全文摘要
本申请实施例提供一种基于边缘计算的智慧人口统计的方法和系统。该方法包括：根据人口特征及边缘服务器地理位置构建边缘计算网络；所述边缘计算网络包括：边缘传感器、边缘服务器、计算中心；边缘传感器采集人口信息，更新所述边缘服务器本地存储信息；每个边缘服务器接收其自身附近的邻居边缘服务器发出的更新通知，并更新存储信息；在每个所述边缘服务器本地进行统计分析，将统计分析结果发回计算中心；接收所述计算中心的指令和数据，与指定边缘服务器进行数据交换及协同分析。本申请实施例的一种基于边缘计算的智慧人口统计的方法和系统，通过结合人口统计方法和边缘计算特点，提高了人口统计数据的传输效率，加快了人口统计的计算速度。
主设计要求
1.一种基于边缘计算的智慧人口统计方法，其特征在于，包括：根据人口特征及边缘服务器地理位置构建边缘计算网络；所述边缘计算网络包括：边缘传感器、边缘服务器、计算中心；边缘传感器采集人口信息，更新所述边缘服务器本地存储信息；每个边缘服务器接收其自身附近的邻居边缘服务器发出的更新通知，并更新存储信息；在每个所述边缘服务器本地进行统计分析，将统计分析结果发回计算中心；接收所述计算中心的指令和数据，与指定边缘服务器进行数据交换及协同分析；所述根据人口特征及边缘服务器地理位置构建边缘计算网络，包括：所述边缘服务器将本边缘服务器所在社区人口特征及地理位置发送至计算中心；所述计算中心根据所述边缘服务器发送的人口特征及地理位置进行查询和计算，将得到的邻居边缘服务器集合返回给所述边缘服务器；所述边缘服务器根据计算中心返回的所述邻居边缘服务器集合，更新本地邻居列表，并向所述邻居边缘服务器集合中的边缘服务器发起建立连接请求；所述邻居边缘服务器收到连接请求后，判断是否需要建立连接：若需要建立连接，则与所述边缘服务器建立连接，并向所述计算中心发送建立连接结果；若不需要建立连接，则向所述边缘服务器发送拒绝响应，并向所述计算中心发送建立连接结果；所述计算中心更新边缘网络拓扑存储信息；所述每个边缘服务器接收其自身附近的邻居边缘服务器发出的更新通知，并更新存储信息，包括：基于边缘服务器访问频率和人口数据规模，所述邻居边缘服务器的更新范围的计算方式如下：Spreadi＝α∑nFij+(1-α)∑nMij其中，Spreadi为所述边缘服务器i的数据更新范围指数，α为加权系数，Fij为所述边缘服务器i中第j块人口数据块的访问频度，Mij为所述边缘服务器i中第j块人口数据块的大小，n为所述边缘服务器i的数据块总数。
设计方案
1.一种基于边缘计算的智慧人口统计方法，其特征在于，包括：
根据人口特征及边缘服务器地理位置构建边缘计算网络；所述边缘计算网络包括：边缘传感器、边缘服务器、计算中心；
边缘传感器采集人口信息，更新所述边缘服务器本地存储信息；
每个边缘服务器接收其自身附近的邻居边缘服务器发出的更新通知，并更新存储信息；
在每个所述边缘服务器本地进行统计分析，将统计分析结果发回计算中心；
接收所述计算中心的指令和数据，与指定边缘服务器进行数据交换及协同分析；
所述根据人口特征及边缘服务器地理位置构建边缘计算网络，包括：
所述边缘服务器将本边缘服务器所在社区人口特征及地理位置发送至计算中心；
所述计算中心根据所述边缘服务器发送的人口特征及地理位置进行查询和计算，将得到的邻居边缘服务器集合返回给所述边缘服务器；
所述边缘服务器根据计算中心返回的所述邻居边缘服务器集合，更新本地邻居列表，并向所述邻居边缘服务器集合中的边缘服务器发起建立连接请求；
所述邻居边缘服务器收到连接请求后，判断是否需要建立连接：若需要建立连接，则与所述边缘服务器建立连接，并向所述计算中心发送建立连接结果；若不需要建立连接，则向所述边缘服务器发送拒绝响应，并向所述计算中心发送建立连接结果；
