本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于智慧城市场景下。提供了一种事件检测的方法、装置、电子设备以及可读存储介质。
背景技术：
按照目前城市管理的规划布局，在城市的各个位置安装了大量的视频装置进行监控。通过使用这些海量的数据，对城市管理规范化，城市网格智能化都将起到积极的作用。但是现有技术在使用监控视频流数据进行事件检测时，存在稳定性差、检测结果的准确性较低的技术问题。
技术实现要素：
本公开提供了一种事件检测的方法、装置、电子设备以及可读存储介质，用于提升事件检测的准确性与效率。
根据本公开的第一方面，提供了一种事件检测的方法，包括：获取图像数据，识别所述图像数据的城市场景；确定与所述城市场景对应的待检测目标与待检测事件；对所述图像数据中的待检测目标进行检测，得到所述待检测事件的检测状态；根据所述待检测事件的检测状态，得到所述图像数据的事件检测结果。
根据本公开的第二方面，提供了一种事件检测的装置，包括：获取单元，用于获取图像数据，识别所述图像数据的城市场景；确定单元，用于确定与所述城市场景对应的待检测目标与待检测事件；检测单元，用于对所述图像数据中的待检测目标进行检测，得到所述待检测事件的检测状态；处理单元，用于根据所述待检测事件的检测状态，得到所述图像数据的事件检测结果。
根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方法。
根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的方法。
根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。
由以上技术方案可以看出，本公开首先识别所获取的图像数据的城市场景，然后确定与城市场景对应的待检测目标与待检测事件，最后再对图像数据中的待检测目标进行检测，从而根据所得到的待检测事件的检测状态来得到图像数据的事件检测结果，由于将不同的城市场景与不同的待检测目标与待检测事件进行对应，因此本公开能够提升事件检测的准确性与效率。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是根据本公开第一实施例的示意图；
图2是根据本公开第二实施例的示意图；
图3是根据本公开第三实施例的示意图；
图4是根据本公开第四实施例的示意图；
图5是用来实现本公开实施例的事件检测的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和机构的描述。
图1是根据本公开第一实施例的示意图。如图1所示，本实施例的事件检测的方法，具体可以包括如下步骤：
s101、获取图像数据，识别所述图像数据的城市场景；
s102、确定与所述城市场景对应的待检测目标与待检测事件；
s103、对所述图像数据中的待检测目标进行检测，得到所述待检测事件的检测状态；
s104、根据所述待检测事件的检测状态，得到所述图像数据的事件检测结果。
本实施例的事件检测方法，首先识别所获取的图像数据的城市场景，然后确定与城市场景对应的待检测目标与待检测事件，最后再对图像数据中的待检测目标进行检测，从而根据所得到的待检测事件的检测状态来得到图像数据的事件检测结果，由于将不同的城市场景与不同的待检测目标与待检测事件进行对应，因此本实施例能够提升事件检测的准确性与效率。
本实施例执行s101所获取的图像数据，可以是从由城市的某一监控区域的摄像装置实时拍摄的视频流数据中所提取得到的；所获取的图像数据中包含至少一张城市图像，所包含的城市图像可以对应于道路、广场、学校等城市场景中的至少一种。
本实施例在执行s101获取图像数据时，可以采用的可选实现方式为：获取城市的视频流数据，不同的视频流数据对应于不同的城市场景；从所获取的视频流数据中提取至少一张关键帧图像，作为图像数据。
本实施例在执行s101获取图像数据之后，识别所获取的图像数据的城市场景。在通常情况下，本实施例识别得到的城市场景仅为道路、广场、学校等中的一个，但也存在通过识别图像数据会得到多个城市场景的情况。
本实施例在执行s101识别图像数据的城市场景时，可以采用的可选实现方式为：将所获取的图像数据输入第一识别模型，根据第一识别模型的输出结果得到图像数据的城市场景，本实施例中的第一识别模型是预先训练得到的，其能够对图像数据所对应的城市场景进行识别。
另外，本实施例在执行s101识别图像数据的城市场景时，也可以通过计算图像数据与不同的标准图像之间的相似度的方式，将与图像数据最相似的标准图像所对应的城市场景，作为所获取的图像数据的城市场景。
本实施例在执行s101识别所获取的图像数据的城市场景之后，执行s102确定与识别得到的城市场景对应的待检测目标与待检测事件。其中，本实施例执行s102所确定的待检测目标可以为一个，也可以为多个；所确定的待检测事件可以为一个，也可以为多个。
本实施例中不同的城市场景对应于不同的待检测目标与不同的待检测事件，通过区分城市场景所对应的待检测对象的方式，从而实现仅对图像数据中特定的待检测对象进行检测的目的，能够有效地避免检测的盲目性，提升事件检测的效率。
