，同理t2空间边界的确定只与t1、t3有关。从图上可以看出每个空间的边界数量跟与其邻接的空间数量有关，这也是voronoi图的性质之一。参见图4，为本实施例提供的与图3的拓扑关系模型对应的连通图。

s103、根据所述空间拓扑关系模型中各个子空间的邻接关系，创建识别环境空间标识的几何形态描述模型；

其中，根据所述空间拓扑关系模型中各个子空间的邻接关系，创建识别环境空间标识的几何形态描述模型，包括：

创建识别环境空间标识的分类器，其中，所述分类器的数量与所述空间拓扑关系模型中邻接关系的数量相同；

根据空间拓扑关系模型中各个子空间的离散点，对所述分类器进行训练，生成所述几何形态描述模型。

需要说明的是，室内空间的二维几何描述通常情况下是一个封闭的几何图形，子空间对象的邻接空间数目决定了其几何图形的边的数目(如三角形、四边形等)。几何形态描述模型使用由子空间与邻接空间的分类边界构成的几何图形对子空间进行几何形态的描述，因此，问题转化为多分类任务。目前，对于n类别的分类问题一般使用dag-svm算法构造分类器，dag-svm会构造n*(n-1)个分类器，每一个2类别的svm分类器构成了有向无环图的一个节点，每个节点都是最大化边缘的2类别svm分类器。例如：本方案有5个子空间，则是一个5类别的分类问题，则相应的dag-svm算法的拓扑结构如图5所示，图5为传统dag-svm算法组织的分类器结构示意图。

可以看出，对一个5类别问题使用传统dag-svm算法对每一个2类别的分类器进行组织，需要构造10个svm分类器，其中一些相隔较远或者没有相关关系的2类别也会构造分类器，这样浪费了不必要的计算资源，例如：空间t2和空间t5不相邻，这时可不创建图5中的分类器c2。

也即：具有邻接关系的空间在分类问题中是必要的，但是具有相离关系的空间因为彼此距离遥远，在分类任务中的计算不会产生很大的影响，因此在本实施例中，提出一种改进的基于空间拓扑关系模型的dag-svm分类方法，这种方法基于空间的邻接关系，去掉相离的空间关系的2类别svm分类节点，这样做减少了构造分类器节点的数量；如图5所示的分类器结构图中，由于存在的邻接关系为：e＝{(t1,t2),(t1,t3),(t1,t4),(t1,t5),(t2,t3),(t3,t4),(t4,t5)}，即只有7个邻接关系，因此在本实施例中，对于一个5类别的分类问题中，只需要构造7个2类别分类器节点，参见图6，为本实施例提出的改进后的dag-svm算法的拓扑结构示意图，从而在保持分类准确率的基础上减少了计算资源的开支。

需要说明的是，在对空间进行几何形态描述过程中需要将某类别的所有路径分类器作为空间的边界，这样做是为了在保证正确分类的同时能够最大程度上还原空间的几何形态，考虑实地情景中需要对所有正确分类的路径进行汇总，使得对空间几何描述真实和有效。

如图6判定类别1时，得到正确的类别1需要经过c1-c2-c3-c7这4个节点，得到正确分类结果的路径只有一条。因此使用t1＝{c1-c2-c3-c7}分类器映射的几何图形对t1空间进行几何形态描述，并且结合图3的空间拓扑关系可以看出，路径分类器c1是用来判断是类别1还是类别5的，因此，c1是空间t1与空间t5的边界分类器，同理，c2是空间t1与空间t4的边界分类器，c3是空间t1与空间t3的边界分类器，c7是空间t1与空间t2的边界分类器，t1空间的分类器的数量能反应t1空间的邻接关系的数量，从而能反应出空间的几何形态，如：t1空间有四个分类器，则说明t1空间有四个邻接的空间，因此通过各个空间的连接空间，即可反应出各个空间的几何形态。

可以看出，通过几何形态描述模型即可描述各个子空间的轮廓，还能描述各个空间的标识，这样定义的子空间在保留了空间轮廓的几何特征的同时，又能传递空间的标识信息。室内空间信息丰富多样，将室内空间模型分为位置和几何不同的层次用以提高模型的表达能力，将更多信息集成到模型中，使得模型能够定性和定量的表示室内空间，以支持不同类型的应用和服务。

