场景显示方法及装置、电子设备、车辆、可读存储介质与流程

1.本技术涉及增强现实技术领域，特别是涉及一种场景显示方法及装置、电子设备、车辆、可读存储介质。


背景技术：

2.增强现实(augmented reality，ar)技术是通过将实体信息(视觉信息、声音、触觉等)通过模拟仿真后，叠加到真实世界中，从而将真实的环境和虚拟的物体实时地在同一个画面或空间呈现。近年来，ar设备的应用领域越来越广，使得ar设备在生活、工作、娱乐中起到了重要的作用，对ar设备呈现的增强现实场景的效果的优化，愈发重要。
3.导览车是属于区域用车的一种，可作为旅游景区、公园、科技园、大型游乐园、封闭社区、校园、度假村、城市步行街等区域的交通工具，以及工业园区、科技园区等大型企业和政府产业园的接驳工具。目前常见的导览车主要是环保型电动车，且部分导览车除了具有代步作用外，还可以兼具视频播放与讲解功能等常规导览功能。但目前导览车的导览功能单一且展示效果差，比如仅能播放固定的视频讲解，或者依赖人工进行讲解。


技术实现要素：

4.本技术主要解决的技术问题是提供一种场景显示方法及装置、电子设备、车辆、可读存储介质。
5.本技术第一方面提供了一种场景显示方法，所述方法包括：响应于车辆行驶中，获取图像采集设备实时拍摄的当前帧的现实场景图像；对所述现实场景图像进行语义识别，以识别出所述现实场景图像中的目标物；基于所述目标物确定目标显示特效；将所述目标显示特效添加到所述现实场景图像中，生成所述目标物与所述目标显示特效相叠加的增强现实数据；将所述增强现实数据通过车载显示组件进行显示。
6.因此，通过在车辆行驶过程中图像采集设备拍摄到现实场景图像后，可以识别到现实场景图像中的目标物，然后可以确定与目标物对应的目标显示特效，并将目标显示特效融入现实场景图像中，生成并显示目标物与目标显示特效相叠加的增强现实数据，并通过车载显示组件进行显示，可以增强目标物的显示效果，且可以增强用户对现实场景中的目标物进行理解和辨识，帮助用户对目标物进行更加详细和深入的了解。
7.其中，所述基于所述目标物确定目标显示特效，包括：获取到所述目标物的各部分的拆分特效；所述将所述目标显示特效添加到所述现实场景图像中，生成所述目标物与所述目标显示特效相叠加的增强现实数据，包括：将所述目标物的所述各部分的拆分特效分别添加到所述现实场景中所述各部分的对应位置，生成所述目标物与所述目标物的各部分的拆分特效相叠加的增强现实数据。
8.因此，根据目标物获取目标物中各部分的拆分特效，并将各部分的拆分特效添加到目标物各部分的对应位置，丰富了显示场景中当前显示图像中的显示内容，拆分特效可以对目标物各部分进行分解和凸出展示与讲解，能够帮助用户对目标物中的各部分进行更
加详细和深入的了解。
9.其中，所述将所述目标物各部分的拆分特效分别添加到所述现实场景中所述各部分的对应位置，生成所述目标物与所述目标物的各部分的拆分特效相叠加的增强现实数据，还包括：依次对所述目标物的各部分的拆分特效进行语音讲解。
10.因此，在将目标物的各部分的拆分特效添加到目标物各部分的对应位置处，还依次对目标物各部分的拆分特效进行语音讲解，在拆分特效显示的基础上，叠加语音讲解，实现了目标物各部分进行分解和凸出展示与讲解，对目标物实现了多维度的展示和介绍，增加了场景显示的多样性，并且可以帮助用户对目标物及其各部分进行更加详细和深入的了解。
11.其中，所述识别所述现实场景图像中的目标物，包括：利用目标识别网络对获取的所述现实场景图像进行语义识别，识别出所述目标物；其中，所述目标识别网络是利用神经网络训练得到的。
12.因此，利用目标识别网络，可以通过语义识别快速识别出并确定现实场景图像中的目标物，以便于确定与目标物对应的目标显示特效，丰富了显示场景，提高场景显示的多样性以及增强对目标物的展示效果。
13.其中，所述识别所述现实场景图像中的目标物，包括：响应于识别出多个目标，按照预设规则从所述多个目标中确定一个作为所述目标物。
