1.本发明涉及保电领域，具体而言，涉及一种电力系统的监测方法、装置、系统、存储介质及处理器。
背景技术：
2.户外大型活动供电保障现场的敏感用户类型较多，数量庞大，例如灯光、音响、屏幕等。部分敏感负荷特性较为特殊，可能会引起电压波动、电流谐波等电能质量问题，而现场保障设备的运行特性与保障的成败亦有直接关系。因此，这对电力系统的保障工作提出了更高的要求，需在保障过程中出现电能质量事件时，尽快地监测设备和负荷的运行特性。然而，户外大型活动依赖的电力系统产生的数据量大、分布范围广、需要监测的方面很多，依赖人工对海量数据进行分析工作也无法应对供电保障工作中的对电能质量事件的高速反应的需求。
3.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现要素：
4.本发明实施例提供了一种电力系统的监测方法、装置、系统、存储介质及处理器，以至少解决对电力系统的运行状态监测不智能的技术问题。
5.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种电力系统的监测方法，包括：获取多组电力系统数据，其中，所述多组电力系统数据为目标电力系统产生的数据，所述电力系统数据包括以下至少之一：传感器数据，保电终端设备数据；将所述多组电力系统数据实时上传至云端服务器；将所述多组电力数据输入电力系统监测模型，输出所述目标电力系统的运行状态，其中，所述电力系统监测模型为基于所述目标电力系统的多组样本数据进行深度学习得到的神经网络模型。
6.可选地，将所述多组电力系统数据实时上传至云端服务器，包括：在所述目标电力系统的数据采集侧部署边缘处理器，其中，所述边缘处理器用于进行边缘计算；使用所述边缘处理器预处理所述多组电力系统数据；将预处理后的所述多组电力系统数据实时上传至所述云端服务器。
7.可选地，在所述目标电力系统的数据采集侧部署边缘处理器，包括：在所述电力系统的多个数据采集侧分别部署多个所述边缘处理器，其中，所述数据采集设备包括以下至少之一：传感器，保电终端设备；将多个所述边缘处理器和所述云端服务器接入分布式网络，其中，所述云端服务器和任意一个所述边缘处理器为所述分布式网络中的一个节点。
8.可选地，将所述多组电力系统数据实时上传至云端服务器，还包括：根据产生多组电力系统数据的设备类型，将所述多组电力系统数据划分为第一数据、第二数据和第三数据；采用5g通信技术中的urllc服务将所述第一数据实时上传至所述云端服务器；采用区块链加密通信技术将所述第二数据上传至所述云端服务器；采用hplc电子载波通信技术将所述第三数据上传至所述云端服务器。
9.可选地，采用区块链加密通信技术将所述第二数据上传至所述云端服务器，包括：建立目标设备与以太坊geth节点的连接，其中，所述目标设备为产生所述第二数据的设备；获取所述第二设备的设备信息；发送所述设备信息至所述geth节点，触发所述geth节点的智能合约，进行所述设备信息的节点共识认证；在所述设备信息认证通过的情况下，将所述第二数据发送至所述geth节点；所述geth节点将所述第二数据上传至所述云端服务器。
10.可选地，输出所述目标电力系统的运行状态之后，还包括：判断所述目标电力系统的运行状态是否正常；在所述目标电力系统的运行状态为异常的情况下，进行告警提示。
11.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电力系统的监测装置，包括：获取模块，用于获取多组电力系统数据，其中，所述多组电力系统数据为目标电力系统产生的数据，所述电力系统数据包括以下至少之一：传感器数据，保电终端设备数据；上传模块，用于将所述多组电力系统数据实时上传至云端服务器；输出模块，用于将所述多组电力数据输入电力系统监测模型，输出所述目标电力系统的运行状态，其中，所述电力系统监测模型为基于所述目标电力系统的多组样本数据进行深度学习得到的神经网络模型。
12.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电力系统的监测系统，包括：数据采集装置，边缘计算装置，数据传输装置及云端服务器，其中，所述数据采集装置，用于获取多组电力系统数据，其中，所述多组电力系统数据为目标电力系统产生的数据，所述电力系统数据包括以下至少之一：传感器数据，保电终端设备数据；数据传输装置，用于采用5g通信技术中的urllc服务将所述多组电力系统数据实时上传至所述云端服务器；所述云端服务器，用于将所述多组电力数据输入电力系统监测模型，输出所述目标电力系统的运行状态，其中，所述电力系统监测模型为基于所述目标电力系统的多组样本数据进行深度学习得到的神经网络模型。
13.可选地，上述系统还包括：边缘计算装置，其中，所述边缘计算装置，部署于所述数据采集装置旁，用于预处理所述多组电力系统数据。
