一种一车多卡用户识别方法、装置和计算机设备与流程

一种一车多卡用户识别方法、装置和计算机设备
【技术领域】
1.本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种一车多卡用户识别方法、装置和计算机设备。


背景技术：

2.随着车联网的发展，除了车联网的车辆中已有的一台远程信息处理箱(telematics box，简称：tbox)，阿里、百度等公司在应用程序展示(display app，简称：da)屏也内置上网单元，拥有自带的tbox，使得一台车中可能有多张车载卡，这种情况被称为一车多卡。一车多卡用户的多张车载卡装在同一辆车上，但工作人员无法区分，因此在服务与维系一车多卡用户时，可能会多次打扰用户，会引起用户的反感。现有技术主要是基于位置信息和用户信息进行识别一车多卡用户。由于用户通过渠道开户时存在同一身份证多次开卡的可能，且车辆使用过程中可能存在位置信息漂移的情况，因此，存在数据源信息不准的问题，识别一车多卡用户的准确率较低。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施例提供了一种一车多卡用户识别方法、装置和计算机设备，可以保证数据的准确性，从而大幅度提高了识别一车多卡用户的准确率。
4.一方面，本发明实施例提供了一种一车多卡用户识别方法，所述方法包括：
5.按照预设时间段对用户的多个车载卡进行位置圈点，获取每个车载卡对应的多个小区信息和每个小区信息对应的时间点；
6.在预设时间段内，获取每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息；
7.根据每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息和预设的每个时间片对应的权重因子，生成至少一个位置圈点重合率；
8.如果判断出至少一个位置圈点重合率大于预设的第一阈值，将用户识别为一车多卡用户。
9.可选地，在预设时间段内，获取每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息，包括：
10.在预设时间段内，对用户的多个车载卡进行位置圈点，获取每个车载卡对应的多个小区信息和每个小区信息对应的时间点；
11.按照预设时间粒度划分预设时间段，生成多个时间片；
12.根据每个小区信息对应的时间点，获取每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息。
13.可选地，小区信息包括至少一个基站的基站编号；根据每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息和预设的每个时间片对应的权重因子，生成至少一个位置圈点重合率，包括：
14.将每个时间片对应的每个车载卡对应的多个小区信息中的基站的基站编号乘以
预设的每个时间片对应的权重因子，生成每个车载卡对应的多个基站的权重；
15.将每个车载卡对应的多个基站的权重相加，生成每个车载卡的位置权重；
16.根据每个车载卡的位置权重，生成至少一个位置圈点重合率。
17.可选地，根据每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息和预设的每个时间片对应的权重因子，生成至少一个位置圈点重合率，包括：
18.根据每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息和预设的每个时间片对应的权重因子，生成每个车载卡的位置权重；
19.将任意一个车载卡的位置权重与其它车载卡的位置权重依次比较；
20.依次将比较出的两个车载卡的位置权重中较小的位置权重除以较大的位置权重，生成至少一个位置圈点重合率。
21.可选地，在将用户识别为一车多卡用户之前，还包括：
22.将预先生成的任意一个车载卡产生流量的时间段与其它车载卡产生流量的时间段依次比较；
23.依次将比较出的两个车载卡产生流量的时间段中较小的时间段除以较大的时间段，计算出至少一个时间重合率；
24.判断至少一个时间重合率是否大于预设的第二阈值；
25.若判断出至少一个时间重合率均小于或等于预设的第二阈值，则将用户识别为非一车多卡用户。
26.可选地，每个车载卡存储有车载卡对应的用户证件信息和车载卡对应的车辆识别号码；还包括：
27.若判断出至少一个时间重合率大于预设的第二阈值，则判断用户的每个车载卡对应的用户证件信息是否相同且判断用户的每个车载卡对应的车辆识别号码是否相同；
28.若判断出用户的每个车载卡对应的用户证件信息均相同且判断出用户的每个车载卡对应的车辆识别号码均相同，则将用户识别为一车多卡用户。
29.可选地，在将预先生成的任意一个车载卡产生流量的时间段与其它车载卡产生流量的时间段依次比较之前，还包括：
30.记录每个车载卡开始产生流量的第一时间点和停止产生流量的第二时间点；
31.根据第一时间点和第二时间点，计算出每个车载卡产生流量的时间段。
32.另一方面，本发明实施例提供了一种一车多卡用户识别装置，包括：
33.获取单元，用于在预设时间段内，获取每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息；
34.生成单元，用于根据每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息和预设的每个时间片对应的权重因子，生成至少一个位置圈点重合率；