14.因此，在现实场景图像较为复杂，识别出现实场景图像中具有多个目标时，可以根据预设规则，从多个目标中确定其中一个作为目标物，以进一步根据目标物确定目标显示特效，从而提高场景显示的多样性以及增强对目标物的展示效果，并且可以帮助用户对目标物进行更加详细和深入的了解。
15.其中，所述响应于识别出多个目标，按照预设规则从所述多个目标中确定一个作为所述目标物，包括：响应于识别出多个目标，将面积最大的目标、知名度最高的目标、预先设定的目标或者接收用户选择指令确定的目标中的一种或多种作为所述目标物。
16.因此，在现实场景图像较为复杂，识别出现实场景图像中具有多个目标时，通过将面积最大的目标、知名度最高的目标、预先设定的目标或者接收用户选择指令确定的目标中的一种或多种作为目标物，以将现实场景图像中重要的目标或者需要重点显示的目标作为目标物，对应叠加相应的目标显示特效，以增强目标物的显示效果，实现对目标物的重点和凸出展示，提高场景显示的多样性和画面的丰富度，并且可以帮助用户对目标物进行更加详细和深入的了解。
17.其中，所述获取图像采集设备实时拍摄的当前帧的现实场景图像，包括：利用ar车的图像采集设备实时拍摄的当前帧的现实场景图像；和/或，所述对所述现实场景图像进行语义识别，以识别出所述现实场景图像中的目标物，包括：利用所述ar车连接的云端服务器对所述现实场景图像进行语义识别，以识别出所述现实场景图像中的目标物；和/或，所述基于所述目标物确定目标显示特效，包括：通过所述云端服务器确定所述目标显示特效；和/或，所述将所述目标显示特效添加到所述现实场景图像中，生成所述目标物与所述目标显示特效相叠加的增强现实数据，包括：通过所述云端服务器将所述目标显示特效添加到所述现实场景图像中，生成所述目标物与所述目标显示特效相叠加的增强现实数据；和/或所述将所述增强现实数据通过车载显示组件进行显示，包括：将所述增强现实数据回传到
所述ar车的车载显示屏进行显示。
18.因此，利用ar车的图像采集设备实时拍摄的当前帧的现实场景图像，然后利用ar车连接的云端服务器对现实场景图像进行语义识别，以识别出现实场景图像中的目标物，并通过云端服务器基于目标物确定目标显示特效以及将目标显示特效添加到现实场景图像中，生成目标物与目标显示特效相叠加的增强现实数据，云端服务器将增强现实数据回传到ar车的显示屏进行显示，从而提高ar车的场景显示多样性以及增强对目标物的展示效果，丰富了ar车的导览功能，并且通过ar车可以帮助用户对目标物进行更加详细和深入的了解。
19.为了解决上述问题，本技术第二方面提供了一种场景显示装置，包括：获取模块，所述获取模块用于响应于车辆行驶中，获取图像采集设备实时拍摄的当前帧的现实场景图像；识别模块，所述识别模块用于对所述现实场景图像进行语义识别，以识别出所述现实场景图像中的目标物；确定模块，所述确定模块用于基于所述目标物确定目标显示特效；生成模块，所述生成模块用于将所述目标显示特效添加到所述现实场景图像中，生成所述目标物与所述目标显示特效相叠加的增强现实数据；显示模块，所述显示模块用于将所述增强现实数据通过车载显示组件进行显示。
20.为了解决上述问题，本技术第三方面提供了一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令，以实现上述第一方面中的场景显示方法。
21.为了解决上述问题，本技术第四方面提供了一种电子设备，包括车辆主体和设置在所述车辆主体上的电子设备，其中，所述电子设备为第三方面的电子设备。
22.为了解决上述问题，本技术第五方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现上述第一方面中的场景显示方法。