需要说明的是，确定与复杂空间环境对应的几何形态描述模型后，需要对该模型中的各个分类器进行训练，该训练过程可以通过各个子空间的离散点进行训练，该离散点包括本离散点所在空间的空间对象位置和空间标识，训练后，各个分类器便能对用户所处位置的空间标识进行识别。

s104、获取目标用户当前的位置信息，根据所述位置信息及所述几何形态描述模型确定所述目标用户所在的子空间的空间标识。

其中，获取目标用户当前的位置信息，根据所述位置信息及所述几何形态描述模型确定所述目标用户所在的子空间的空间标识，包括：

将所述目标位置输入所述几何形态描述模型；

通过所述几何形态描述模型的分类器，依次判断距离所述目标位置最近的目标空间对象位置；

将与所述目标空间对象位置对应的空间标识作为所述目标用户所在的子空间的空间标识。

需要说明的是，s101-s103这三个过程可以是在离线阶段处理，也就是说，本方案可在离线阶段通过使用众包数据提供的历史用户位置数据建立环境地图，该环境地图即为该几何形态描述模型所生成的环境地图，能反应不同子空间的邻接关系，并实现对用户所处位置的空间标识的识别。

在s104为在现阶段，获取到用户的位置后，可将该位置输入几何形态描述模型，通过该模型中的各个分类器来对用户的空间标识进行分类；例如：根据图6所示的分类器拓扑结构来对图3的用户m进行空间标识识别，首先分类器c1根据用户m的位置，判定该用户m的位置与t5的空间对象位置的距离，小于与空间t1的空间对象位置的距离，因此属于类别5，继续通过分类器c4进行判断，由于用户m的位置与空间t4的空间对象位置的距离小于与空间t5的空间对象位置的距离，因此，用户m的属于类别4，也即用户m所处位置的空间标识是空间t4的空间标识。

综上可见，在本方案中，在计算空间标识的过程中利用了泰森多边形的性质，使得几何形态描述模型在识别空间标识时，可利用泰森多边形的性质，在地图上快速、准确的识别用户所在空间标识，节省了大量的人力、物力资源，缩减了计算资源，提高了识别准确率。可视化的地图使得识别用户所在空间标识变得直观、简单。

基于上述实施例，在本实施例中，s102中的利用所述历史用户位置数据，确定表示所述复杂空间环境内各个子空间的邻接关系的泰森多边形，包括：

根据所述历史用户位置数据中各个用户在不同区域的位置信息，确定所述复杂空间环境的多个子空间；

计算各个子空间内的位置信息的均值，生成各个子空间的空间对象位置；

根据各个子空间的空间对象位置及子空间的空间标识，生成各个子空间的离散点；利用各个子空间的离散点确定与所述复杂空间环境对应的泰森多边形。

s102中的所述基于所述泰森多边形生成空间拓扑关系模型，包括：

利用所述泰森多边形内任意两个离散点所在子空间的邻接关系，确定所述泰森多边形的子空间间的邻接关系；

根据所述邻接关系和所述泰森多边形内的各个子空间的离散点，生成空间拓扑关系模型。

在本实施例中，使用基于d-三角网的快速构建泰森多边形算法来确定各个子空间的相邻关系，分割复杂环境空间，从而构建复杂空间环境内各个子空间的拓扑关系模型，并使用无向图g＝＜t,e＞来存储和展示环境的拓扑关系模型。用户在空间内的活动位置具有随机性，但不会超出空间的边界(如墙)，也就是说，历史用户位置数据可反应在某段时间内众多用户的位置信息，因此，本方案通过该复杂空间环境内大量用户的位置信息，可描述该复杂空间环境的轮廓，也即确定该复杂空间环境的多个子空间。通过该方式，可依据实际情况将复杂空间环境划分为多个子空间的集合，从子空间的几何形状出发，能够描述复杂空间环境内子空间的拓扑关系和几何形态以及与环境的联系。需要说明的是，在确定各个子空间时，还可以通过专业人员通过人工勘测和实地测量的方式确定个子空间的相邻关系和边界，从而实现对复杂空间环境中各个子空间的确定。

进一步，在本方案中，确定voronoi的各个子空间的空间对象位置时，使用当前子空间内所有用户位置信息的平均值作为该子空间的空间对象位置，而不选用空间中某个特殊点作为空间对象，这样有利于在数据稀疏的情况下取得误差较小的空间对象位置。如果用ui(xi,yi,li)表示第i(i＝1,2,3…,n)个用户的位置(xi,yi)和店铺标记信息li，取同一子空间的所有用户的位置的均值作为构成该子空间的离散点中的空间对象位置，并根据该子空间的空间标识得到该子空间的离散点对包含每个离散点的空间通过ti(xi,yi,li)表示，其中，(xi,yi)为第i个子空间ti的空间对象位置，li为第i个子空间ti的空间标识。

进而，根据各个子空间的离散点确定复杂空间环境对应的泰森多边形，如果复杂空间环境内具有n个子空间，那么该泰森多边形包括n个相互邻接的多边形，包含离散点的泰森多边形的边就是该子空间的边缘边界，并且生成的泰森多边形有以下性质：

