[0001] 本发明涉及交通控制技术领域，具体涉及一种交通控制方法、系统、计算设备及介质。

[0002] 随着我国城市建设规模的扩大，车辆日益增多，给道路交通带来了很大的压力，经常有堵车发生。传统的交通信号控制方法，通常是基于固定的时间间隔来切换信号灯，当出现交通拥堵时，则由交通指挥人员进行现场指挥，疏通车辆。但是，随着城市化进程加快和交通流量的增加，交通需求也日渐复杂化。传统的固定时间间隔和交通指挥人员现场指挥相结合的交通控制方式，对交通指挥人员的负担较重。因此，现有技术提出了基于车流量来进行交通控制的方法，通过对车流量进行预测，根据预测的车流量对交通策略进行调整。但是，这种方式获得的交通策略对交通拥堵情况的改善较小，使得交通拥堵率较高。

[0023] 以下对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

[0024] 以下结合附图描述本发明实施例的一种交通控制方法、系统、计算设备及介质。

[0025] 如图1所示，本公开实施例提供了一种交通控制方法，包括：

[0026] 步骤S101，实时获取目标区域内的第一交通信息。

[0027] 可以理解的是，交通信息表征交通情况。

[0028] 步骤S102，将第一交通信息输入到训练完成的目标回归模型，获得对应的信号灯切换周期。

[0029] 在一些实施例中，目标回归模型包括目标线性回归、目标决策树回归、目标随机森林回归、目标XGBoos中的任意一种。

[0030] 信号灯切换周期为各个信号灯的每个颜色灯的持续时间。例如，目标区域的信号灯包括第一信号灯和第二信号灯，则预测的信号灯的切换周期为：第一信号灯的红灯30s，绿灯90s，黄灯3s；第二信号灯的红灯30s，绿灯45s，黄灯3s。即，本实施例中的目标回归模型是用于切换各个颜色灯的持续时间。

[0031] 步骤S103，根据信号灯切换周期对信号灯进行控制，并获取信号灯切换周期内目标区域的第二交通信息。

[0032] 步骤S104，将第二交通信息输入到训练完成的目标分类模型，获得目标区域在信号灯切换周期内的预设时刻每个路口车辆的第一目标通行情况。

[0033] 在一些实施例中，目标分类模型包括目标逻辑回归、目标决策树分类、目标随机森林分类、目标神经网络中的任意一种。

[0034] 通行情况表征通行顺序。例如，通行顺序包括第一优先通行、第二优先通行、第三优先通行、第四优先通行，依次类推。可以理解的是，同一位置的路口通常为4个，即对应的通行顺序包括第一优先通行、第二优先通行、第三优先通行、第四优先通行。

[0035] 步骤S105，将第一目标通行情况与信号灯切换周期内的相同时刻的通行情况进行对比，对信号灯切换周期进行调整。

[0036] 采用本公开实施例提供的一种交通控制方法，通过获取目标区域内的第一交通信息，从而获取到目标区域内的交通情况。再将第一交通信息输入到训练完成的目标回归模型进行预测，获得目标区域内的交通情况所对应的信号灯切换周期。再根据预测获得的信号灯切换周期对信号灯进行控制。并获取信号灯切换周期内目标区域的第二交通信息，从而获得在信号灯切换周期下的交通情况。再将第二交通信息输入到训练完成的目标分类模型进行预测，获得在信号灯切换周期下的交通情况所对应的各个路口的第一目标通行情况。再将第一目标通行情况与信号灯切换周期内的相同时刻的通行情况进行对比，从而对信号灯切换周期进行动态调整。这样，通过目标回归模型进行预测，获得初步的交通策略为信号灯切换周期。按照该信号灯切换周期对信号灯进行控制后，再通过目标分类模型再次进行预测，并将第一目标通行情况与预测获得的信号灯切换周期内的相同时刻的通行情况进行对比，从而实现对初步的交通策略进行检验，并根据检验的结果对信号灯切换周期进行调整，以使得调整后的信号灯切换周期更符合目标区域当前的交通情况，从而能够较大的改善交通拥堵的情况，以能够有效降低交通拥堵率。