23.上述方案，通过在车辆行驶过程中图像采集设备拍摄到现实场景图像后，可以识别到现实场景图像中的目标物，然后可以确定与目标物对应的目标显示特效，并将目标显示特效融入现实场景图像中，生成并显示目标物与目标显示特效相叠加的增强现实数据并通过车载显示组件进行显示，可以增强目标物的显示效果，且可以增强用户对现实场景中的目标物进行理解和辨识，帮助用户对目标物进行更加详细和深入的了解。
附图说明
24.图1是本技术场景显示方法一实施例的流程示意图；
25.图2是本技术场景显示方法另一实施例的流程示意图；
26.图3是本技术场景显示方法又一实施例的流程示意图；
27.图4是图3的时序图；
28.图5是本技术场景显示装置一实施例的框架示意图；
29.图6是本技术电子设备一实施例的框架示意图；
30.图7是本技术车辆一实施例的框架示意图；
31.图8是本技术计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。
具体实施方式
32.下面结合说明书附图，对本技术实施例的方案进行详细说明。
33.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术。
34.本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。
35.请参阅图1，图1是本技术场景显示方法一实施例的流程示意图。具体而言，可以包括如下步骤：
36.步骤s11：响应于车辆行驶中，获取图像采集设备实时拍摄的当前帧的现实场景图像。
37.本技术中，图像采集设备包括但不限于rgb摄像头、红外成像仪等。在一实施例中，图像采集设备为ar设备，ar设备可以为ar智能眼镜、ar手机，也可以为任意具有增强现实功能的电子设备；现实场景图像可以为ar设备实时获取的现实场景的图像，或者，现实场景图像还可以为用户触发拍摄操作之后，ar设备拍摄得到的现实场景图像。
38.本步骤中，车辆行驶中图像采集设备可以实时拍摄并获取到多帧视频数据或视频图像，其中，当前帧为多帧中的其中一帧。
39.步骤s12：对现实场景图像进行语义识别，以识别出现实场景图像中的目标物。
40.在ar设备拍摄到现实场景图像之后，可以通过对现实场景图像进行语义识别，识别确定现实场景图像中是否存在目标物。具体地，可以对现实场景图像进行语义识别，在识别出现实场景图像中包括目标物时，根据目标物确定与之对应的目标显示特效；在现实场景图像未识别出存在目标物时，则不进行确定目标显示特效的步骤。现实场景图像中不包括目标物的情况可以包括：现实场景图像中不存在预设标签匹配的目标，或者现实场景图像中存在的目标不符合预设要求等。
41.其中，对现实场景图像进行语义识别具体可以为：利用目标识别网络对获取的现实场景图像进行语义识别，识别出所述目标物；其中，目标识别网络是利用神经网络训练得到的。即在确定与目标物对应的目标显示特效之前，本实施例提供的场景显示方法需要先进行目标物的语义识别，对目标物的语义识别，可以采用图像处理方法或者深度学习方法来实现。例如，可以利用神经网络对多个图像样本预先训练得到一个能够进行目标物识别的目标识别网络，然后将图像采集设备拍摄的现实场景图像输入到训练好的目标识别网络中进行语义识别，即可以从该现实场景图像中识别出目标物。可以理解的是，利用目标识别网络，可以快速识别并确定出现实场景图像中的目标物，以便于确定与目标物对应的目标显示特效，丰富了显示场景，提高场景显示的多样性以及增强对目标物的展示效果。
42.需要说明的是，本技术在识别不同类型的目标物时，可以采用同一目标识别网络，也即，在进行目标识别网络的训练过程中，可以将标记有各个类型的图像样本作为训练数据进行训练，得到一个通用的识别网络，除此之外，本技术还可以针对不同类型的目标物分别训练对应的识别网络。
43.目标物或目标可以是建筑物、风景物等。其中，建筑物可以为景区建筑、公园、雕
塑、科技馆、游乐园以及学校等，风景物可以为湖、树、山等。