14.根据本发明实施例的再一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读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计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项所述电力系统监测方法。
15.根据本发明实施例的再一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述电力系统监测方法。
16.在本发明实施例中，采用获取目标电力系统产生的多组电力系统数据的方式，通过将所述多组电力系统数据实时上传至云端服务器并输入经过深度学习得到的电力系统监测模型，输出所述目标电力系统的运行状态，达到了实时监测目标电力系统的运行状态的目的，从而实现了智能地监测电力系统的运行状态的技术效果，进而解决了对电力系统的运行状态监测不智能的技术问题。
附图说明
17.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
18.图1是根据本发明实施例提供的一种电力系统的监测方法的流程示意图；
19.图2是根据本发明可选实施方式提供的监测系统通讯方式的示意图；
20.图3是根据本发明实施例提供的一种电力系统的监测装置的结构框图。
具体实施方式
21.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
22.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
23.首先，对本技术实施例进行描述的过程中出现的部分名词或者术语适用于如下解释：
24.urllc服务，即超高可靠低时延通信服务(ultra-reliable&low-latency communication,简称urllc)，由5g新无线电标准支持的服务。
25.以太坊geth节点，为了与区块链进行通信所使用的一种区块链客户端，通过geth节点实现与其他客户端建立通信，实现签署、广播交易以及智能合约交互等功能。
26.实施例1
27.根据本发明实施例，提供了一种电力系统的监测方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
28.图1是根据本发明实施例提供的电力系统的监测方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
29.步骤s102，获取多组电力系统数据，其中，多组电力系统数据为目标电力系统产生的数据，电力系统数据包括以下至少之一：传感器数据，保电终端设备数据。可选地，目标电力系统可以为用于支持户外大型活动的电力系统，例如包括灯光、音响、屏幕以及为其供电的供电网络等。传感器数据可以部署在目标电力系统旁，用于监测目标电力系统的特定特征的数据，例如，可以用于监测目标电力系统中的负荷接入情况、部件温度、通讯状态等。保电终端设备为用于保障目标电力系统供电稳定性的专业的监测设备。
30.步骤s104，将多组电力系统数据实时上传至云端服务器。由于对于大型户外活动的电力系统来说，其产生的数据量非常庞大，在本地很难进行数据处理，同时由于活动的环境场景限制，本地附近也无法部署大型可靠的计算设备或者服务器，因此，本实施例提出将数据实时上传至云端服务器，可以解决上述技术问题，实现对电力系统数据的妥善保存。
31.步骤s106，将多组电力数据输入电力系统监测模型，输出目标电力系统的运行状
态，其中，电力系统监测模型为基于目标电力系统的多组样本数据进行深度学习得到的神经网络模型。
32.需要说明的是，电力系统监测模型可以预先训练并存储在云端服务器中，需要使用时可以直接调用。由于目标电力系统的数据量庞大，采用人工或者自动化的方式对电力系统的数据进行挖掘分析费时费力且正确率不能保证。因此，本实施例提出采用基于深度学习神经网络模型训练得到的电力系统监测模型对电力系统数据进行处理，由模型输出电力系统的运行状态。可选地，模型可以由目标电力系统的样本数据进行训练。其中，样本数据可以为在户外大型活动的供电现场搭建好电力系统后，现场收集的多组样本数据，样本数据中包括人工标记，用于标识每组样本数据中的电力系统的运行状态。此外，样本数据还可以为与该目标电力系统相似的其他电力系统的样本数据，使用相似电力系统的样本数据，可以为模型的训练提供更多现成的样本数据，提高了模型训练的效率。
33.通过上述步骤，采用获取目标电力系统产生的多组电力系统数据的方式，通过将多组电力系统数据实时上传至云端服务器并输入经过深度学习得到的电力系统监测模型，输出目标电力系统的运行状态，达到了实时监测目标电力系统的运行状态的目的，从而实现了智能地监测电力系统的运行状态的技术效果，进而解决了对电力系统的运行状态监测不智能的技术问题。