[0037] 可以理解的是，通过提取和分析目标区域内各个路段的交通情况(即目标区域的交通信息)，并进行预测，以确定出目标区域内哪些路段的交通压力较大。基于这些交通信息，动态调整目标区域内各个信号灯的配时(即信号灯的切换周期)，优先疏导高流量方向的车辆。例如，当某个路段的车流量异常集中时，系统可以自动延长该方向的绿灯时间，从而减少交通拥堵。这不仅缓解了单一路段的交通压力，还能够优化整个片区的交通流动性，防止因局部拥堵导致的区域性交通瘫痪。又例如，交叉口是片区内交通调度的关键节点，影响着多个方向的车流通行。通过分析交叉口的车流量、车辆等待时间、以及拥堵指数，可以智能地调整信号灯的切换周期。又例如，在高峰期，某个交叉口可能会承受多个方向的高车流量，此时可以通过调整多个交叉口的信号灯，使得车流以“绿波带”的方式顺利通过，减少车辆在每个交叉口的等待时间。这种基于实时数据的动态信号灯控制不仅能提升单个交叉口的通行效率，还能优化整个片区的交通流动性，避免车辆在片区内的频繁停滞和堵塞。

[0038] 这样，通过综合分析目标区域内多个路段和交叉口的交通信息，从而实现目标区域内的全局交通调度。例如，在一个片区的主干道上，如果某个路段出现严重拥堵，通过调整周边路段的信号灯，调整交通流向，分流部分车辆到交通状况较好的次干道或支路，缓解主干道的压力。此外，还可以通过提前调整某些交叉口的信号灯周期，使车辆有序通过，避免拥堵扩散到更广的区域。这种全局调度不仅能够提高单个片区的交通运行效率，还能够协调片区与片区之间的交通流动，减少区域性交通瓶颈和堵塞的发生频率。

[0039] 优选的，第一交通信息包括：时间参数、空间参数、环境参数、行人参数以及车辆通行参数；实时获取目标区域内的第一交通信息，包括：实时获取目标区域内的时间参数、空间参数、环境参数、行人参数以及车辆通行参数。

[0040] 这样，从时间、空间、环境、行人以及车辆通行等方面评价交通情况，能够较为准确地确定目标区域内的交通情况。

[0041] 在一些实施例中，时间参数包括：时刻、节假日、工作日。空间参数包括：交叉口车道占用率、车流密度、交叉口排队长度。环境参数：天气状况、温度、特殊事件。其中，特殊事件表征影响车辆通行的事件。行人参数包括：斑马线上的行人数量。车辆通行参数包括：车流量、车辆平均速度。

[0042] 优选的，将第一目标通行情况与信号灯切换周期内的相同时刻的通行情况进行对比，对信号灯切换周期进行调整，包括：将第一目标通行情况与信号灯切换周期内的相同时刻的通行情况进行对比，获得对比结果。若对比结果为不相同，则调整信号灯切换周期以控制调整后的相同时刻内的通行情况与第一目标通行情况保持一致。按照调整后的信号灯切换周期对信号灯进行控制。

[0043] 可以理解的是，若对比结果相同，则不对信号灯切换周期进行调整。

[0044] 这样，在对比结果不相同时，说明信号灯切换周期内的通行情况仍然需要调整。因此，通过调整信号灯切换周期以控制调整后的相同时刻内的通行情况与第一目标通行情况保持一致，并按照调整后的信号灯切换周期对信号灯进行控制，此时，目标区域内各个路口的车辆均按照第一目标通行情况通行，能够进一步改善目标区域的交通拥堵的情况，从而进一步降低交通拥堵率。

[0045] 可以理解的是，通行情况包括通行顺序。即第一目标通行情况包括通行顺序；信号灯切换周期内的通行情况也包括通行顺序。其中，通行顺序包括第一优先通行、第二优先通行、第三优先通行、第四优先通行，依次类推。可以理解的是，同一位置的路口通常为4个，即对应的通行顺序包括第一优先通行、第二优先通行、第三优先通行、第四优先通行。