44.可以理解的是，现实场景图像中可以包括一个或多个物体，并不是每个物体都会被目标识别网络识别出。利用目标识别网络对获取的现实场景图像进行语义识别，能够识别出的物体则为目标或者目标物。在当前帧的现实场景图像中只有一个物体被目标识别网络识别出，或者说只识别出一个目标，则该被识别出的目标则为目标物，然后可以对此目标物进行后续步骤s13的操作。而在当前帧的现实场景图像中存在多个物体被目标识别网络识别出，或者说识别出多个目标时，则可以按照预设规则从多个目标中确定一个作为目标物。也即，响应于识别出多个目标，按照预设规则从多个目标中确定一个作为目标物。当然，也可以按照预设规则确定两个及以上的目标作为目标物。
45.因此，在现实场景图像较为复杂，识别出现实场景图像中具有多个目标时，可以根据预设规则，从多个目标中确定其中一个作为目标物，以进一步根据目标物确定目标显示特效，从而提高场景显示的多样性以及增强对目标物的展示效果，并且可以帮助用户对目标物进行更加详细和深入的了解。
46.进一步地，在响应于识别出多个目标，可以将面积最大的目标、知名度最高的目标、预先设定的目标或者接收用户选择指令确定的目标中的一种或多种作为目标物。从而在现实场景图像较为复杂，识别出现实场景图像中具有多个目标时，通过将面积最大的目标、知名度最高的目标、预先设定的目标或者接收用户选择指令确定的目标中的一种或多种作为目标物，以将现实场景图像中重要的目标或者需要重点显示的目标作为目标物，对应叠加相应的目标显示特效，以增强目标物的显示效果，实现对目标物的重点和凸出展示，提高场景显示的多样性和画面的丰富度，并且可以帮助用户对目标物进行更加详细和深入的了解。
47.可以理解的是，在当前帧的现实场景图像中，识别出多个目标，可以将多个目标中面积最大的目标来作为目标物；或者，也可以根据知名度排名前后，将最靠前的目标确定为知名度最高，即知名度最高的目标作为目标物。其中，知名度指一个目标被公众知晓、了解的程度，是评价目标名气大小的客观尺度，侧重于"量"的评价，即是组织对社会公众影响的广度和深度。具体地，可以根据在比如旅游或者生活类等相关平台、网站或手机软件上热门程度、检索的频率等来确定知名度的前后。当然，也可以预先设定有某个或某些特定目标，只要识别出这个或这些特定目标时，则自动将特定目标确定为目标物。且有些情况下，用户可以选择多个目标中的其中一个或多个来作为目标物，以进行后续的目标显示特效确定以及增强现实数据生成。
48.步骤s13：基于目标物确定目标显示特效。
49.目标显示特效为与该目标物对应或匹配的显示特效，可以包括拆分特效、特殊图案特效、虚拟人物特效、季节特效、特殊物体特效等。
50.步骤s14：将目标显示特效添加到现实场景图像中，生成目标物与目标显示特效相叠加的增强现实数据。
51.将与目标物对应的目标显示特效添加到现实场景图像中，目标物与目标显示特效相叠加，得到增强现实数据。其中，目标显示特效的显示位置，可以根据需要特效的显示效果进行相应的匹配设置。在步骤s13中，基于目标物确定目标显示特效时，也可以确定目标显示特效的显示位置。
52.步骤s15：将增强现实数据通过车载显示组件进行显示。
53.将步骤s14中生成的增强现实数据，通过车载显示组件进行显示。
54.上述方案，通过在车辆行驶过程中图像采集设备拍摄到现实场景图像后，可以识别到现实场景图像中的目标物，然后可以确定与目标物对应的目标显示特效，并将目标显示特效融入现实场景图像中，生成并显示目标物与目标显示特效相叠加的增强现实数据，并通过车载显示组件进行显示，可以增强目标物的显示效果，且可以增强用户对现实场景中的目标物进行理解和辨识，帮助用户对目标物进行更加详细和深入的了解。
55.请参阅图2，图2是本技术场景显示方法另一实施例的流程示意图。具体而言，可以包括如下步骤：
56.步骤s21：响应于车辆行驶中，获取图像采集设备实时拍摄的当前帧的现实场景图像。
57.此步骤可以参阅步骤s11的相关描述，此处不进行赘述。
58.步骤s22：对现实场景图像进行语义识别，以识别出现实场景图像中的目标物。