35.第一识别单元，用于如果判断出至少一个位置圈点重合率大于预设的第一阈值，将用户识别为一车多卡用户。
36.另一方面，本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述一车多卡用户识别方法。
37.另一方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述
程序指令被处理器加载并执行时实现上述一车多卡用户识别方法。
38.本发明实施例的方案中，在预设时间段内，获取每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息；根据每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息和预设的每个时间片对应的权重因子，生成至少一个位置圈点重合率；如果判断出至少一个位置圈点重合率大于预设的第一阈值，将用户识别为一车多卡用户，通过位置圈点的方式，回避了车辆存在位置信息漂移的情况，保证了数据的准确性，从而大幅度提高了识别一车多卡用户的准确率。
【附图说明】
39.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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它的附图。
40.图1为本发明实施例提供的一种一车多卡用户识别方法的流程图；
41.图2为本发明实施例提供的又一种一车多卡用户识别方法的流程图；
42.图3为本发明实施例提供的一种一车多卡用户识别装置的结构示意图；
43.图4为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。
【具体实施方式】
44.为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
45.应当明确，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
46.在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
47.应当理解，本文中使用的术语“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。
48.应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二等来描述设定阈值，但这些设定阈值不应限于这些术语。这些术语仅用来将设定阈值彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一设定阈值也可以被称为第二设定阈值，类似地，第二设定阈值也可以被称为第一设定阈值。
49.图1为本发明实施例提供的一种一车多卡用户识别方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
50.步骤101、在预设时间段内，获取每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息。
51.步骤102、根据每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息和预设的每个时间片对应的权重因子，生成至少一个位置圈点重合率。
52.步骤103、如果判断出至少一个位置圈点重合率大于预设的第一阈值，将用户识别为一车多卡用户。
53.本发明实施例提供的技术方案中，在预设时间段内，获取每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息；根据每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息和预设的每个时间片对应的权重因子，生成至少一个位置圈点重合率；如果判断出至少一个位置圈点重合率大于预设的第一阈值，将用户识别为一车多卡用户，通过位置圈点的方式，回避了车辆存在位置信息漂移的情况，保证了数据的准确性，从而大幅度提高了识别一车多卡用户的准确率。
54.图2为本发明实施例提供的又一种一车多卡用户识别方法的流程图，如图2所示，该方法包括：
55.步骤201、按照预设时间段对用户的多个车载卡进行位置圈点，获取每个车载卡对应的多个小区信息和每个小区信息对应的时间点。
56.本实施例中，各步骤由服务器执行。
57.作为一种可选的实施方式，预设时间段为6：00至10：00和/或17：00-20：00。
58.本实施例中，按照预设时间段对车载卡进行位置圈点，以获取车载卡在预设时间段内的位置变化，从而获取车载卡对应的多个小区信息以及每个小区信息对应的时间点。
59.本实施例中，小区信息包括至少一个基站的基站编号，车载卡处于该基站的覆盖范围内。
60.进一步地，获取基站编号对应的基站的经度和纬度，通过聚类算法(density-based spatial clustering of applications with noise，简称：dbscan)对小区信息进行去噪，以剔除噪声较大的点，从而得到更加准确的小区信息。
61.步骤202、按照预设时间粒度划分预设时间段，生成多个时间片。
62.本实施例中，作为一种可选的实施方式，预设时间粒度为1小时。
63.例如，预设时间粒度为1小时，预设时间段为6：00至10：00，则按照1小时将时间段6：00至10：00划分为：6：00-7：00、7：00-8：00、8：00-9：00和9：00-10：00，共4个时间片。
