应用于智慧校园的数据处理系统及方法与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种应用于智慧校园的数据处理系统及方法、计算机可读介质及电子设备。


背景技术：

2.智慧校园指的是以物联网为基础的智慧化的校园工作、学习和生活一体化环境，这个一体化环境以各种应用服务系统为载体，将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合。在很多校园管理中，由于学生人数较多，需要管理的地方比较杂乱，因此很难有可靠、协同的管理系统，进而影响学生上课和课程教育，造成教育教学效率较低的问题。


技术实现要素：

3.本技术的实施例提供了一种应用于智慧校园的数据处理系统及方法、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以扩展学生的学习资源，并能提高课程资源的利用率和教育教学效率。
4.本技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本技术的实践而习得。
5.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种应用于智慧校园的数据处理方法，包括：在校园中预先布设传感器，构建智慧校园的物理层；其中所述传感器包括以下至少一种摄像装置、温度传感器以及声音传感器；获取教室中传感器采集到的物理层数据，并确定所述物理层数据对应的数据类型；基于所述物理层数据及其数据类型，通过图像识别的方式来所述教室上课的目标学生的身份信息；基于所述目标学生信息和所述教室对应的课程安排，确定课程的到课参数；所述到课参数用于表示学生对所述课程的喜好程度；基于所述到课参数，更新所述课程对应的课程安排。
6.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述获取教室中传感器采集到的物理层数据，并确定所述物理层数据对应的数据类型之后，还包括：基于所述数据类型，获取所述物理层数据对应的数据范围；根据所述数据范围，识别所述物理层数据中超出所述数据范围的异常数据；删除所述异常数据。
7.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：基于所述物理层数据对应的数据范围，获取属于所述数据范围内的正常数据的最大值和最小值；基于所述最大值和最小值，对所述物理层数据进行标准化处理。
8.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述数据类型包括图像；基于所述物理层数据及其数据类型，通过图像识别的方式来所述教室上课的目标学生的身份信息，包括：基于所述物理层数据中的图像，识别所述图像的复杂度；确定复杂度大于或者等于设定阈值的图像作为目标图像；识别所述目标图像中的人脸信息，确定所述人脸信息对应的用户信息为所述目标学生信息。
9.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述物理层数据中的图像，识
别所述图像的复杂度，包括：从所述物理层数据中提取中图像；基于所述图像中的像素，确定所述图像的灰度级数以及各灰度级数对应的像素数量；基于所述图像的总像素数量、所述灰度级数以及所述像素数量，确定所述图像的复杂度。
10.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述目标学生信息和所述教室对应的课程安排，确定课程的到课参数，包括：基于所述目标学生信息，统计所述课程的实到人数；计算所述实到人数与应到人数之间的商，作为所述到课参数。
11.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：基于所述到课参数确定与所述课程相关的目标课程；基于所述目标学生信息，向目标学生推荐所述目标课程。
12.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种应用于智慧校园的数据处理系统，包括：构建单元，用于在校园中预先布设传感器，构建智慧校园的物理层；其中所述传感器包括以下至少一种摄像装置、温度传感器以及声音传感器；获取单元，用于获取教室中传感器采集到的物理层数据，并确定所述物理层数据对应的数据类型；识别单元，用于基于所述物理层数据及其数据类型，通过图像识别的方式来所述教室上课的目标学生的身份信息，并通过身份信息在预设的数据库中检索获取到目标学生信息；参数单元，用于基于所述目标学生信息和所述教室对应的课程安排，确定课程的到课参数；所述到课参数用于表示学生对所述课程的喜好程度；更新单元，用于基于所述到课参数，更新所述课程对应的课程安排。
13.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述获取教室中传感器采集到的物理层数据，并确定所述物理层数据对应的数据类型之后，还包括：基于所述数据类型，获取所述物理层数据对应的数据范围；根据所述数据范围，识别所述物理层数据中超出所述数据范围的异常数据；删除所述异常数据。
14.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：基于所述物理层数据对应的数据范围，获取属于所述数据范围内的正常数据的最大值和最小值；基于所述最大值和最小值，对所述物理层数据进行标准化处理。
