本发明涉及操作监控技术领域，尤其涉及一种电气倒闸监控方法及装置、设备和计算机可读介质。
背景技术：
随着云计算、大数据、人工智能及移动互联网在全球快速发展，超大型数据中心越来越多。当在数据中心的电气倒闸操作时，为了确保人身安全和系统稳定，必须两人同时配合进行，一人监护、一人操作。
由两个人或者更多的人来进行电气系统的倒闸操作是现阶段数据中心电气倒闸的主要工作方式。这种方式由于受工作人员的基本素质，对该数据中心电气系统的熟悉程度及生理、心理等因素的影响较大，双方易受对方状态的影响，易导致误操作，也增加了数据中心的运维成本,部分高压倒闸操作对运维人员的人身安全有一定的威胁。
技术实现要素：
本发明实施例提供一种电气倒闸监控方法、装置、设备及计算机可读介质，以解决或缓解现有技术中的一个或多个技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种电气倒闸监控方法，包括：
根据需要执行的操作任务生成电气系统的倒闸操作票，所述倒闸操作票包括操作步骤及其执行顺序；
根据所述倒闸操作票包括的操作步骤及其执行顺序，依次输出各所述操作步骤对应的语音操作指令；
采集针对所述语音操作指令的操作动作图像；
判断所述操作动作图像是否符合对应的操作步骤的要求。
结合第一方面，本发明实施例在第一方面的第一种实施方式中，所述根据需要执行的操作任务生成电气系统的倒闸操作票，包括：
根据所述电气系统的架构和电气系统内的各设备之间的逻辑关系，以及所述电气系统的当前状态和接收到的所述操作任务的语音信息，生成所述电气系统的倒闸操作票。
结合第一方面，本发明实施例在第一方面的第二种实施方式中，所述判断所述操作动作图像是否符合对应的操作步骤的要求，包括：
比较所述操作动作图像与所述语音操作指令对应的操作步骤的预设动作图像是否一致；
如果一致，则判断为符合所述语音操作指令对应的操作步骤的要求；否则，判定为不符合所述语音操作指令对应的操作步骤的要求，并发出警告。
结合第一方面、第一方面的第一种实施方式和第二种实施方式中任意一种，本发明实施例在第一方面的第三种实施方式中，还包括：
预演所述倒闸操作票的整个操作流程，所述操作流程包括按照设定顺序执行所述操作步骤。
结合第一方面的第三种实施方式，本发明实施例在第一方面的第四种实施方式中，还包括：
记录执行每个操作步骤后所述电气系统的响应状态；
获取执行每个操作步骤后的所述电气系统的实际状态；
判断所述电气系统的实际状态与预演记录的响应状态是否一致，如果不一致则发出警告。
结合第一方面、第一方面的第一种实施方式和第二种实施方式中任意一种，本发明实施例在第一方面的第五种实施方式中，还包括：
建立电气系统的电子地图，所述电子地图中包括所述电气系统的各个设备的位置；
根据所述倒闸操作票包括的所述操作步骤及其执行顺序，移动至各所述操作步骤对应设备的位置上。
结合第一方面、第一方面的第一种实施方式和第二种实施方式中任意一种，本发明实施例在第一方面的第六种实施方式中，还包括：
建立深度神经网络模型，将修改前后的倒闸操作票输入至所述深度神经网络进行训练学习；
将生成的倒闸操作票输入所述深度神经网络模型，通过所述深度神经网络模型对所述倒闸操作票进行完善后输出。
第二方面，本发明实施例还提供了一种电气倒闸监控装置，包括：
倒闸操作票获取模块，用于根据需要执行的操作任务生成电气系统的倒闸操作票，所述倒闸操作票包括操作步骤及其执行顺序；
语音指令输出模块，用于根据所述倒闸操作票包括的操作步骤及其执行顺序，依次输出各所述操作步骤对应的语音操作指令；
图像采集模块，用于采集针对所述语音操作指令的操作动作图像；
动作判断模块，用于判断所述操作动作图像是否符合对应的操作步骤的要求。
结合第二方面，本发明实施例在第二方面的第一种实施方式中，所述倒闸操作票获取模块包括：
生成子模块，用于根据所述电气系统的架构和电气系统内的各设备之间的逻辑关系，以及所述电气系统的当前状态和接收到的所述操作任务的语音信息，生成所述电气系统的倒闸操作票。
结合第二方面，本发明实施例在第二方面的第二种实施方式中，所述动作判断模块包括：
比较子模块，用于比较所述操作动作图像与所述语音操作指令对应的操作步骤的预设动作图像是否一致；如果一致，则判断为符合所述语音操作指令对应的操作步骤的要求；否则，判定为不符合所述语音操作指令对应的操作步骤的要求，并发出警告。
结合第二方面、第二方面的第一种实施方式和第二种实施方式中的任意一种，本发明实施例在第二方面的第三种实施方式中，还包括：
预演模块，用于预演所述倒闸操作票的整个操作流程，所述操作流程包括按照设定顺序执行所述操作步骤。
结合第二方面的第三种实施方式，本发明实施例在第二方面的第四种实施方式中，还包括：