[0046] 在一些实施例中，交叉路口的四个路口分别为北向路口、东向路口、南向路口及西方路口。预测获得，在十点整时，第一目标通行情况中的该交叉路口对应的四个路口的通行顺序分别为：北向路口第一优先通行、东向路口第二优先通行、南向路口第三优先通行及西方路口第四优先通行。若，预测获得的同一时刻，信号灯切换周期内的该交叉路口对应的四个路口的通行顺序分别为：北向路口第一优先通行、东向路口第二优先通行、南向路口第三优先通行及西方路口第四优先通行。可见，两者对比结果相同，则不对信号灯切换周期进行调整。若，预测获得的同一时刻，信号灯切换周期内的该交叉路口对应的四个路口的通行顺序分别为：北向路口第二优先通行、东向路口第一优先通行、南向路口第三优先通行及西方路口第四优先通行。可见两者比对结果不相同，则调整信号灯切换周期，使得调整后的信号灯切换周期指向的通行情况为北向路口第一优先通行、东向路口第二优先通行、南向路口第三优先通行及西方路口第四优先通行，从而与相同时刻的第一目标通行情况保持一致。

[0047] 优选的，按照调整后的信号灯切换周期对信号灯进行控制，包括：按照调整后的信号灯切换周期对信号灯进行控制，并持续预设时长。获取预设时长内目标区域的第三交通信息，将第三交通信息输入到目标回归模型，获得新的信号灯切换周期。根据新的信号灯切换周期对信号灯进行控制，并获取新的信号灯切换周期内目标区域的第四交通信息。将第四交通信息输入到目标分类模型，获得目标区域在新的信号灯切换周期内的预设时刻每个路口车辆的第二目标通行情况。将第二目标通行情况与新的信号灯切换周期内的相同时刻的通行情况进行对比，对新的信号灯切换周期进行调整。

[0048] 在按照调整后的信号灯切换周期对信号灯进行控制，并持续预设时长，此时，目标区域内各个路口的车辆均按照第一目标通行情况通行，从而能够有效降低交通拥堵率。由于，交通情况是实时变化的，为了保证对交通拥堵情况的改善，通过获取预设时长内目标区域的第三交通信息，并通过目标回归模型进行预测，从而可以根据第一目标通行情况对应的第三交通信息来预测新的信号灯切换周期，利用新的信号灯切换周期来控制信号灯，从而使得新的信号灯切换周期所指向的各个路口车辆的通行情况更符合当前的交通情况。再通过第二目标通行情况来对新的信号灯切换周期进行验证，并对新的信号灯切换周期进行调整，从而进一步改善交通拥堵的情况，以能够有效降低交通拥堵率。

[0049] 在一些实施例中，预设时长包括第一优先通行的预设时长、第二优先通行的预设时长、第三优先通行的预设时长和第四优先通行的预设时长。例如，交叉路口的四个路口的第一目标通行情况对应的预设时长为：第一优先通行的第一预设时长为90s，第二优先通行的第二预设时长为60s，第三优先通行的预设时长为30s，第四优先通行的预设时长为30s。按照前述预设时长控制信号灯，从而能够改善交叉路口的交通拥堵等情况。

[0050] 优选的，目标回归模型通过以下方式训练获得：采集目标区域内的多个历史交通信息和采集每个历史交通信息对应的历史信号灯切换周期，获得第一训练集。将第一训练集输入到预设的回归模型进行训练，获得目标回归模型。这样，利用历史交通信息和对应的历史信号灯切换周期进行训练，使得获得的目标回归模型能够较为准确地预测与实时交通信息相对应的实时信号灯切换周期，从而便于降低交通拥堵率。

[0051] 可以理解的是，用于进行训练的历史交通信息是交通拥堵率较低的交通信息，从而使得训练获得的目标回归模型所预测出的交通拥堵率也较低。

[0052] 进一步的，采集目标区域内的多个历史交通信息和采集每个历史交通信息对应的历史信号灯切换周期，获得第一训练集，包括：采集目标区域内的多个历史交通信息和采集每个历史交通信息对应的历史信号灯切换周期，对各个历史交通信息进行预处理，将预处理后的数据和对应的历史信号灯切换周期作为第一训练集。

[0053] 在一些实施例中，历史交通数据包括：时间参数、空间参数、环境参数、行人参数和车辆通行参数。时间参数包括：时刻、节假日、工作日。空间参数包括：交叉口车道占用率、车流密度。环境参数：天气、温度、可见度。行人参数包括：斑马线上的行人数量。车辆通行参数包括：车流量、车辆平均速度。