59.此步骤可以参阅步骤s12的相关描述，此处不进行赘述。
60.步骤s23：获取到目标物的各部分的拆分特效。
61.此步骤中，与该目标物对应或匹配的显示特效为拆分特效，获取到目标物的各部分的拆分特效。目标物的结构包括多个部分的，拆分特效可以是各个部分的分解与备注特效，也可以为透视或动画拆分特效。
62.步骤s24：将目标物的各部分的拆分特效分别添加到现实场景中各部分的对应位置，生成目标物与目标物的各部分的拆分特效相叠加的增强现实数据。
63.步骤s25：将增强现实数据通过车载显示组件进行显示。
64.此步骤可以参阅步骤s15的相关描述，此处不进行赘述。
65.本实施例中，根据目标物获取目标物中各部分的拆分特效，并将各部分的拆分特效添加到目标物各部分的对应位置，丰富了显示场景中当前显示图像中的显示内容，拆分特效可以对目标物各部分进行分解和凸出展示与讲解，能够帮助用户对目标物中的各部分进行更加详细和深入的了解。
66.在一个具体实施例中，识别出目标物为超算中心建筑群，超算中心建筑群包括多个部分，比如多栋建筑，或者建筑的不同楼层可能分为不同的功能区，以上均可以认为是超算中心建筑群的各部分。基于超算中心建筑，获取到与超算中心建筑对应的拆分特效，并生成拆分特效与超算中心建筑群相叠加的增强现实数据，实现增强现实数据的显示。通过拆分特效可以对超算中心建筑群的各部分进行拆分讲解，一一对应显示，增加用户对超算中心建筑群各个部分的了解。
67.进一步地，在步骤s24中，在将目标物的各部分的拆分特效添加到目标物各部分的对应位置处，还可以依次对目标物各部分的拆分特效进行语音讲解，在拆分特效显示的基础上，叠加语音讲解，实现了目标物各部分进行分解和凸出展示与讲解，对目标物实现了多维度的展示和介绍，增加了场景显示的多样性，并且可以帮助用户对目标物及其各部分进行更加详细和深入的了解。
68.本技术的场景显示方法的执行主体可以是场景显示装置，场景显示装置可以是具有增强现实功能的ar车。请参阅图3和图4，图3是本技术场景显示方法又一实施例的流程示
意图，图4是图3的时序图。具体而言，可以包括如下步骤：
69.步骤s31:利用ar车的图像采集设备实时拍摄的当前帧的现实场景图像。
70.ar车在移动或者行驶过程中，可以通过ar车的图像采集设备进行实时拍摄，得到当前帧的现实场景图像。
71.步骤s32:利用ar车连接的云端服务器对现实场景图像进行语义识别，以识别出现实场景图像中的目标物。
72.具体地，ar车将获取到的现实场景图像的数据实时发送至与之连接的云端服务器。云端服务器可以对现实场景图像进行语义识别，从而识别出现实场景图像中的目标物。
73.步骤s33:通过云端服务器确定目标显示特效。
74.由云端服务器基于已确定的目标物，确定目标显示特效。
75.步骤s34:通过云端服务器将目标显示特效添加到现实场景图像中，生成目标物与目标显示特效相叠加的增强现实数据。
76.步骤s35:将增强现实数据回传到ar车的车载显示屏进行显示。
77.在此实施例中，由云端服务器将确定的目标显示特效与目标物叠加得到增强现实数据，并将此数据回传至ar车，由ar车的车载显示屏进行显示。
78.当然，在其他实施例中，也可以利用ar车对现实场景图像进行语义识别，或者利用ar车确定对应的目标显示特效，或者利用ar车将目标显示特效添加到现实场景图像中，生成目标物与目标显示特效相叠加的增强现实数据，并对增强现实数据进行显示。也就是说，上述步骤s31至步骤s35中的其中任意一个步骤或者多个步骤，可以替换为步骤s11至步骤s15的相应步骤。步骤s31至步骤s35中的其中任意一个步骤或者多个步骤中的操作，可以由ar车进行操作，也可以由与ar车互联的云端服务器或者其他终端进行操作。