状态记录模块，用于记录执行每个操作步骤后所述电气系统的响应状态；
状态获取模块，用于获取执行每个操作步骤后的所述电气系统的实际状态；
状态判断模块，用于判断所述电气系统的实际状态与预演记录的响应状态是否一致，如果不一致则发出警告。
结合第二方面、第二方面的第一种实施方式和第二种实施方式中的任意一种，本发明实施例在第二方面的第五种实施方式中，还包括：
电子地图建立模块，用于建立电气系统的电子地图，所述电子地图中包括所述电气系统的各个设备的位置；
自动移动模块，用于根据所述倒闸操作票包括的所述操作步骤及其执行顺序，移动至各所述操作步骤对应设备的位置上。
结合第二方面、第二方面的第一种实施方式和第二种实施方式中的任意一种，本发明实施例在第二方面的第六种实施方式中，还包括：
模型建立模块，用于建立深度神经网络模型，将修改前后的倒闸操作票输入至所述深度神经网络进行训练学习；
倒闸操作票完善模块，用于将生成的倒闸操作票输入所述深度神经网络模型，通过所述深度神经网络模型对所述倒闸操作票进行完善后输出。
第三方面，在一个可能的设计中，电气倒闸监控装置的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持电气倒闸监控装置执行上述第一方面中电气倒闸监控方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。所述电气倒闸监控装置还可以包括通信接口，用于电气倒闸监控装置与其他设备或通信网络通信。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读介质，用于存储电气倒闸监控装置所用的计算机软件指令，其包括用于执行上述第一方面的电气倒闸监控方法所涉及的程序。
本发明实施例提高数据中心的电气倒闸操作的效率，另外可以增加操作过程中的可靠性，降低人为因素的风险，同时提高了操作过程中的安全性。
上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
附图说明
在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。
图1为本发明一实施例的电气倒闸监控方法的流程图；
图2为本发明一实施例的步骤S140的具体步骤流程图；
图3为本发明一实施例的倒闸操作票生成的流程图；
图4为本发明一实施例的深度神经网络模型的建立的流程图；
图5为本发明一实施例的电子地图建立流程图；
图6为本发明一实施例的倒闸操作票获取流程图；
图7为本发明一实施例的现场监控流程图；
图8为本发明一实施例的操作动作判断流程图；
图9为本发明一实施例的电气倒闸监控装置的连接框图；
图10为本发明一实施例的倒闸操作票获取模块的内部框图；
图11为本发明一实施例的动作判断模块的内部框图；
图12为本发明另一实施例的倒闸操作监控装置的连接框图；
图13为本发明另一实施例的倒闸操作监控装置的连接框图；
图14为本发明另一实施例的倒闸操作监控装置的连接框图；
图15为本发明另一实施例的倒闸操作监控装置的连接框图；
图16为本发明另一实施例的电气倒闸监控设备框图。
具体实施方式
在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。本发明实施例主要提供了一种通电气倒闸监控的方法及装置，下面分别通过以下实施例进行技术方案的展开描述。
本发明提供了一种电气倒闸监控方法和装置，以下详细介绍本发明实施例的电气倒闸监控方法和装置的具体处理流程和原理。
如图1所示，其为本发明实施例的电气倒闸监控方法的流程图。本发明实施例的电气倒闸监控方法可以包括以下步骤：
S110：根据需要执行的操作任务生成电气系统的倒闸操作票，所述倒闸操作票包括操作步骤及其执行顺序。
在一种实施例中，所述操作任务可以包括对当前的电气系统的各设备的状态进行切换。一般电气系统的设备包括运行、备用和检修等几种状态。所述倒闸操作为将电气系统的设备从一种状态切换为另一种状态的操作过程。因此，需要根据操作任务获取对应的倒闸操作票。一个操作任务可以包括一个或多个操作步骤，如果包括多个操作步骤，还可以包括这些操作步骤的执行顺序。
例如，一个操作任务可以包括依次执行以下操作步骤：将设备A的开关断开，将设备B的开关闭合，将设备C设置为维修状态。
所述步骤S110具体可以包括：根据所述电气系统的架构和电气系统内的各设备之间的逻辑关系，以及所述电气系统的当前状态和接收到的所述操作任务的语音信息，生成所述电气系统的倒闸操作票。