[0054] 具体的，可以通过安装在各个路口的交通摄像头采集车辆和行人的动态视频，并进行分析确定该路口的车辆通行参数、行人参数和空间参数。可以通过埋设与道路中的交通传感器采集车辆数量、速度和类型等，并进行分析确定该通道的车辆通行参数。可以通过车辆GPS系统从车辆的GPS数据中提取车辆的行驶速度和位置信息，并进行分析确定车辆的通行参数。可以通过气象传感器采集天气数据，如温度、湿度、降雨量、气象类型等，并进行分析确定环境参数。

[0055] 进一步的，对各个历史交通信息进行预处理，包括：通过数据清洗、数据过滤、数据归一化和数据数值化的方式对各个历史交通信息进行预处理。

[0056] 在一些实施例中，数据清洗包括去噪声和缺失值处理。其中，去噪声：移除异常或无效的数据点。例如，排除车速数据中的极端值(如异常高的速度)或错误的车流计数。对于GPS数据，剔除因信号干扰导致的定位误差。缺失值处理：对缺失的数据进行补全或插值。例如，在车流量数据中，若某时间段的数值缺失，可根据前后时段的平均值进行补全，或者采用线性插值的方法恢复数据连续性。

[0057] 在一些实施例中，数据过滤包括时间筛选和场景过滤。其中，时间筛选：根据特定的应用需求，筛选出与交通信号优化相关的关键时段数据。例如，提取早晚高峰的交通数据，忽略夜间低流量时段。场景过滤：选择特定场景的数据。例如，着重关注雨天、雾天等的交通数据，以研究恶劣天气对交通流量和交通控制的影响。

[0058] 在一些实施例中，数据归一化包括数据标准化和数据对齐。其中，数值标准化：将不同来源的数据(如车辆数量、车速、车流密度等)进行标准化处理，使各特征在同一尺度下可比。例如，将车速数据进行归一化处理，使得车速的数值范围在0到1之间。数据对齐：对不同数据源采集的异步数据进行对齐，使其在相同的时间窗口内进行分析。例如，将交通摄像头采集的每秒钟视频数据与GPS系统记录的每分钟位置数据进行对齐，统一时间尺度。

[0059] 在一些实施例中，数据数值化：将时间参数、环境参数这类非数值的数据进行数据化处理。例如，将节假日确定为1，非节假日确定为0。

[0060] 进一步的，将预处理后的数据和对应的历史信号灯切换周期作为第一训练集，包括：将预处理后的数据进行数据融合，将融合后的数据作为第一训练集的特征部分，将对应的历史信号灯切换周期作为第一训练集的样本部分。

[0061] 例如，为便于理解，本实施例并未示出行人参数和车辆通行参数。时间参数：hour_of_day：小时(例如8表示早高峰)；day_of_week：星期几(例如1表示星期一)；is_hol iday：是否节假日(1表示是，0表示否)。空间参数：road_segment_flow_dens ity：路段的车流密度(例如，车/分钟)；intersect ion_queue_length：交叉口排队长度(例如，车辆数量)；
lane_occupat ion_rate：车道占用率(例如，百分比)。环境参数：weather_condit ion：天气状况(例如，晴天、雨天的编码)；temperature：温度(例如，摄氏度)；special_events：特殊事件(例如，交通事故、道路施工的标识)。通过将上述特征进行融合，每个数据点(训练集中样本的特征部分)包含以下输入数据：时间参数：[hour_of_day＝8,day_of_week＝1,is_hol iday＝0]。空间参数：[road_segment_flow_dens ity＝150,intersect ion_queue_length＝20,lane_occupat ion_rate＝75]；环境参数：[weather_condit ion＝1,temperature＝22,special_events＝0]。可以理解的是，将特征部分进行数据融合(如，构建特征向量作为特征部分的输入数据等)是较为成熟的现有技术，在此就不再进行赘述。