15.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述数据类型包括图像；基于所述物理层数据及其数据类型，通过图像识别的方式来所述教室上课的目标学生的身份信息，包括：基于所述物理层数据中的图像，识别所述图像的复杂度；确定复杂度大于或者等于设定阈值的图像作为目标图像；识别所述目标图像中的人脸信息，确定所述人脸信息对应的用户信息为所述目标学生信息。
16.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述物理层数据中的图像，识别所述图像的复杂度，包括：从所述物理层数据中提取中图像；基于所述图像中的像素，确定所述图像的灰度级数以及各灰度级数对应的像素数量；基于所述图像的总像素数量、所述灰度级数以及所述像素数量，确定所述图像的复杂度。
17.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述目标学生信息和所述教室对应的课程安排，确定课程的到课参数，包括：基于所述目标学生信息，统计所述课程的实到人数；计算所述实到人数与应到人数之间的商，作为所述到课参数。
18.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：基于所述到课参数确定与所述课程相关的目标课程；基于所述目标学生信息，向目标学生推荐所述目标课程。
19.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其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实施例中所述的应用于智慧校园的数据处理方法。
20.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的应用于智慧校园的数据处理方法。
21.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的应用于智慧校园的数据处理方法。
22.在本技术的一些实施例所提供的技术方案中，在本技术的一些实施例所提供的技术方案中，通过在校园中预先布设传感器来构建智慧校园的物理层，基于教室中传感器采集到的物理层数据确定对应的数据类型，以通过图像识别的方式来该教室上课的目标学生的身份信息，并通过身份信息在预设的数据库中检索获取到目标学生信息，基于所述目标学生信息和所述教室对应的课程安排，确定课程的到课参数，以通过到课参数表示学生对该课程的喜好程度，最后基于到课参数更新该课程对应的课程安排，本技术实施例的技术方案能提高了课程资源的利用率和教育教学效率。
23.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
24.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，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。
25.图1示意性示出了根据本技术的一个实施例的应用于智慧校园的数据处理方法的流程图。
26.图2示意性示出了根据本技术的一个实施例的异常数据的处理的流程图。
27.图3示意性示出了根据本技术的一个实施例的应用于智慧校园的数据处理系统的示意图。
28.图4示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
29.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本技术将更加
全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
30.此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本技术的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本技术的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本技术的各方面。
31.附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
32.附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
33.以下对本技术实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：图1示出了根据本技术的一个实施例的应用于智慧校园的数据处理方法的流程图，该应用于智慧校园的数据处理方法可以由服务器来执行。参照图1所示，该应用于智慧校园的数据处理方法至少包括步骤s110至步骤s150，详细介绍如下：在步骤s110中，在校园中预先布设传感器，构建智慧校园的物理层；其中所述传感器包括以下至少一种摄像装置、温度传感器以及声音传感器。
34.在本技术的一个实施例中，基于物联网技术在校园在预先布设传感器，用于采集校园中的各种数据。其中，传感器可以包括各种类型的传感器，例如摄像装置用于采集课堂画面、温度传感器用于采集教室温度，声音传感器用于采集教室的分贝数等等。
35.在步骤s120中，获取教室中传感器采集到的物理层数据，并确定所述物理层数据对应的数据类型。
36.在本技术的一个实施例中，通过布设在教室和校园中的传感器采集到各种类型的数据，本实施例中统称为物理层数据。例如，在通过布设在教室的传感器可以获取到教室的到课人数、人脸信息等数据，通过布设在校园中的传感器可以获取到校园的人流情况、人体温度等信息。并且由于传感器的类型不同，其采集到的数据类型不同，例如通过温度传感器可以采集到学生的身体温度，其数据类型是字符数值的形式，通过摄像传感器可以采集到学生的人脸图像、校园视频等信息，其数据类型是图像或者视频。本实施例中可以根据采集装置来确定对应的数据类型，例如摄像装置采集到的数据类型为图像类型，以根据不同的数据类型进行针对性的数据分析和处理。