其中，所述电气系统中的设备可以包括：电源、负载、特定开关、断路器等元器件，在进行倒闸操作时一般通过操作开关、断路器以及改变接线等方式进行状态切换。因此，生成电器系统的倒闸操作票时，首先接收电气系统的当前状态以及需要的操作任务。比如，将当前运行状态切换为检修状态。而在接收当前的系统状态或操作任务时，可以通过接收语音的方式进行接收。比如，操作人可以输入的语音为：“当前电气系统状态为运行状态，操作任务为切换为检修状态”。此时，电气系统结合当前内部的各个设备的架构和逻辑关系，生成倒闸操作票，即生成进行状态切换的一系列操作步骤。
S120：根据所述倒闸操作票包括的操作步骤及其执行顺序，依次输出各所述操作步骤对应的语音操作指令。
当生成倒闸操作票后，机器人可以依次输出各个步骤的语音操作指令。比如，机器人可以发出“断开设备A的开关”、“闭合设备B的开关”、“将设备C设置为维修状态”等语音。
在一种实施方式中，在输出语音操作指令后，操作人可以针对该指令进行复诵。当机器人接收到操作人的复诵后，对操作人复诵内容进行检测，若操作人复诵内容正确时，则机器人可以输出“确认，请执行”等语音指令。然后，操作人再根据语音指令执行对应的操作。
S130：采集针对所述语音操作指令的操作动作图像。
当操作人根据语音操作指令执行操作时，机器人可以实时采集当前操作人的操作动作。例如，当语音指令需要断开隔离开关时，机器人用摄像头拍摄当前操作人的操作动作图像，以监测操作人是否断开隔离开关。
S140：判断所述操作动作图像是否符合对应的操作步骤的要求。
机器人可以将拍摄的操作动作图像在本地或远端进行图像识别和分析，以确定该操作动作图像是否符合对应的操作步骤的要求。
如图2所示，在一种实施例中，所述S140中在判断操作动作是否符合要求时，可以包括：
S141：比较所述操作动作图像与所述语音操作指令对应的操作步骤的预设动作图像是否一致。
例如当前语音操作指令的内容为：“断开隔离开关”，则可以预设对应的“隔离开关断开”的动作图像。机器人拍摄到操作人断开隔离开关的图像后，比较拍摄的图像与预设的断开隔离开关的图像的相似性，从而确定操作人是否执行了断开隔离开关的动作、所执行的动作是否符合规范等。
S142：如果一致，则判断为符合所述语音操作指令对应的操作步骤的要求；否则，判定为不符合所述语音操作指令对应的操作步骤的要求，并发出警告。
当操作人的操作不正确时，机器人可以通过发出警告等方式提醒操作人的操作有误，以起到监控作用。
如图3所示，在另一种实施例中，所述电气倒闸监控方法中在生成倒闸操作票时，还可以包括：
S210：预演所述倒闸操作票的整个操作流程，所述操作流程包括按照设定顺序执行所述操作步骤。
当生成倒闸操作票后，机器人还可以通过显示画面对倒闸操作票的内容进行动画预演，以方便电气工程师等人员进行确认，判断预演结果是否符合要求。如果不正确，电气工程师可以对倒闸操作票的内容进行修改。然后机器人再重新预演。当电气工程师等人员确认后，可以输出符合期望的倒闸操作票。
如图3所示，在另一种实施例中，所述电气倒闸监控方法在判断操作人的操作动作是否符合规范时，还可以包括：
S220：记录执行每个操作步骤后所述电气系统的响应状态。
在预演时，机器人可以显示并记录每一个操作步骤对应的电气系统的响应状态，以方便电气工程师进行审核确定所述操作步骤是否正确。
S230：获取执行每个操作步骤后的所述电气系统的实际状态。
当操作人根据语音操作指令完成操作步骤时，还获取当前操作步骤的结果，即获取当前电气系统的实际状态。比如，当操作人根据语音操作指令断开隔离开关之后，采集当前电气系统的运行状态。
S240：判断所述电气系统的实际状态与预演记录的响应状态是否一致，如果不一致则发出警告。
当采集到当前电气系统的运行状态后，判断是否与之前在动画预演的响应状态一致。比如，若之前预演的响应状态为“当断开隔离开关后，某个电气设备开始运行”，然而此时实际的运行状态与预演的状态不一致，则证明当前电气系统存在某些故障，则产生告警信息。
如图4所示，在另一种实施例中，在生成倒闸操作票时还可以包括：
S310：建立深度神经网络模型，将修改前后的倒闸操作票输入至所述深度神经网络进行训练学习。
当生成的倒闸操作票的内容不符合要求时，电气工程师可以进行修改。因此，可以建立一个神经网络模型以对倒闸操作票进行完善处理。比如，所述神经网络模型可以采用深度神经网络模型，然后将修改前的倒闸操作票和修改后的倒闸操作票输入至所述神经网络模型中进行训练学习。
S320：将生成的倒闸操作票输入所述深度神经网络模型，通过所述深度神经网络模型对所述倒闸操作票进行完善后输出。
当对所述神经网络模型完成训练后，可以将生成的倒闸操作票输入至神经网络模型中，然后由所述神经网络模型输出完善后的倒闸操作票。然后，还可以由电气工程师进行进一步确认。
如图5所示，在另一种实施例中，所述电气倒闸的监控方法中在对操作人的操作动作进行图像采集时，还可以包括：