64.步骤203、根据每个小区信息对应的时间点，获取每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息。
65.本实施例中，获取每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息具体为获取落在时间片内的时间点对应的小区信息。
66.进一步地，将未联网的车载卡对应的用户标记为未发动车辆用户，为后续调整每个时间片对应的权重因子提供参考。
67.步骤204、将每个时间片对应的每个车载卡对应的多个小区信息中的基站的基站编号乘以预设的每个时间片对应的权重因子，生成每个车载卡对应的多个基站的权重。
68.本实施例中，基站的基站编号是根据时间片内车载卡被该基站覆盖的覆盖面积在总覆盖面积的占比大小而设定的。例如，一个时间片内车载卡被3个基站所覆盖，基站1覆盖车载卡的覆盖面积占车载卡总覆盖面积的1/2，基站2覆盖车载卡的覆盖面积占车载卡总覆盖面积的1/4，基站3覆盖车载卡的覆盖面积占车载卡总覆盖面积的1/4，因此，设置基站1的基站编号为1/2，基站2的基站编号为1/4，基站3的基站编号1/4。
69.例如，车载卡1对应的3个基站的基站编号分别为1/2、1/4和1/4，时间片对应的权重因子为0.2，则生成车载卡1对应的3个基站的权重分别为0.1、0.05和0.05。
70.本实施例中，每个时间片对应的权重因子是工作人员根据市场业务需求设置的，
当市场业务需求增加，工作人员将主要统计的时间区间内的工作日、节假日、休息时间、娱乐时间、工作时间和使用时长分别对应的权重因子进行增加。其中，可选地，主要统计的时间区间为2020年1月8日至2020年2月8日。
71.步骤205、将每个车载卡对应的多个基站的权重相加，生成每个车载卡的位置权重。
72.例如，车载卡1对应的3个基站的权重分别为0.1、0.05和0.05，将3个基站的权重相加生成车载卡1的位置权重为0.2。
73.步骤206、将任意一个车载卡的位置权重与其它车载卡的位置权重依次比较。
74.例如，车载卡1的位置权重为0.2，车载卡2的位置权重为0.195，车载卡3的位置权重为0.3，将车载卡1的位置权重0.2和车载卡2的位置权重0.195进行比较，车载卡1的位置权重0.2大于车载卡2的位置权重0.195；再将车载卡1的位置权重0.2和车载卡3的位置权重0.3进行比较，车载卡1的位置权重0.2小于车载卡3的位置权重0.3。
75.步骤207、依次将比较出的两个车载卡的位置权重中较小的位置权重除以较大的位置权重，生成至少一个位置圈点重合率。
76.例如，比较出车载卡1的位置权重0.2大于车载卡2的位置权重0.195，将较小的位置权重0.195除以较大的位置权重0.2，生成位置圈点重合率为97.5％。
77.本实施例中，通过融入多重时间因子加权算法，避免了仅根据车载卡的位置信息对一车多卡用户进行识别而导致的识别不准确的问题，提高了识别一车多卡用户的准确率。
78.步骤208、判断至少一个位置圈点重合率是否大于预设的第一阈值，若是，则执行步骤209；若否，则执行步骤216。
79.本实施例中，若判断出至少一个位置圈点重合率大于预设的第一阈值，表明需要通过计算时间重合率进一步判断多张车载卡是否处于同一车辆中，继续执行步骤209；若判断出至少一个位置圈点重合率均小于或等于预设的第一阈值，则表明多张车载卡处于不同车辆中，继续执行步骤216。
80.作为一种可选的实施方式，第一阈值为85％。
81.例如，预设的第一阈值为85％，位置圈点重合率为97.5％，大于第一阈值，继续执行步骤209。
82.步骤209、记录每个车载卡开始产生流量的第一时间点和停止产生流量的第二时间点。
83.本实施例中，当监测到车载卡开始产生流量时，记录第一时间点；当监测到该车载卡停止产生流量时，记录第二时间点。
84.例如，车载卡1开始产生流量的第一时间点为8：10，停止产生流量的第二时间点为9：10。
85.步骤210、根据第一时间点和第二时间点，计算出每个车载卡产生流量的时间段。
86.本实施例中，将第二时间点减第一时间点，计算出车载卡产生流量的时间段。
87.例如，车载卡1的第一时间点为8：10，第二时间点为9：10，则车载卡1产生流量的时间段为1小时。
88.步骤211、将任意一个车载卡产生流量的时间段与其它车载卡产生流量的时间段
依次比较。
89.例如，车载卡1产生流量的时间段为1小时，车载卡2产生流量的时间段为1小时1分钟，车载卡3产生流量的时间段为50分钟。将车载卡1产生流量的时间段1小时与车载卡2产生流量的时间段1小时1分钟比较，车载卡1产生流量的时间段小于车载卡2产生流量的时间段；将车载卡1产生流量的是时间段1小时与车载卡3产生流量的是时间段50分钟比较，车载卡1产生流量的时间段大于车载卡3产生流量的时间段。
90.步骤212、依次将比较出的两个车载卡产生流量的时间段中较小的时间段除以较大的时间段，计算出至少一个时间重合率。
91.例如，比较出车载卡1产生流量的时间段1小时小于车载卡2产生流量的时间段1小时1分钟，将较小的时间段1小时除以较大的时间段1小时1分钟，计算出时间重合率为98％。
92.步骤213、判断至少一个时间重合率是否大于预设的第二阈值，若是，则执行步骤214；若否，则执行步骤216。