举例来说，若城市场景为市场，对应市场的待检测目标可以包含人、摊位、桌椅、广告牌、垃圾、积水等，对应市场的待检测事件可以包含违规经营事件、积水事件等；若城市场景为道路，对应道路的待检测目标可以包含车辆、摩托车、人力车、路牌、绿地、积水等，对应道路的待检测事件可以包含违章停车事件、占道事件、积水事件等。
本实施例在执行s102确定与城市场景对应的待检测目标与待检测事件时，可以根据预设的对应关系来确定，该预设的对应关系中包含各城市场景，以及各城市场景对应的待检测目标与待检测事件。
本实施例在执行s102确定城市场景对应的待检测目标与待检测事件之后，执行s103对图像数据中的待检测目标进行检测，得到待检测事件的检测状态。其中，本实施例执行s103所得到的待检测事件的检测状态为正常状态与异常状态中的一种。
可以理解的是，若本实施例执行s102确定了多个待检测事件，则本实施例执行s103可分别得到每个待检测事件所对应的检测状态。
具体地，本实施例在执行s103对图像数据中的待检测目标进行检测，得到待检测事件的检测状态时，可以采用的可选实现方式为：将所获取的图像数据与所确定的待检测目标输入第二识别模型，根据第二识别模型的输出结果得到待检测事件的检测状态，本实施例中的第二识别模型是预先训练得到的，其能够根据图像数据与待检测目标，来得到与图像数据对应的每个待检测事件的检测状态。
另外，本实施例在执行s103对图像数据中的待检测目标进行检测，得到待检测事件的检测状态时，也可以根据图像数据中是否存在待检测目标的检测结果，来得到待检测事件的检测状态，例如对应道路的图像数据中存在积水，则确定积水事件处于异常状态。
本实施例在执行s103得到待检测事件的检测状态之后，执行s104根据所得到的待检测事件的检测状态，得到图像数据的事件检测结果。
本实施例在执行s104时，可以直接将所得到的待检测事件的检测状态作为图像数据的事件检测结果。
由于本实施例在执行s103时所获取的待检测事件的检测状态可能存在错误，因此为了提升所得到的事件检测结果的准确性，本实施例在执行s104根据待检测事件的检测状态，得到图像数据的事件检测结果时，可以采用的可选实现方式为：将所获取的图像数据与所得到的待检测事件的事件状态发送至用户，以用于用户对待检测事件的事件状态进行确认；根据用户所返回的确认结果，得到图像数据的事件检测结果。
也就是说，本实施例还可以通过用户对所得到的待检测事件的事件状态进行核查，从而尽可能地去除待检测事件的错误的事件状态，进一步提升所得到的事件检测结果的准确性。本实施例还能使用用户所返回的确认结果来对第二识别模型进行优化，即将图像数据、图像数据的待检测目标与确认结果作为训练数据，继续对第二识别模型进行更新，使得第二识别模型能够输出更为准确的待检测事件的检测状态。
另外，本实施例在执行s104得到所获取的图像数据的事件检测结果之后，还可以包含以下内容：确定所得到的事件检测结果中是否存在处于异常状态的待检测事件；在确定事件检测结果中存在处于异常状态的待检测事件的情况下，发出报警信息，所发出的报警信息中包含待检测事件的异常状态与处于异常状态的待检测事件的位置信息，从而提升报警的准确性以及异常事件的处置效率。
可以理解的是，本实施例可以向相关部门人员来发出报警信息，以使得相关部门人员能够快速地处置城市中出现的异常事件。
图2是根据本公开第二实施例的示意图。图2示出了事件检测系统200，其包含基础配置模块、视频播放存储模块、视频分析模块、报警信息存储模块与信息处置模块。其中，基础配置模块用于按照用户需求来灵活地配置不同视频数据流的处理规则，使得视频数据流可以分时处理，也可以批量处理；视频播放存储模块用于完成视频数据流的实时播放和存储，并且支持视频数据流的调取与浏览；视频分析模块用于完成上述实施例的事件检测以及异常事件的报警；报警信息存储模块用于实现报警信息的分类检索与查询展示；信息处置模块用于实现对于异常事件的处置。
图3是根据本公开第三实施例的示意图。图3示出了信息处置单元的处理流程图：将视频数据流输入视频分析模块之后，视频分析模块进行事件检测；在视频分析模块检测出异常事件之后，生成报警信息并上报至信息处置单元；信息处置单元将报警信息发送至相关部分人员进行确认，若异常事件检测错误，则将确认结果返回视频分析模块；若异常事件无需进行处理，则结束流程；若异常事件需要进行处理，则下发处置，并在确定处置已完成的情况下，进行核查以确定异常事件是否已完成处理，若未进行核查则转至执行下发处置。
图4是根据本公开第四实施例的示意图。如图4所示，本实施例的事件检测的装置400，包括：
获取单元401、用于获取图像数据，识别所述图像数据的城市场景；
确定单元402、用于确定与所述城市场景对应的待检测目标与待检测事件；
检测单元403、用于对所述图像数据中的待检测目标进行检测，得到所述待检测事件的检测状态；
处理单元404、用于根据所述待检测事件的检测状态，得到所述图像数据的事件检测结果。