79.本实施例中，利用ar车的图像采集设备实时拍摄的当前帧的现实场景图像，然后利用ar车连接的云端服务器对现实场景图像进行语义识别，以识别出现实场景图像中的目标物，并通过云端服务器基于目标物确定目标显示特效以及将目标显示特效添加到现实场景图像中，生成目标物与目标显示特效相叠加的增强现实数据，云端服务器将增强现实数据回传到ar车的车载显示屏进行显示，从而提高ar车的场景显示多样性以及增强对目标物的展示效果，丰富了ar车的导览功能，并且通过ar车可以帮助用户对目标物进行更加详细和深入的了解。
80.在上述实施例中，目标显示特效为与该目标物对应或匹配的显示特效。比如，为了更加清楚和深入的对目标物进行分析展示，可以为拆分特效。为了增加显示效果的丰富度和趣味性，可以增加虚拟人物特效、特殊物体特效或者风格特效、季节特效。比如，目标物为西湖，则可以在湖中添加动态鱼和水波特效；目标物为树，可以增加树人的卡通形象特效；目标物为建筑物，则可以根据建筑风格以及建筑物功能以及特征，添加相应的目标显示特效，如拆分讲解特效，或增加讲解词、讲解语音。比如目标物为超算中心建筑，则可以在超算中心建筑的边缘轮廓设置对应的高光线条特效，或在添加文字特效或图案特效，以对目标物进行显示说明，凸显目标物的特点，增加显示效果。
81.请参阅图5，图5是本技术场景显示装置一实施例的框架示意图。场景显示装置50包括：获取模块500，用于获取图像采集设备实时拍摄的当前帧的现实场景图像；识别模块502，用于对现实场景图像进行语义识别，以识别出现实场景图像中的目标物；确定模块
integrated circuit,asic)、现场可编程门阵列(field
‑
programmable gate array,fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器62可以由集成电路芯片共同实现。
91.上述方案，处理器62通过在图像采集设备拍摄到现实场景图像后，可以识别到现实场景图像中的目标物，然后可以确定与目标物对应的目标显示特效，并将目标显示特效融入现实场景图像中，生成并显示目标物与目标显示特效相叠加的增强现实数据，可以增强目标物的显示效果，且可以增强用户对现实场景中的目标物进行理解和辨识，帮助用户对目标物进行更加详细和深入的了解。
92.请参阅图7，图7是本技术车辆一实施例的框架示意图。车辆70包括车辆主体71和设置在车辆主体上的电子设备72。电子设备72可以为上一实施例中的电子设备60。其中，车辆70可以为增强现实功能的ar车、自动驾驶汽车、甚至可以不限定于陆地用车，可以为ar车组合无人机等。车辆70可以用作园区导览、景区观光以及主题乐园游玩导览等。
93.请参阅图8，图8是本技术计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。计算机可读存储介质80存储有能够被处理器运行的程序指令800，程序指令800用于实现上述任一场景显示方法实施例中的步骤。
94.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。
95.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
96.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，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单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
97.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本技术各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read
‑
only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。