37.本实施例中的数据类型可以包括字符、数字、图像或者视频等等。
38.在本技术的一个实施例中，步骤s120中获取教室中传感器采集到的物理层数据，并确定所述物理层数据对应的数据类型之后，还包括如下过程s210~s230：s210，基于所述数据类型，获取所述物理层数据对应的数据范围；s220，根据所述数据范围，识别所述物理层数据中超出所述数据范围的异常数据；s230，删除所述异常数据。
39.本实施例中针对各种数据类型或者数据标识对应的数据，都预设有其对应的数据范围，用于基于数据范围对数据进行修正。具体的，本实施例中根据数据范围识别所述物理
层数据中超出所述数据范围的异常数据，之后删除所述异常数据，通过上述方式以减少数据中的异常情况，提高数据分析的可靠性。
40.在本技术的一个实施例中，所述方法还包括：基于所述物理层数据对应的数据范围，获取属于所述数据范围内的正常数据的最大值和最小值；基于所述最大值和最小值，对所述物理层数据进行标准化处理。
41.具体的，在本技术一实施例中，基于所述物理层数据对应的数据范围，获取属于所述数据范围内的正常数据的最大值和最小值；基于所述最大值和最小值，对所述物理层数据进行标准化处理，得到标准化处理之后的数据为：其中，表示预设的标准因子。本实施例中通过对物理层数据进行标准化处理，提高了数据的可靠性，对之后的数据分析的精确度有一定的帮助。
42.除此之外，由于在高并发的情况下数据量较大，因此，本实施例中可以基于采集时间和时间周期，对物理层数据进行抽样处理，以降低数据处理量，提高处理效率。
43.在步骤s130中，基于所述物理层数据及其数据类型，通过图像识别的方式来所述教室上课的目标学生的身份信息，并通过身份信息在预设的数据库中检索获取到目标学生信息。
44.在本技术的一个实施例中，预先对学生的人脸、姓名、学号等信息进行采集并存储，同时将学生的课程表、学生成绩在数据库中进行关联存储，以便于之后进行管理和查询。
45.基于所述物理层数据及其数据类型，通过图像识别的方式来所述教室上课的目标学生的身份信息的过程中，可以是在摄像传感器采集到目标学生的人脸图像之后，将人脸图像传输至上位机、服务器等管理终端；管理终端通过人脸图像识别的方式获取到上课的目标学生的身份信息，例如姓名、学号等信息；基于身份信息在预设的数据库中进行检索查询，确定该姓名或者学号对应的目标学生信息，例如班级、课程表以及学生成绩等等。
46.在本技术的一个实施例中，基于所述物理层数据及其数据类型，通过图像识别的方式来所述教室上课的目标学生的身份信息，包括：基于所述物理层数据中的图像，识别所述图像的复杂度；确定复杂度大于或者等于设定阈值的图像作为目标图像；识别所述目标图像中的人脸信息，确定所述人脸信息对应的用户信息为所述目标学生信息。
47.本实施例中通过基于物理层数据中的图像，确定其对应的复杂度，并确定复杂度较高的图像作为目标图像进行图像识别，以对高质量的图像进行针对性的分析，确定其中包含的学生信息，以提高图像分析的可靠性和分析质量。
48.可选的，本实施例中可以针对预设时段内采集到的图像进行复杂度分析，以从中选取质量较高的图像作为目标图像。
49.可选的，本实施例中的复杂度可以为图像的数据量大小。
50.在本技术一实施例中，基于所述物理层数据中的图像，识别所述图像的复杂度，包
括：从所述物理层数据中提取中图像；基于所述图像中的像素，确定所述图像的灰度级数以及各灰度级数对应的像素数量；计算图像的总像素数量与灰度级数之间的商，作为平均级数参数；基于平均级数参数、所述图像的总像素数量、所述灰度级数以及各灰度级数对应的像素数量，确定所述图像的复杂度。
51.在本技术一实施例中，基于各物理层数据对应的数据类型，确定其中的图像；基于所述图像中的像素，确定其对应的灰度直方图，之后便可以获取到图像的灰度级数以及各灰度级数对应的像素数量；基于所述图像的总像素数量、所述灰度级数m以及各灰度级数对应的像素数量，确定所述图像的复杂度为：其中，表示像素因子，i表示级数标识。本实施例中用图像的总像素数量与灰度级数之间的商，作为平均级数参数，来衡量一个图像的像素整体情况。上述方式通过计算得到图像的复杂度，并选择复杂度较高的目标图像用于对学生信息进行分析识别，以提高图像分析的精确度。
52.本实施例中的目标学生信息可以包括学生姓名、班级以及该课程的成绩等信息。
53.在步骤s140中，基于所述目标学生信息和所述教室对应的课程安排，确定课程的到课参数；所述到课参数用于表示学生对所述课程的喜好程度。
54.在本技术的一个实施例中，目标学生信息可以包括到课学生的实到人数、教室对应的课程安排可以包括教室在本节课的上课班级、应到人数等信息。到课参数可以包括到课率、学生成绩等信息。本实施例中通过到课参数来衡量学生对该门课程的喜爱程度。
55.在本技术的一个实施例中，基于所述目标学生信息和所述教室对应的课程安排，确定课程的到课参数，包括：根据检测到的目标学生信息，确定来教室上课的目标学生对应的实到人数；获取教室的课程安排，根据课程安排中的上课班级确定应到人数，之后计算所述实到人数与应到人数之间的商，作为所述到课参数。
56.本实施例中通过目标学生信息来确定对应的实到人数，之后基于实到人数与应到人数之间的商，计算到课率，作为到课参数来衡量学生对该课程的感兴趣程度，或者该课程对学生的吸引程度。
57.在步骤s150中，基于所述到课参数，更新所述课程对应的课程安排。
58.在本技术的一个实施例中，在确定了到课参数之后，对课程安排进行调整。例如，到课参数较低时，则减少该课程的课时量，以将更多的上课时间空出来用于其他课程。