34.作为一种可选的实施例，将多组电力系统数据实时上传至云端服务器，可以通过如下方式：在目标电力系统的数据采集侧部署边缘处理器，其中，边缘处理器用于进行边缘计算；使用边缘处理器预处理多组电力系统数据；将预处理后的多组电力系统数据实时上传至云端服务器。
35.作为一种可选的实施例，在目标电力系统的数据采集侧部署边缘处理器，可以先在电力系统的多个数据采集侧分别部署多个边缘处理器，其中，数据采集设备包括以下至少之一：传感器，保电终端设备；然后将多个边缘处理器和云端服务器接入分布式网络，其中，云端服务器和任意一个边缘处理器为分布式网络中的一个节点。采用分布式网络的网络布局方式，可以提高电力监测系统的稳定性，避免单一节点发生故障时影响对全局的监测效果。
36.作为一种可选的实施例，将多组电力系统数据实时上传至云端服务器，还可以采用如下方式：根据产生多组电力系统数据的设备类型，将多组电力系统数据划分为第一数据、第二数据和第三数据；采用5g通信技术中的urllc服务将第一数据实时上传至云端服务器；采用区块链加密通信技术将第二数据上传至云端服务器；采用hplc电子载波通信技术将第三数据上传至云端服务器。
37.对于电力保障场景而言，保电现场会出现多种电力设备源，不同的设备可能属于不同的个人或者单位，设备的类型也多种多样，采用统一的电力数据传输技术有时无法很好地满足不同的需求。电力保障的执行场景可能有室内、广场或者野外，在不同场景中需要进行保障的电力设备必然不同，不同电力设备的数据处理需求也必然不同。例如，用电设备可以包括但不限于广播车、照明系统、机密场所用电设备等，在室内或者城市广场等场景中，上述设备可以通过城市供电系统接入电力，但是在野外场所时，由于环境中没有成熟的电力管线，因此电力设备需要采用其他电力接入的方式，上述区别也必然影响针对电力设备可以选用的数据传输方式。
38.可选地，可以通过将电力系统中的电力设备产生的数据根据场景、需求进行分类，然后将不同类型的数据采用符合要求的数据传输方式上传至云端服务器，解决上述技术问题。具体的，电力系统数据的类型可以包括第一数据、第二数据和第三数据，其中，第一数据为时效需求等级最高的数据，需要采用最快速的方式进行传输的数据；第二数据为保密需求等级最高的数据，需要采用最安全的方式进行传输的数据；第三数据为较为普通的数据，这类数据对时效和保密需求并没有那么高，可以采用更加经济的方式进行传输。
39.进一步地，第一数据可以包括但不限于直播信号或者在电力保障活动中极为重要的电力设备的数据，必须要高速实时上传，保证服务器可以尽快完成数据处理；第二数据可以包括但不限于与现场电力设备用户的隐私相关的数据，或者特殊对象的数据，例如有的场所的电力系统布置涉及国家或者军事机密，对电力系统数据的安全性需求很高，平时不能进行数据上传，但是出于电力保障的需求，又需要从现场上传至云端服务器，这样的数据可以划分为第二数据；第三数据可以是接入城市电力线的电力设备产生的数据。
40.针对上述三种数据，可以采用如下不同的数据传输方式：采用5g通信技术中的urllc服务将所述第一数据实时上传至所述云端服务器；采用区块链加密通信技术将所述第二数据上传至所述云端服务器；采用hplc电子载波通信技术将所述第三数据上传至所述云端服务器。其中，urllc为5g标准中的超高可靠低时延通信服务，可以最大限度地保证数据传输的时效性。区块链加密通信技术可以保证数据传输的可靠性，避免敏感信息的泄漏。hplc是宽带电力线载波技术的简称，具有带宽大传输速率高的特点，可以适用于接入了城市电力线的电力设备的数据传输。
41.可选地，上述三种数据以外的数据，还可以采用4g通信技术进行传输，将数据上传至云端服务器。4g通信技术更加成熟且成本更低，5g通信技术、区块链加密通信技术和hplc通信技术各有优点，运维人员可以根据供电活动的具体情况灵活选择上述多种通信技术的组合。图2是根据本发明可选实施方式提供的监测系统通讯方式的示意图，如图2所示，将监测终端的数据上传至云端服务器还可以选用4g和5g混合组网，结合区块链加密通信技术和hplc技术的方式，将多种类型的监测终端的数据选用合适的数据传输路径。例如，对于产生数据量不大的传感器，可以采用4g通讯的形式将数据上传至云端服务器，而对于更加精密，会产生海量数据的专业保电设备，则采用5g通讯的形式将数据上传至云端服务器，供后续分析使用。
42.作为一种可选的实施例，采用区块链加密通信技术将第二数据上传至云端服务器，可以采用如下方式：建立目标设备与以太坊geth节点的连接，其中，目标设备为产生第二数据的设备；获取第二设备的设备信息；发送设备信息至geth节点，触发geth节点的智能合约，进行设备信息的节点共识认证；在设备信息认证通过的情况下，将第二数据发送至geth节点；geth节点将第二数据上传至云端服务器。在上述可选的实施例中，通过geth节点的智能合约对目标设备的设备信息进行认证，实现了对目标设备的身份验证，在此基础上将目标设备的数据通过区块链技术加密上传，保证了目标设备的数据传输的安全性。