93.本实施例中，若判断出至少一个时间重合率大于预设的第二阈值，表明需要通过车载卡对应的用户证件信息以及车载卡对应的车辆识别号码进一步判断多张车载卡是否处于同一车辆中，继续执行步骤214；若判断出至少一个时间重合率均小于或等于预设的的第二阈值，表明多张车载卡处于不同车辆中，继续执行步骤216。
94.作为一种可选的实施方式，第二阈值为90％。
95.例如，预设的第二阈值为90％，时间重合率为98％，大于第二阈值，继续执行步骤214。
96.本实施例中，结合流量使用时间的辅助手段对一车多卡用户进行识别，提高了识别一车多卡用户的准确率，增强识别结果的可靠性。
97.步骤214、判断用户的每个车载卡对应的用户证件信息是否相同且判断用户的每个车载卡对应的车辆识别号码是否相同，若是，则执行步骤215；若否，则执行步骤216。
98.本实施例中，若判断出用户的每个车载卡对应的用户证件信息相同且判断出用户的每个车载卡对应的车辆识别号码相同，表明多张车载卡处于同一车辆中，继续执行步骤215；若判断用户的每个车载卡对应的用户证件信息不同或判断拿出用户的每个车载卡对应的车辆识别号码不同，表明多张车载卡处于不同车辆中，继续执行步骤216。
99.本实施例中，车载卡对应的用户证件信息和车载卡对应的车辆识别号码存储于车载卡中。
100.本实施例中，用户证件信息包括身份证号码、护照号码、军官证号码或警官证号码。该用户证件定义为符合国家证件规则要求的用户证件。
101.本实施例中，结合用户证件信息和车辆识别号码的辅助手段对一车多卡用户进行识别，提高了识别一车多卡用户的准确率，增强识别结果的可靠性。
102.步骤215、将用户识别为一车多卡用户，流程结束。
103.本实施例中，一车多卡用户为车辆中插有多张车载卡的用户。用户可能注册有多张车载卡，每次使用时可以在车辆中插入一张车载卡或多张车载卡，当用户在车辆中插入一张车载卡时，该用户为非一车多卡用户；当用户在车辆中插入多张车载卡时，该用户为一车多卡用户。
104.本实施例中，结合用户证件信息、车辆识别号码和流量使用时间三种辅助手段对
一车多卡用户进行识别，进一步提高了识别一车多卡用户的准确性，增强识别结果的可靠性。
105.步骤216、将用户识别为非一车多卡用户，流程结束。
106.本实施例中，非一车多卡用户为车辆中仅插入一张车载卡的用户。
107.本实施例中，结合用户证件信息、车辆识别号码和流量使用时间三种辅助手段对一车多卡用户进行识别，进一步提高了识别一车多卡用户的准确性，增强识别结果的可靠性。
108.本发明实施例提供的一车多卡用户识别方法的技术方案中，在预设时间段内，获取每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息；根据每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息和预设的每个时间片对应的权重因子，生成至少一个位置圈点重合率；如果判断出至少一个位置圈点重合率大于预设的第一阈值，将用户识别为一车多卡用户，通过位置圈点的方式，回避了车辆存在位置信息漂移的情况，保证了数据的准确性；结合用户证件信息、车辆识别号码和流量使用时间三种辅助手段对一车多卡用户进行识别，进一步提高了识别一车多卡用户的准确性，增强识别结果的可靠性。
109.图3为本发明实施例提供的一种一车多卡用户识别装置的结构示意图，该装置用于执行上述一车多卡用户识别方法，如图3所示，该装置包括：获取单元11、生成单元12和第一识别单元13。
110.获取单元11用于在预设时间段内，获取每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息。
111.生成单元12用于根据每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息和预设的每个时间片对应的权重因子，生成至少一个位置圈点重合率。
112.第一识别单元13用于如果判断出至少一个位置圈点重合率大于预设的第一阈值，将用户识别为一车多卡用户。本发明实施例中，获取单元11具体用于在预设时间段内，对用户的多个车载卡进行位置圈点，获取每个车载卡对应的多个小区信息和每个小区信息对应的时间点；按照预设时间粒度划分预设时间段，生成多个时间片；根据每个小区信息对应的时间点，获取每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息。
113.本发明实施例中，生成单元12具体用于将每个时间片对应的每个车载卡对应的多个小区信息中的基站的基站编号乘以预设的每个时间片对应的权重因子，生成每个车载卡对应的多个基站的权重；根据每个车载卡的位置权重，生成至少一个位置圈点重合率。
114.本发明实施例中，生成单元12具体还用于根据每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息和预设的每个时间片对应的权重因子，生成每个车载卡的位置权重；将每个车载卡对应的多个基站的权重相加，生成每个车载卡的位置权重；将任意一个车载卡的位置权重与其它车载卡的位置权重依次比较；依次将比较出的两个车载卡的位置权重中较小的位置权重除以较大的位置权重，生成至少一个位置圈点重合率。
115.本发明实施例中，所述装置还包括比较单元14、第一计算单元15、第一判断单元16和第二识别单元17。
116.比较单元14用于将预先生成的任意一个车载卡产生流量的时间段与其它车载卡产生流量的时间段依次比较。
117.第一计算单元15用于依次将比较出的两个车载卡产生流量的时间段中较小的时