所述计算中心更新边缘网络拓扑存储信息；
所述每个边缘服务器接收其自身附近的邻居边缘服务器发出的更新通知，并更新存储信息，包括：
基于边缘服务器访问频率和人口数据规模，所述邻居边缘服务器的更新范围的计算方式如下：
Spreadi<\/sub>＝α∑n<\/sub>Fij<\/sub>+(1-α)∑n<\/sub>Mij<\/sub>
其中，Spreadi<\/sub>为所述边缘服务器i的数据更新范围指数，α为加权系数，Fij<\/sub>为所述边缘服务器i中第j块人口数据块的访问频度，Mij<\/sub>为所述边缘服务器i中第j块人口数据块的大小，n为所述边缘服务器i的数据块总数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘传感器采集人口信息，更新所述边缘服务器本地存储信息，包括：
根据边缘服务器和\/或计算中心分析统计需求，通过边缘传感器进行一次或多次反馈式人口信息采集。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在每个所述边缘服务器本地进行统计分析，将统计分析结果发回计算中心，包括：
所述统计分析包括人口结构分析、人口热力分析、人口职住分析、人口迁徙分析、人口出行分析、人口经济分析、实时人流分析、实时人流检测；
当所述边缘服务器进行统计分析时，如果本地计算资源或数据缺失，则向邻居边缘服务器发起协助请求，调取资源或数据继续统计分析。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收所述计算中心的指令和数据，与指定边缘服务器进行数据交换及协同分析，包括：
所述计算中心指令包含控制命令和指定参与数据交换及协同分析的边缘服务器集合；
所述参与数据交换及协同分析的边缘服务器集合中的边缘服务器根据人口统计分析效率向计算中心发送计算资源调整请求。
设计说明书
技术领域
本申请涉及边缘计算及人口统计领域，尤其涉及一种基于边缘计算的智慧人口统计方法和系统。
背景技术
边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近服务。边缘计算通过给予网络边缘设备一定的计算能力和存储能力，形成“智能终端—边缘服务器—云数据中心”三层系统结构，在网络的边缘提供通信和IT服务、存储和计算资源，以降低应用的处理延迟以及更有效地利用移动网络。传统智慧人口统计过程中，一般采用客户端采集，服务器端汇总统计的模式进行，客户端不具备计算能力，所有数据均需发回服务器端进行统计分析作业，客户端之间也不能进行协同工作，所有数据、资源的调配均需在服务器端进行，这样浪费了本地计算资源，加重了服务器的计算压力，并且存在大量的通信延迟，严重影响了人口统计的效率。因此，可以考虑基于边缘计算技术进行智慧人口统计作业。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于边缘计算的智慧人口统计方法和系统，降低人口统计任务处理延时，解决目前人口统计过程中，服务器数据存储、更新效率低的技术问题。
基于上述目的，本申请提出了一种基于边缘计算的智慧人口统计方法，包括：
根据人口特征及边缘服务器地理位置构建边缘计算网络；所述边缘计算网络包括：边缘传感器、边缘服务器、计算中心；
边缘传感器采集人口信息，更新所述边缘服务器本地存储信息；
每个边缘服务器接收其自身附近的邻居边缘服务器发出的更新通知，并更新存储信息；
在每个所述边缘服务器本地进行统计分析，将统计分析结果发回计算中心；
接收所述计算中心的指令和数据，与指定边缘服务器进行数据交换及协同分析。