1)每个多边形内有且仅有一个离散点。

2)复杂空间环境内上任一点(x',y')位于含离散点(xi,yi)的多边形内，不位于含离散点(xj,yj)的多边形内，不等式：

在i≠j时恒成立。

3)点(x',y')位于离散点(xi,yi)与(xj,yj)的两个多边形的公共边上，则等式成立。

参见图7，为本发明实施例公开的标识空间的三角网示意图，参见图8，为本发明实施例公开的基于三角网生成的泰森多边形。泰森多边形的性质保证了每个子空间内只有一个空间标识，除了相邻边界之外，不会出现同一位置具有多个空间标识的情况。并且保证子空间内的用户，距离所在子空间的离散点距离最近，即在地图上直观的生成空间标识的结果是唯一的。

下面对本发明实施例提供的确定装置进行介绍，下文描述的确定装置与上文描述的确定方法可以相互参照。

参见图9，本发明实施例提供的一种环境空间标识的确定装置，包括：

位置数据获取模块100，用于获取复杂空间环境内的历史用户位置数据；

泰森多边形创建模块200，用于利用所述历史用户位置数据，确定表示所述复杂空间环境内各个子空间的邻接关系的泰森多边形；

空间拓扑关系模型生成模块300，用于基于所述泰森多边形生成空间拓扑关系模型；

几何形态描述模型创建模块400，用于根据所述空间拓扑关系模型中各个子空间的邻接关系，创建识别环境空间标识的几何形态描述模型；

空间标识识别模块500，用于获取目标用户当前的位置信息，根据所述位置信息及所述几何形态描述模型确定所述目标用户所在的子空间的空间标识。

其中，所述泰森多边形创建模块包括：

子空间确定单元，用于根据所述历史用户位置数据中各个用户在不同区域的位置信息，确定所述复杂空间环境的多个子空间；

空间对象位置计算单元，用于计算各个子空间内的位置信息的均值，生成各个子空间的空间对象位置；

离散点生成单元，用于根据各个子空间的空间对象位置及子空间的空间标识，生成各个子空间的离散点；

泰森多边多边形生成单元，用于利用各个子空间的离散点确定与所述复杂空间环境对应的泰森多边形。

其中，所述空间拓扑关系模型生成模块，包括：

邻接关系确定单元，用于利用所述泰森多边形内任意两个离散点所在子空间的邻接关系，确定所述泰森多边形的子空间间的邻接关系；

关系模型生成单元，用于根据所述邻接关系和所述泰森多边形内的各个子空间的离散点，生成空间拓扑关系模型。

其中，所述几何形态描述模型创建模块包括：

分类器创建模块，用于创建识别环境空间标识的分类器，其中，所述分类器的数量与所述空间拓扑关系模型中邻接关系的数量相同；

分类器训练模块，用于根据空间拓扑关系模型中各个子空间的离散点，对所述分类器进行训练，生成所述几何形态描述模型。

其中，所述空间标识识别模块包括：

位置输入单元，用于将所述目标位置输入所述几何形态描述模型；

目标空间对象位置确定单元，用于通过所述几何形态描述模型的分类器，依次判断距离所述目标位置最近的目标空间对象位置；

空间标识确定单元，用于将与所述目标空间对象位置对应的空间标识作为所述目标用户所在的子空间的空间标识。

参见图10，本发明实施例还公开了一种环境空间标识的确定设备1，包括：

存储器11，用于存储计算机程序；

处理器12，用于执行所述计算机程序时实现如上述方法实施例所述的环境空间标识的确定方法的步骤。

在本实施例中，设备1可以是pc(personalcomputer，个人电脑)，也可以是智能手机、平板电脑、掌上电脑、便携计算机等终端设备。

该设备1可以包括存储器11、处理器12和总线13。

其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器11在一些实施例中可以是设备1的内部存储单元，例如该设备1的硬盘。存储器11在另一些实施例中也可以是设备1的外部存储设备，例如设备1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，存储器11还可以既包括设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于设备1的应用软件及各类数据，例如执行上述确定方法的程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(centralprocessingunit,cpu)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行上述确定方法的程序的代码等。

该总线13可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图10中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

进一步地，设备还可以包括网络接口14，网络接口14可选的可以包括有线接口和/或无线接口(如wi-fi接口、蓝牙接口等)，通常用于在该设备1与其他电子设备之间建立通信连接。

可选地，该设备1还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organiclight-emittingdiode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

图10仅示出了具有组件11-14的设备1，本领域技术人员可以理解的是，图10示出的结构并不构成对设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法实施例所述的环境空间标识的确定方法的步骤。

其中，该存储介质可以包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。