间段除以较大的时间段，计算出至少一个时间重合率。
118.第一判断单元16用于判断至少一个时间重合率是否大于预设的第二阈值。
119.第二识别单元17用于若第一判断单元16判断出至少一个时间重合率均小于或等于预设的第二阈值，则将用户识别为非一车多卡用户。
120.本发明实施例中，所述装置还包括：第二判断单元18。
121.第二判断单元18用于第一判断单元16若判断出至少一个时间重合率大于预设的第二阈值，则判断用户的每个车载卡对应的用户证件信息是否相同且判断用户的每个车载卡对应的车辆识别号码是否相同。
122.第一识别单元13还用于若第二判断单元18判断出用户的每个车载卡对应的用户证件信息均相同且判断出用户的每个车载卡对应的车辆识别号码均相同，则将用户识别为一车多卡用户。
123.本发明实施例中，所述装置还包括记录单元19和第二计算单元20。
124.记录单元19用于记录每个车载卡开始产生流量的第一时间点和停止产生流量的第二时间点。
125.第二计算单元20用于根据第一时间点和第二时间点，计算出每个车载卡产生流量的时间段。
126.本发明实施例的方案中，在预设时间段内，获取每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息；根据每个时间片对应的多个车载卡对应的小区信息和预设的每个时间片对应的权重因子，生成至少一个位置圈点重合率；如果判断出至少一个位置圈点重合率大于预设的第一阈值，将用户识别为一车多卡用户，通过位置圈点的方式，回避了车辆存在位置信息漂移的情况，保证了数据的准确性，从而大幅度提高了识别一车多卡用户的准确率。
127.本发明实施例提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述一车多卡用户识别方法的实施例的各步骤，具体描述可参见上述一车多卡用户识别方法的实施例。
128.本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器用于存储包括程序指令的信息，处理器用于控制程序指令的执行，程序指令被处理器加载并执行时实现上述一车多卡用户识别方法的实施例的各步骤，具体描述可参见上述一车多卡用户识别方法的实施例。
129.图4为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。如图4所示，该实施例的计算机设备30包括：处理器31、存储器32以及存储在存储32中并可在处理器31上运行的计算机程序33，该计算机程序33被处理器31执行时实现实施例中的应用于数据处理方法，为避免重复，此处不一一赘述。或者，该计算机程序被处理器31执行时实现实施例中应用于一车多卡用户识别装置中各模型/单元的功能，为避免重复，此处不一一赘述。
130.计算机设备30包括，但不仅限于，处理器31、存储器32。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是计算机设备30的示例，并不构成对计算机设备30的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
131.所称处理器31可以是中央处理单元(central proceing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital ignal proceor，dp)、专用集成电路
(application pecific integrated circuit，aic)、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、分立硬件组件等。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。
132.存储器32可以是计算机设备30的内部存储单元，例如计算机设备30的硬盘或内存。存储器32也可以是计算机设备30的外部存储设备，例如计算机设备30上配备的插接式硬盘，智能存储卡(mart media card,mc)，安全数字(ecure digital,d)卡，闪存卡(flah card)等。进一步地，存储器32还可以既包括计算机设备30的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器32用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其他程序和数据。存储器32还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
133.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，多个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。
134.所述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，或者也可以分布到多个网络单元上。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例方案的目的。
135.另外，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
136.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。