43.作为一种可选的实施例，输出目标电力系统的运行状态之后，还可以判断目标电力系统的运行状态是否正常；在目标电力系统的运行状态为异常的情况下，进行告警提示。
44.实施例2
45.根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述电力系统的监测方法的电力系统
的监测装置，图3是根据本发明实施例提供的电力系统的监测装置的结构框图，如图所示，该电力系统的监测装置30包括：获取模块32，上传模块34和输出模块36，下面对该电力系统的监测装置30进行说明。
46.获取模块32，用于获取多组电力系统数据，其中，多组电力系统数据为目标电力系统产生的数据，电力系统数据包括以下至少之一：传感器数据，保电终端设备数据；
47.上传模块34，连接于上述获取模块32，用于将多组电力系统数据实时上传至云端服务器；
48.输出模块36，连接于上述上传模块34，用于将多组电力数据输入电力系统监测模型，输出目标电力系统的运行状态，其中，电力系统监测模型为基于目标电力系统的多组样本数据进行深度学习得到的神经网络模型。
49.此处需要说明的是，上述获取模块32，上传模块34和输出模块36对应于实施例1中的步骤s102至步骤s106，三个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。
50.实施例3
51.本发明的实施例可以提供一种计算机设备，可选地，在本实施例中，上述计算机设备可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。该计算机设备包括存储器和处理器。
52.其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的电力系统的监测方法和装置对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的电力系统的监测方法。存储器可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
53.处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取多组电力系统数据，其中，多组电力系统数据为目标电力系统产生的数据，电力系统数据包括以下至少之一：传感器数据，保电终端设备数据；将多组电力系统数据实时上传至云端服务器；将多组电力数据输入电力系统监测模型，输出目标电力系统的运行状态，其中，电力系统监测模型为基于目标电力系统的多组样本数据进行深度学习得到的神经网络模型。
54.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：将多组电力系统数据实时上传至云端服务器，包括：在目标电力系统的数据采集侧部署边缘处理器，其中，边缘处理器用于进行边缘计算；使用边缘处理器预处理多组电力系统数据；将预处理后的多组电力系统数据实时上传至云端服务器。
55.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在目标电力系统的数据采集侧部署边缘处理器，包括：在电力系统的多个数据采集侧分别部署多个边缘处理器，其中，数据采集设备包括以下至少之一：传感器，保电终端设备；将多个边缘处理器和云端服务器接入分布式网络，其中，云端服务器和任意一个边缘处理器为分布式网络中的一个节点。
56.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：将多组电力系统数据实时上传至云端服务器，还包括：根据产生多组电力系统数据的设备类型，将多组电力系统数据划分为第一数据、第二数据和第三数据；采用5g通信技术中的urllc服务将第一数据实时上传至云端服务器；采用区块链加密通信技术将第二数据上传至云端服务器；采用hplc电子载波通信技术将第三数据上传至云端服务器。
57.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：采用区块链加密通信技术将第二数据上传至云端服务器，包括：建立目标设备与以太坊geth节点的连接，其中，目标设备为产生第二数据的设备；获取第二设备的设备信息；发送设备信息至geth节点，触发geth节点的智能合约，进行设备信息的节点共识认证；在设备信息认证通过的情况下，将第二数据发送至geth节点；geth节点将第二数据上传至云端服务器。
58.可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：输出目标电力系统的运行状态之后，还包括：判断目标电力系统的运行状态是否正常；在目标电力系统的运行状态为异常的情况下，进行告警提示。