S510：建立电气系统的电子地图，所述电子地图中包括所述电气系统的各个设备的位置。
首先，可以建立所述电气系统的电子地图，在地图中标注电气系统内的各个设备的坐标位置。
S520：根据所述倒闸操作票包括的所述操作步骤及其执行顺序，移动至各所述操作步骤对应设备的位置上。
然后，根据各个设备的坐标位置，按照操作步骤的执行顺序，依次移动至对应的设备位置上，以对操作人的操作动作进行采集。在移动过程中，可以根据采用3D(3dimension，三维)雷达等规划移动路线，然后雷达导航系统等根据规划路线进行移动。
所述电气倒闸监控方法可以采用如下的实现形式：
在一种具体的实现方式中，可以采用一种机器人，所述机器人可以包括：电源系统、驱动系统、3D激光雷达、图像采集及识别系统、语音识别及交互系统、电气架构模块、深度学习模块、控制器、电子地图模块、显示器、网络端口等。
首先，在机器人内部可以通过电子地图模块建立整个数据中心的电子地图，然后在电子地图中标出电气系统各个设备的位置坐标。其中，可以利用3D激光雷达进行导航，通过驱动系统驱动机器人从一个位置到另一个位置的移动。
然后，如图6所示，在获取倒闸操作票时，可以通过以下步骤进行：
S710、通过语音识别及交互系统接收电气倒闸操作的操作前状态和操作任务。
S720、通过电气架构模块接收电气系统架构和各个开关之间的逻辑关系，然后再输出倒闸操作票。
S730、在倒闸操作票输出后，可在机器人的显示器上动画预演本次操作的整个流程及每次操作动作后电气系统的响应及当前状态。
S740、该过程可由电气工程师审核确认，若存在错误，可由电气工程师进行修改并模拟预演返回执行S720，确认无误后执行S750。
S750、保存操作票。
另外，还可以通过深度学习模块建立一个神经网络模型，所述神经网络模型采用深度神经网络模型，然后将修改前的倒闸操作票和修改后的倒闸操作票输入至所述神经网络模型中进行训练学习。
如图7所示，在获得倒闸操作票后，机器人可以检查操作人状态(S801)。如果符合要求，则通知操作人进入现场准备操作(S802)；否则，通知操作人重新准备(S803)。在实际操作阶段，由机器人根据电子地图引导操作人进入操作现场，并语音发出操作指令(S804)，同时用图像采集及识别系统监察操作人的动作。操作人对指令进行复诵(S805)，机器人通过语音识别模块检测操作人语音复诵正确与否(S806)。如果复诵无误，机器人发出“确认，请执行！”的指令(S807)。否则，机器人发出“错误！请操作人重新复诵”等指令(S808)，以引导操作人正确复诵。
若操作人开始操作(S809)后，在操作过程中完全按照操作票的指令进行每一步操作步骤。在每一步骤直至完毕后，所操作的设备可以根据操作人的操作向机器人反馈操作结果(S810)。机器人还可以判断操作结果是否与预期一致(S811)。如果一致，可进入下一步操作(S812)。否则可以向值班室发出告警(S813)。
如图8所示，当在操作人开始操作时，机器人在旁监护操作过程(S901)，通过图像识别模块判断拍摄的操作动作图像正确与否(S902)。如果正确，可以全程记录(S903)。若检测到操作人有误操作及不规范操作等情形，立即发出错误警告，请操作人停止操作(S904)。
判断操作动作是否符合规范的方法为：将会涉及的所有操作动作采集建立倒闸操作的模型动画库，通过控制器将操作动作图像与动画库中的动作进行匹配，若操作动作图像与动画库中的操作动作相同的，视为正确，否则全部判断为错误。
当倒闸操作票上的操作步骤执行完毕后，机器人检查电气系统的运行状态，并通过网络接口将本次操作的过程及结果传至后台。
本发明实施例提高数据中心的电气倒闸操作的效率，另外可以增加操作过程中的可靠性，降低人为因素的风险，同时提高了操作过程中的安全性。
如图9所示，在另一种实施例中，本发明实施例提供了一种电气倒闸监控装置，包括：
倒闸操作票获取模块110，用于根据需要执行的操作任务生成电气系统的倒闸操作票，所述倒闸操作票包括操作步骤及其执行顺序；
如图10所示，所述倒闸操作票获取模块110包括：
生成子模块111，用于根据所述电气系统的架构和电气系统内的各设备之间的逻辑关系，以及所述电气系统的当前状态和接收到的所述操作任务的语音信息，生成所述电气系统的倒闸操作票。
语音指令输出模块120，用于根据所述倒闸操作票包括的操作步骤及其执行顺序，依次输出各所述操作步骤对应的语音操作指令；
图像采集模块130，用于采集针对所述语音操作指令的操作动作图像；
动作判断模块140，用于判断所述操作动作图像是否符合对应的操作步骤的要求。
如图11所示，所述动作判断模块140包括：