[0062] 在一些实施例中，预设的回归模型包括线性回归、决策树回归、随机森林回归、XGBoost中的任意一种。

[0063] 优选的，采集每个历史交通信息对应的历史信号灯切换周期，包括：确定各个历史交通信息对应的各个路口是否有现场指挥。若有现场指挥，则基于现场指挥的情况确定对应的历史信号灯切换周期。若无现场指挥，则将路口的实际信号灯切换周期确定为对应路口的历史信号灯切换周期。

[0064] 可以理解的是，现场指挥指的是交通指挥人员在目标区域内的现场指挥情况。通常情况下，交通指挥人员进行现场指挥时，车辆驾驶员会根据现场指挥的情况进行通行。即，交通指挥人员现场指挥的通行会优先于信号灯指向的通行。这样，通过确定历史交通信息对应的各个路口是否有现场指挥，从而可以确定车辆驾驶员的实际通行情况，从而便于确定真实的历史信号灯切换周期。即，将现场指挥的情况作为历史信号灯周期。

[0065] 进一步的，还通过以下方式训练获得目标回归模型：调整训练集中的多个历史交通信息，并模拟对应的信号灯切换周期。利用调整后的多个历史交通信息和模拟的对应的信号灯切换周期，作为新的第一训练集。并利用新的第一训练集对当前的目标回归模型进行训练，获得新的目标回归模型。将新的目标回归模型作为最终的目标模型。

[0066] 可以理解的是，人为根据历史交通信息模拟对应的信号灯切换周期。这样，通过调整第一训练集的参数来训练目标回归模型，使得获得的新的目标回归模型所预测出的数据更为准确。

[0067] 优选的，目标回归模型通过以下方式训练获得：采集目标区域内的多个历史交通信息和采集每个历史交通信息对应的通行情况，获得第二训练集。将第二训练集输入到预设的分类模型进行训练，获得目标分类模型。这样，利用历史交通信息和对应的通行情况进行训练，使得获得的目标分类模型能够较为准确地预测与实时交通信息相对应的实时通行情况，从而便于对信号灯切换周期进行验证，以进一步降低交通拥堵率。

[0068] 进一步的，还通过以下方式训练获得目标分类模型：调整训练集中的多个历史交通信息，并模拟对应的通行情况。利用调整后的多个历史交通信息和模拟的对应的通行情况，作为新的第二训练集。并利用新的第二训练集对当前的目标分类模型进行训练，获得新的目标分类模型。将新的目标分类模型作为最终的目标模型。

[0069] 可以理解的是，人为根据历史交通信息模拟对应的通行情况。这样，通过调整第二训练集的参数来训练目标分类模型，使得获得的新的目标分类型所预测出的数据更为准确。

[0070] 在一些实施例中，利用目标回归模型和目标分类模型进行预测，获得信号灯切换周期和通行情况，并以此对目标区域内的信号灯进行控制。再根据控制后的交通情况(即交通信息)对目标回归模型和目标分类模型进行训练调整，使得目标回归模型和目标分类模型预测获得的数据更贴合目标区域的实际交通情况，从而能够目标区域的实际交通情况动态调整信号灯的控制策略，以便进一步改善交通拥堵的情况，以能够降低交通拥堵率。

[0071] 优选的，一种交通控制方法，还包括：若信号灯切换周期，和/或，第一目标通行情况存在异常，则向预设的服务器发出预警提示。

[0072] 这样，通过在信号灯切换周期和/或第一目标通行情况存在异常时，向预设的服务器发出预警提示，便于提醒工作人员及时进行处理，从而保证目标区域的交通安全。

[0073] 结合图2所示，图2提供了一种交通控制系统100。包括：获取模块101、第一预测模块102、控制模块103、第二预测模块104、调整模块105。其中，获取模块，用于实时获取目标区域内的第一交通信息。第一预测模块，用于将第一交通信息输入到训练完成的目标回归模型，获得对应的信号灯切换周期。控制模块，用于根据信号灯切换周期对信号灯进行控制，并获取信号灯切换周期内目标区域的第二交通信息。第二预测模块，用于将第二交通信息输入到训练完成的目标分类模型，获得目标区域在信号灯切换周期内的预设时刻每个路口车辆的第一目标通行情况。调整模块，用于将第一目标通行情况与信号灯切换周期内的相同时刻的通行情况进行对比，对信号灯切换周期进行调整。