获取单元401所获取的图像数据，可以是从由城市的某一监控区域的摄像装置实时拍摄的视频流数据中所提取得到的；所获取的图像数据中包含至少一张城市图像，所包含的城市图像可以对应于道路、广场、学校等城市场景中的至少一种。
获取单元401在获取图像数据时，可以采用的可选实现方式为：获取城市的视频流数据；从所获取的视频流数据中提取至少一张关键帧图像，作为图像数据。
获取单元401在获取图像数据之后，识别所获取的图像数据的城市场景。在通常情况下，获取单元401识别得到的城市场景仅为道路、广场、学校等中的一个，但也存在通过识别图像数据会得到多个城市场景的情况。
获取单元401在识别图像数据的城市场景时，可以采用的可选实现方式为：将所获取的图像数据输入第一识别模型，根据第一识别模型的输出结果得到图像数据的城市场景。
另外，获取单元401在识别图像数据的城市场景时，也可以通过计算图像数据与不同的标准图像之间的相似度的方式，将与图像数据最相似的标准图像所对应的城市场景，作为所获取的图像数据的城市场景。
本实施例在由获取单元401识别所获取的图像数据的城市场景之后，由确定单元402确定与识别得到的城市场景对应的待检测目标与待检测事件。其中，确定单元402所确定的待检测目标可以为一个，也可以为多个；所确定的待检测事件可以为一个，也可以为多个。
确定单元402在确定与城市场景对应的待检测目标与待检测事件时，可以根据预设的对应关系来确定，该预设的对应关系中包含各城市场景，以及各城市场景对应的待检测目标与待检测事件。
本实施例在由确定单元402确定城市场景对应的待检测目标与待检测事件之后，由检测单元403对图像数据中的待检测目标进行检测，得到待检测事件的检测状态。其中，检测单元403所得到的待检测事件的检测状态为正常状态与异常状态中的一种。
可以理解的是，若确定单元402确定了多个待检测事件，则检测单元403可分别得到每个待检测事件所对应的检测状态。
具体地，检测单元403在对图像数据中的待检测目标进行检测，得到待检测事件的检测状态时，可以采用的可选实现方式为：将所获取的图像数据与所确定的待检测目标输入第二识别模型，根据第二识别模型的输出结果得到待检测事件的检测状态。
另外，检测单元403在对图像数据中的待检测目标进行检测，得到待检测事件的检测状态时，也可以根据图像数据中是否存在待检测目标的检测结果，来得到待检测事件的检测状态，例如对应道路的图像数据中存在积水，则确定积水事件处于异常状态。
本实施例在由检测单元403得到待检测事件的检测状态之后，由处理单元404根据所得到的待检测事件的检测状态，得到图像数据的事件检测结果。
处理单元404可以直接将检测单元403所得到的待检测事件的检测状态作为图像数据的事件检测结果。
由于检测单元403所获取的待检测事件的检测状态可能存在错误，因此为了提升所得到的事件检测结果的准确性，处理单元404在根据待检测事件的检测状态，得到图像数据的事件检测结果时，可以采用的可选实现方式为：将所获取的图像数据与所得到的待检测事件的事件状态发送至用户，以用于用户对待检测事件的事件状态进行确认；根据用户所返回的确认结果，得到图像数据的事件检测结果。
也就是说，处理单元404还可以通过用户对所得到的待检测事件的事件状态进行核查，从而尽可能地去除待检测事件的错误的事件状态，进一步提升所得到的事件检测结果的准确性。处理单元404还能使用用户所返回的确认结果来对第二识别模型进行优化，即将图像数据、图像数据的待检测目标与确认结果作为训练数据，继续对第二识别模型进行更新，使得第二识别模型能够输出更为准确的待检测事件的检测状态。
另外，本实施例中的事件检测的装置400中还可以包含报警单元405，用于执行：在得到所获取的图像数据的事件检测结果之后，确定所得到的事件检测结果中是否存在处于异常状态的待检测事件；在确定事件检测结果中存在处于异常状态的待检测事件的情况下，发出报警信息，所发出的报警信息中包含待检测事件的异常状态与处于异常状态的待检测事件的位置信息。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
如图5所示，是根据本公开实施例的事件检测的方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图5所示，设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(ram)503中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram503中，还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、rom502以及ram503通过总线504彼此相连。输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。