比较子模块141，用于比较所述操作动作图像与所述语音操作指令对应的操作步骤的预设动作图像是否一致；如果一致，则判断为符合所述语音操作指令对应的操作步骤的要求；否则，判定为不符合所述语音操作指令对应的操作步骤的要求，并发出警告。
如图12所示，在另一种实施例中，所述倒闸操作的监控装置还包括：
预演模块210，用于预演所述倒闸操作票的整个操作流程，所述操作流程包括按照设定顺序执行所述操作步骤；
状态记录模块220，用于记录执行每个操作步骤后所述电气系统的响应状态。
如图13所示，在另一种实施例中，所述倒闸操作的监控装置还包括：
模型建立模块310，用于建立深度神经网络模型，将修改前后的倒闸操作票输入至所述深度神经网络进行训练学习。
倒闸操作票完善模块320，用于将生成的倒闸操作票输入所述深度神经网络模型，通过所述深度神经网络模型对所述倒闸操作票进行完善后输出。
如图14所示，在另一种实施例中，所述倒闸操作的监控装置还包括：
状态获取模块410，用于获取执行每个操作步骤后的所述电气系统的实际状态。
状态判断模块420，用于判断所述电气系统的实际状态与预演记录的响应状态是否一致，如果不一致则发出警告。
如图15所示，在另一种实施例中，所述倒闸操作的监控装置还包括：
电子地图建立模块510，用于建立电气系统的电子地图，所述电子地图中包括所述电气系统的各个设备的位置；
自动移动模块520，用于根据所述倒闸操作票包括的所述操作步骤及其执行顺序，移动至各所述操作步骤对应设备的位置上。
本发明实施例的电气倒闸监控装置与上述电气倒闸监控方法的原理和功能类似，故不再赘述。
在另一个实施例中，本发明还提供一种电气倒闸监控设备，如图16所示，该设备包括：存储器610和处理器620，存储器610内存储有可在处理器620上运行的计算机程序。所述处理器620执行所述计算机程序时实现上述实施例中的电气倒闸监控方法。所述存储器610和处理器620的数量可以为一个或多个。
该设备还包括：
通信接口630，用于与外界设备进行通信，进行数据交互传输。
存储器610可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器610、处理器620和通信接口630独立实现，则存储器610、处理器620和通信接口630可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。所述总线可以是工业标准体系结构(ISA，Industry Standard Architecture)总线、外部设备互连(PCI，Peripheral Component)总线或扩展工业标准体系结构(EISA，Extended Industry Standard Component)总线等。所述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16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。
可选的，在具体实现上，如果存储器610、处理器620及通信接口630集成在一块芯片上，则存储器610、处理器620及通信接口630可以通过内部接口完成相互间的通信。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，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”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
本发明实施例所述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的更具体的示例至少(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读存储介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
在本发明实施例中，计算机可读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程序代码。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、传播或者传输用于指令执行系统、输入法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程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、射频(Radio Frequency，RF)等等，或者上述的任意合适的组合。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。