[0074] 采用本公开实施例提供的一种交通控制系统，通过获取目标区域内的第一交通信息，从而获取到目标区域内的交通情况。再将第一交通信息输入到训练完成的目标回归模型进行预测，获得目标区域内的交通情况所对应的信号灯切换周期。再根据预测获得的信号灯切换周期对信号灯进行控制。并获取信号灯切换周期内目标区域的第二交通信息，从而获得在信号灯切换周期下的交通情况。再将第二交通信息输入到训练完成的目标分类模型进行预测，获得在信号灯切换周期下的交通情况所对应的各个路口的第一目标通行情况。再将第一目标通行情况与信号灯切换周期内的相同时刻的通行情况进行对比，从而对信号灯切换周期进行动态调整。这样，通过目标回归模型进行预测，获得初步的交通策略为信号灯切换周期。按照该信号灯切换周期对信号灯进行控制后，再通过目标分类模型再次进行预测，并将第一目标通行情况与预测获得的信号灯切换周期内的相同时刻的通行情况进行对比，从而实现对初步的交通策略进行检验，并根据检验的结果对信号灯切换周期进行调整，以使得调整后的信号灯切换周期更符合目标区域当前的交通情况，从而能够较大的改善交通拥堵的情况，以能够有效降低交通拥堵率。

[0075] 优选的，第一交通信息包括：时间参数、空间参数、环境参数、行人参数以及车辆通行参数；获取模块，具体用于实时获取目标区域内的时间参数、空间参数、环境参数、行人参数以及车辆通行参数。

[0076] 优选的，调整模块，具体用于将第一目标通行情况与信号灯切换周期内的相同时刻的通行情况进行对比，获得对比结果；若对比结果为不相同，则调整信号灯切换周期以控制调整后的相同时刻内的通行情况与第一目标通行情况保持一致；按照调整后的信号灯切换周期对信号灯进行控制。

[0077] 优选的，调整模块，具体用于按照调整后的信号灯切换周期对信号灯进行控制，并持续预设时长；获取预设时长内目标区域的第三交通信息，将第三交通信息输入到目标回归模型，获得新的信号灯切换周期；根据新的信号灯切换周期对信号灯进行控制，并获取新的信号灯切换周期内目标区域的第四交通信息；将第四交通信息输入到目标分类模型，获得目标区域在新的信号灯切换周期内的预设时刻每个路口车辆的第二目标通行情况；将第二目标通行情况与新的信号灯切换周期内的相同时刻的通行情况进行对比，对新的信号灯切换周期进行调整。

[0078] 优选的，一种交通控制系统，还包括训练模块。训练模块，用于采集目标区域内的多个历史交通信息和采集每个历史交通信息对应的历史信号灯切换周期，获得第一训练集；将第一训练集输入到预设的回归模型进行训练，获得目标回归模型。

[0079] 优选的，训练模块，具体用于确定各个历史交通信息对应的各个路口是否有现场指挥；若有现场指挥，则基于现场指挥的情况确定对应的历史信号灯切换周期；若无现场指挥，则将路口的实际信号灯切换周期确定为对应路口的历史信号灯切换周期。

[0080] 优选的，一种交通控制系统，还包括预警模块。预警模块，用于若信号灯切换周期，和/或，第一目标通行情况存在异常，则向预设的服务器发出预警提示。

[0081] 本发明实施例的一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现上述一种交通控制方法的部分或全部步骤。

[0082] 其中，计算设备可以选用电脑，相对应地，其程序为电脑软件，且上述关于本发明的一种计算设备中的各参数和步骤，可参考上文中一种交通控制方法的实施例中的各参数和步骤，在此不做赘述。

[0083] 本发明实施例中一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在运行时，执行上述一种交通控制方法的步骤。

[0084] 其中，计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。

[0085] 本公开实施例的技术方案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，包括一个或多个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)执行本公开实施例方法的全部或部分步骤。而前述的计算机可读存储介质可以是非暂态计算机可读存储介质，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 AccessMemory)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态计算机可读存储介质。

[0086] 所属技术领域的技术人员知道，本发明可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。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。

[0087] 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。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。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。

[0088] 尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。