设备500中的多个部件连接至i/o接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元505，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如事件检测的方法。例如，在一些实施例中，事件检测的方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。
在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到ram503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的事件检测的方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行事件检测的方法。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务(“virtualprivateserver”，或简称“vps”)中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。
1.一种事件检测的方法，包括：
获取图像数据，识别所述图像数据的城市场景；
确定与所述城市场景对应的待检测目标与待检测事件；
对所述图像数据中的待检测目标进行检测，得到所述待检测事件的检测状态；
根据所述待检测事件的检测状态，得到所述图像数据的事件检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取图像数据包括：
获取城市的视频流数据；
从所述视频流数据中提取至少一张关键帧图像，作为所述图像数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定与所述城市场景对应的待检测目标与待检测事件包括：
根据预设的对应关系，确定与所述城市场景对应的待检测目标与待检测事件。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述图像数据中的待检测目标进行检测，得到所述待检测事件的检测状态包括：
将所述图像数据与所述待检测目标输入第二识别模型，根据所述第二识别模型的输出结果得到所述待检测事件的检测状态。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述待检测事件的检测状态，得到所述图像数据的事件检测结果包括：
将所述图像数据与所述待检测事件的事件状态发送至用户；
根据用户所返回的确认结果，得到所述图像数据的事件检测结果。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
在得到所述图像数据的事件检测结果之后，确定所述事件检测结果中是否存在处于异常状态的待检测事件；
在确定所述事件检测结果中存在处于异常状态的待检测事件的情况下，发出报警信息。
7.一种事件检测的装置，包括：
获取单元，用于获取图像数据，识别所述图像数据的城市场景；
确定单元，用于确定与所述城市场景对应的待检测目标与待检测事件；
检测单元，用于对所述图像数据中的待检测目标进行检测，得到所述待检测事件的检测状态；
处理单元，用于根据所述待检测事件的检测状态，得到所述图像数据的事件检测结果。
8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述获取单元在获取图像数据时，具体执行：
获取城市的视频流数据；
从所述视频流数据中提取至少一张关键帧图像，作为所述图像数据。
9.根据权利要求7所述的装置，其中，所述确定单元在确定与所述城市场景对应的待检测目标与待检测事件时，具体执行：
根据预设的对应关系，确定与所述城市场景对应的待检测目标与待检测事件。
10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述检测单元在对所述图像数据中的待检测目标进行检测，得到所述待检测事件的检测状态时，具体执行：
将所述图像数据与所述待检测目标输入第二识别模型，根据所述第二识别模型的输出结果得到所述待检测事件的检测状态。
11.根据权利要求7所述的装置，其中，所述处理单元在根据所述待检测事件的检测状态，得到所述图像数据的事件检测结果时，具体执行：
将所述图像数据与所述待检测事件的事件状态发送至用户；
根据用户所返回的确认结果，得到所述图像数据的事件检测结果。
12.根据权利要求7所述的装置，还包括报警单元，用于执行：
在所述处理单元得到所述图像数据的事件检测结果之后，确定所述事件检测结果中是否存在处于异常状态的待检测事件；
在确定所述事件检测结果中存在处于异常状态的待检测事件的情况下，发出报警信息。
13.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至6中任一项所述的方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至6中任一项所述的方法。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1至6中任一项所述的方法。
技术总结