在一些实施例中，在所述根据人口特征及边缘服务器地理位置构建边缘计算网络，所述方法，还包括：
所述边缘服务器将本边缘服务器所在社区人口特征及地理位置发送至计算中心。
所述计算中心根据所述边缘服务器发送的人口特征及地理位置进行查询和计算，将得到的邻居服务器集合返回给所述边缘服务器；
所述边缘服务器根据计算中心返回的所述邻居服务器集合，更新本地邻居列表，并向所述邻居服务器集合中的边缘服务器发起建立连接请求；
所述邻居服务器收到连接请求后，判断是否需要建立连接：若需要建立连接，则与所述边缘服务器建立连接，并向所述计算中心发送建立连接结果；若不需要建立连接，则向所述边缘服务器发送拒绝响应，并向所述计算中心发送建立连接结果；
所述计算中心更新边缘网络拓扑存储信息。
在一些实施例中，所述每个边缘传感器采集人口信息，更新所述边缘服务器本地存储信息具体包括：
根据边缘服务器和\/或计算中心分析统计需求，通过边缘传感器进行一次或多次反馈式人口信息采集。
在一些实施例中，所述邻居服务器接收所述边缘服务器发出的更新通知，并更新存储信息，包括：
基于边缘服务器访问频率和人口数据规模，所述邻居服务器的更新范围的计算方式如下：
Spreadi<\/sub>＝α∑n<\/sub>Fij<\/sub>+(1-α)∑n<\/sub>Mij<\/sub>
其中，Spreadi<\/sub>为所述边缘服务器i的数据更新范围指数，α为加权系数， F ij<\/sub>为所述边缘服务器i中第j块人口数据块的访问频度，Mij<\/sub>为所述边缘服务器i中第j块人口数据块的大小，n为所述边缘服务器i的数据块总数。
在一些实施例中，所述在所述边缘服务器本地进行统计分析，并将统计分析结果发回计算中心，包括：
所述统计分析包括人口结构分析、人口热力分析、人口职住分析、人口迁徙分析、人口出行分析、人口经济分析、实时人流分析、实时人流检测；
当所述边缘服务器进行统计分析时，如果本地计算资源或数据缺失，则向邻居服务器发起协助请求，调取资源或数据继续统计分析。
在一些实施例中，所述接收所述计算中心的指令和数据，与指定边缘服务器进行数据交换及协同分析，还包括：
所述计算中心指令包含控制命令和指定参与数据交换及协同分析的边缘服务器集合；
所述参与数据交换及协同分析的边缘服务器集合中的边缘服务器根据人口统计分析效率向计算中心发送计算资源调整请求。
基于上述目的，本申请还提出了一种基于边缘计算的智慧人口统计系统，包括：
建立模块，用于根据人口特征及边缘服务器地理位置构建边缘计算网络；
更新模块，用于通过边缘传感器采集人口信息，更新边缘服务器本地存储信息；
通信模块，用于通知邻居服务器，更新所述邻居服务器存储信息；
本地计算模块，用于在边缘服务器本地进行统计分析，并将统计分析结果发回计算中心；
协同计算模块，用于接收计算中心指令和数据，与指定边缘服务器进行数据交换及协同分析。
在一些实施例中，所述更新模块，还包括：
人口数据清洗单元，用于对人口数据进行归一化处理，将人口数据转换为标准数据；
人口数据同步单元，用于将同一人口位于不同边缘服务器的信息进行汇聚。
在一些实施例中，所述通信模块，还包括：
边缘服务器-计算中心通信单元，用于边缘服务器与计算中心之间指令和数据的通信；
边缘服务器-边缘服务器通信单元，用于根据人口统计任务形成的边缘计算网络中，各边缘服务器之间指令和数据的通信。
在一些实施例中，所述协同计算模块，还包括：
任务调度单元，用于控制边缘服务器的任务分发、资源分配；
效率监控单元，用于监督边缘服务器统计分析效率，并向任务调度单元发送监督结果；
统计汇总单元，用于汇总各边缘服务器的人口统计结果，并响应各边缘服务器的人口统计数据请求。