59.具体的，在当到课参数小于设定阈值时，表明学生对该课程的兴趣不够，可以通过减少课时、更换教学方式的方式更新该课程安排；若到课参数大于或者等于设定阈值，则表明学生对该课程很感兴趣，可以适当增加该课程的数量，保证学生的上课需求，也可以增设与该课程相关的其他课程作为扩展课程，以上都是对相应课程安排的更新方式。
60.在本技术的一个实施例中，所述方法还包括：基于所述到课参数确定与所述课程相关的目标课程；基于所述目标学生信息，向目标学生推荐所述目标课程。
61.具体的，本实施例中的课时参数可以包括课程内容，通过课程内容确定与该课程相关或者相似的目标课程，以基于该课程对应的目标学生信息，向这些学生推荐目标课程对应的信息。通过上述方式，扩展学生的学习资源，并能提高课程资源的利用率。
62.在本技术的一些实施例所提供的技术方案中，通过在校园中预先布设传感器，构建智慧校园的物理层，获取传感器采集到的物理层数据，并确定所述物理层数据对应的数据类型，以基于所述物理层数据及其数据类型，通过图像识别的方式来所述教室上课的目标学生的身份信息；基于所述目标学生信息和所述教室对应的课程安排，确定课程的到课参数；所述到课参数用于表示学生对所述课程的喜好程度，最后基于所述到课参数，更新所述课程对应的课程安排，本技术实施例的技术方案扩展了学生的学习资源，并能提高课程资源的利用率，提高教育教学效率。
63.以下介绍本技术的装置实施例，可以用于执行本技术上述实施例中的应用于智慧校园的数据处理方法。可以理解的是，所述装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序（包括程序代码），例如该装置为一个应用软件；该装置可以用于执行本技术实施例提供的方法中的相应步骤。对于本技术装置实施例中未披露的细节，请参照本技术上述的应用于智慧校园的数据处理方法的实施例。
64.图3示出了根据本技术的一个实施例的应用于智慧校园的数据处理系统的框图。
65.参照图3所示，根据本技术的一个实施例的应用于智慧校园的数据处理系统300，包括：构建单元310，用于在校园中预先布设传感器，构建智慧校园的物理层；其中所述传感器包括以下至少一种摄像装置、温度传感器以及声音传感器；获取单元320，用于获取教室中传感器采集到的物理层数据，并确定所述物理层数据对应的数据类型；识别单元330，用于基于所述物理层数据及其数据类型，通过图像识别的方式来所述教室上课的目标学生的身份信息，并通过身份信息在预设的数据库中检索获取到目标学生信息；参数单元340，用于基于所述目标学生信息和所述教室对应的课程安排，确定课程的到课参数；所述到课参数用于表示学生对所述课程的喜好程度；更新单元350，用于基于所述到课参数，更新所述课程对应的课程安排。
66.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述获取教室中传感器采集到的物理层数据，并确定所述物理层数据对应的数据类型之后，还包括：基于所述数据类型，获取所述物理层数据对应的数据范围；根据所述数据范围，识别所述物理层数据中超出所述数据范围的异常数据；删除所述异常数据。
67.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：基于所述物理层数据对应的数据范围，获取属于所述数据范围内的正常数据的最大值和最小值；基于所述最大值和最小值，对所述物理层数据进行标准化处理。
68.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述数据类型包括图像；基于所述物理
层数据及其数据类型，通过图像识别的方式来所述教室上课的目标学生的身份信息，包括：基于所述物理层数据中的图像，识别所述图像的复杂度；确定复杂度大于或者等于设定阈值的图像作为目标图像；识别所述目标图像中的人脸信息，确定所述人脸信息对应的用户信息为所述目标学生信息。
69.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述物理层数据中的图像，识别所述图像的复杂度，包括：从所述物理层数据中提取中图像；基于所述图像中的像素，确定所述图像的灰度级数以及各灰度级数对应的像素数量；基于所述图像的总像素数量、所述灰度级数以及所述像素数量，确定所述图像的复杂度。
70.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述目标学生信息和所述教室对应的课程安排，确定课程的到课参数，包括：基于所述目标学生信息，统计所述课程的实到人数；计算所述实到人数与应到人数之间的商，作为所述到课参数。
71.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：基于所述到课参数确定与所述课程相关的目标课程；基于所述目标学生信息，向目标学生推荐所述目标课程。
72.在本技术的一些实施例所提供的技术方案中，通过在校园中预先布设传感器，构建智慧校园的物理层，获取传感器采集到的物理层数据，并确定所述物理层数据对应的数据类型，以基于所述物理层数据及其数据类型，通过图像识别的方式来所述教室上课的目标学生的身份信息；基于所述目标学生信息和所述教室对应的课程安排，确定课程的到课参数；所述到课参数用于表示学生对所述课程的喜好程度，最后基于所述到课参数，更新所述课程对应的课程安排，本技术实施例的技术方案扩展了学生的学习资源，并能提高课程资源的利用率，提高教育教学效率。
73.图4示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
74.需要说明的是，图4示出的电子设备的计算机系统400仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
75.如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元（central processing unit，cpu）401，其可以根据存储在只读存储器（read-only memory，rom）402中的程序或者从储存部分408加载到随机访问存储器（random access memory，ram）403中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在ram 403中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu 401、rom 402以及ram 403通过总线404彼此相连。输入/输出（input /output，i/o）接口405也连接至总线404。
76.以下部件连接至i/o接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管（cathode ray tube，crt）、液晶显示器（liquid crystal display，lcd）等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的储存部分408；以及包括诸如lan（local area network，局域网）卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至i/o接口405。可拆卸介质411，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410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分408。
77.特别地，根据本技术的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的
实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元（cpu）401执行时，执行本技术的系统中限定的各种功能。
78.需要说明的是，本技术实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、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（erasable programmable read only memory，eprom）、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（compact disc read-only memory，cd-rom）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，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。而在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
79.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、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。其中，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。
80.描述于本技术实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
81.根据本技术的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的方法。
82.作为另一方面，本技术还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读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一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。
83.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单
元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本技术的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
84.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本技术实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等）中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备（可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等）执行根据本技术实施方式的方法。
85.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
86.应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求来限制。