59.本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取器(random access memory，ram)、磁盘或光盘等。
60.实施例4
61.本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质。可选地，在本实施例中，上述计算机可读存储介质可以用于保存上述实施例1所提供的电力系统的监测方法所执行的程序代码。
62.可选地，在本实施例中，上述计算机可读存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。
63.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取多组电力系统数据，其中，多组电力系统数据为目标电力系统产生的数据，电力系统数据包括以下至少之一：传感器数据，保电终端设备数据；将多组电力系统数据实时上传至云端服务器；将多组电力数据输入电力系统监测模型，输出目标电力系统的运行状态，其中，电力系统监测模型为基于目标电力系统的多组样本数据进行深度学习得到的神经网络模型。
64.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：将多组电力系统数据实时上传至云端服务器，包括：在目标电力系统的数据采集侧部署边缘处理器，其中，边缘处理器用于进行边缘计算；使用边缘处理器预处理多组电力系统数据；将预处理后的多组电力系统数据实时上传至云端服务器。
65.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在目标电力系统的数据采集侧部署边缘处理器，包括：在电力系统的多个数据采集侧分别部署多个边缘处理器，其中，数据采集设备包括以下至少之一：传感器，保电终端设备；将多个边缘处理器和云端服务器接入分布式网络，其中，云端服务器和任意一个边缘处理器为分布式网络中的一个节点。
66.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的
程序代码：将多组电力系统数据实时上传至云端服务器，还包括：根据产生多组电力系统数据的设备类型，将多组电力系统数据划分为第一数据、第二数据和第三数据；采用5g通信技术中的urllc服务将第一数据实时上传至云端服务器；采用区块链加密通信技术将第二数据上传至云端服务器；采用hplc电子载波通信技术将第三数据上传至云端服务器。
67.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：采用区块链加密通信技术将第二数据上传至云端服务器，包括：建立目标设备与以太坊geth节点的连接，其中，目标设备为产生第二数据的设备；获取第二设备的设备信息；发送设备信息至geth节点，触发geth节点的智能合约，进行设备信息的节点共识认证；在设备信息认证通过的情况下，将第二数据发送至geth节点；geth节点将第二数据上传至云端服务器。
68.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：输出目标电力系统的运行状态之后，还包括：判断目标电力系统的运行状态是否正常；在目标电力系统的运行状态为异常的情况下，进行告警提示。
69.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
70.在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
71.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以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，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
72.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。
73.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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
74.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，本发明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(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
75.以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。