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示出根据本发明实施例的基于边缘计算的智慧人口统计方法的流程图。
图2示出根据本发明实施例的基于边缘计算的智慧人口统计系统的构成图。
图3示出根据本发明实施例的基于边缘计算的智慧人口统计系统的构成图。
图4示出根据本发明实施例的基于边缘计算的智慧人口统计系统的网络拓扑示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出根据本发明实施例的基于边缘计算的智慧人口统计方法的流程图。如图1所示，该基于边缘计算的智慧人口统计方法包括：
步骤S11、根据人口特征及边缘服务器地理位置构建边缘计算网络；
在进行人口统计分析作业之前，需要根据人口统计作业的地理区域、人口属性、边缘服务器分布特点等，指定参与统计分析作业的边缘服务器，构建边缘计算网络。
举例来说，当一个区域人口特征较为复杂时，需要耗费的计算资源较多，构建边缘计算网络时，将会考虑分配给该区域更多的计算资源。同时，构建边缘计算网络时，也会考虑将复杂地人口数据在邻居服务器上同步复制多份，一方面可以防止多区域统计时频繁的数据传输，另一方面，可以作为数据备份，防止灾难发生。
构建边缘计算网络时，边缘服务器的配置可能与人口分布比例不同步，例如，人口情况较为复杂的区域边缘服务器配置较少，而人口情况简单的区域却分配了过多的边缘服务器，这样在后期进行人口统计分析作业时，有可能因为边缘服务器分布的不平衡造成统计分析作业效率低下。为解决这一问题，在构建计算网络时，应综合考虑不同区域人口数据情况及统计分析复杂度，人口情况较为复杂的区域缺少边缘服务器时，可以将该区域附近的邻居服务器划入边缘计算网络，充分利用邻居服务器的计算资源和存储资源。
步骤S12、边缘传感器采集人口信息，更新所述边缘服务器本地存储信息；
具体来说，边缘传感器从全方面、多角度收集人口信息。根据智慧人口统计的需求，边缘传感器包括摄像头、卫星、移动终端、照相机、监控设备、地理信息系统等，也包括边缘服务器上的人口基础数据。边缘传感器在采集到新的人口数据后，将直接更新与其相连的边缘服务器中的存储信息。
边缘传感器采集的数据包括：地理位置数据、人员身份数据、通讯数据、上网数据、消费数据、终端数据等。
步骤S13、每个边缘服务器接收其自身附近的邻居边缘服务器发出的更新通知，并更新存储信息
具体来说，当一个边缘服务器收到边缘传感器采集到的人口数据，并更新完本地存储信息后，将查找其邻居服务器列表，按跳数进行衰减式的邻居服务器更新。例如，边缘服务器首先通知距其跳数为1的邻居服务器更新存储信息，由于这些邻居服务器离其最近，边缘服务器此次更新的数据在这些邻居服务器上将被100％地复制并更新；然后，距其跳数为2的邻居服务器，将复制并更新 50％的新数据；如此往复，不断衰减，设定一个阈值5％，当该更新的数据量为阈值5％以下时，邻居服务器将不再复制并更新数据。
步骤S14、在每个所述边缘服务器本地进行统计分析，将统计分析结果发回计算中心；
具体来说，对于一些常规的人口统计任务，边缘服务器定期地在本地进行统计分析计算，得到统计分析结果后，发回计算中心，供计算中心进行进一步的宏观智慧人口统计分析。
步骤S15、接收所述计算中心的指令和数据，与指定边缘服务器进行数据交换及协同分析。
具体来说，对于一些跨地区或大型智慧人口统计分析任务来说，计算中心将指定参与统计分析的边缘服务器，进行分布式并行计算，从而提高人口统计分析效率。
在一种实施方式中，步骤S11包括：
边缘服务器在加入边缘计算网络时，会将本边缘服务器所在社区人口特征及地理位置发送至计算中心；
计算中心根据这些边缘服务器发送的人口特征及地理位置进行查询和计算，将得到的邻居服务器集合返回给边缘服务器，边缘服务器掌握了这些数据后，可以根据统计分析的需求从合适的邻居服务器请求人口数据及计算资源。
边缘服务器根据计算中心返回的所述邻居服务器集合，更新本地邻居列表，并向所述邻居服务器集合中的边缘服务器发起建立连接请求；
邻居服务器收到连接请求后，判断是否需要建立连接：若需要建立连接，则与所述边缘服务器建立连接，并向所述计算中心发送建立连接结果；若不需要建立连接，则向所述边缘服务器发送拒绝响应，并向所述计算中心发送建立连接结果；
最后，计算中心更新边缘网络拓扑存储信息。
在一种实施方式中，步骤S12包括：
根据边缘服务器和\/或计算中心分析统计需求，通过边缘传感器进行一次或多次反馈式人口信息采集。
具体来说，边缘服务器在进行人口统计分析过程中，可能会遇到缺失数据的情况，此时，边缘服务器将向边缘传感器发送人口数据采集请求，边缘传感器收到采集请求后进行人口数据采集，并将采集的数据发回边缘服务器；边缘服务器加入新的数据后继续人口统计分析，可能在此基础上产生新的人口数据需求，此时边缘服务器将向边缘传感器发送反馈请求，边缘传感器在收到反馈请求后再次根据反馈请求采集人口数据，如此往复，直至边缘服务器的人口统计分析作业完成。
在一种实施方式中，步骤S13包括：
基于边缘服务器访问频率和人口数据规模，邻居服务器的更新范围的计算方式如下：
Spreadi<\/sub>＝α∑n<\/sub>Fij<\/sub>+(1-α)∑n<\/sub>Mij<\/sub>
其中，Spreadi<\/sub>为所述边缘服务器i的数据更新范围指数，α为加权系数，Fij<\/sub>为所述边缘服务器i中第j块人口数据块的访问频度，Mij<\/sub>为所述边缘服务器i中第 j块人口数据块的大小，n为所述边缘服务器i的数据块总数。
从公式可以看出，邻居服务器的更新范围与边缘服务器的访问频率和人口数据规模有关，边缘服务器访问频率越高，说明该边缘服务器中的人口数据在统计分析过程中将被频繁使用，为避免统计分析过程中数据通信的时延，应提前将该边缘服务器上的数据进行扩散。另外，边缘服务器上的人口数据块过大时，统计分析过程中将会频繁进行数据的读取，这也将造成不必要的时延，因此，有必要提前将数据规模过大的边缘服务器中的数据进行扩散。
在一种实施方式中，步骤S14包括：
基于边缘计算的统计分析包括人口结构分析、人口热力分析、人口职住分析、人口迁徙分析、人口出行分析、人口经济分析、实时人流分析、实时人流检测。
人口结构分析统计人口职业、居住人口数量，总人口男女性别比例以及不同年龄段数量比例等。
人口热力分析统计各区域人口热力分布，并统计分析人口变化趋势。
人口职住分析将目标区域划分网络，分析工作人口，居住人口数量分布。
人口迁徙分析分析区域内与跨区域之间人流迁徒动态、流动人口去向与来源。
人口出行分析通过区域之间来往人口出行方式及频次分析，得出出行方式出行统计结果。
人口经济分析分析区域经济圈人口总密度以及变化趋势，结合人口地理位置信息数据，统计其属性特征及分布。
实时人流分析实现实时人口数量及人口的基础信息分布，包括性别、年龄、常驻地、职住分布等变化情况。
实时人流检测分析重点区域人群来源及去向，统计指定人群在指定时间范围在指定区域的分布。
当边缘服务器进行统计分析时，如果本地计算资源或数据缺失，则向邻居服务器发起协助请求，调取资源或数据继续统计分析。设定一个请求跳数阈值，如果邻居服务器仍然缺少所请求的数据或资源时，邻居服务器将向该邻居服务器的邻居服务器发送协助请求，如此递归，直至获得需要的请求数据或资源；当递归超过请求跳数阈值时，最后一个邻居服务器将返回无法协助回复给初始发送协助请求的边缘服务器。
在一种实施方式中，步骤S15包括：
计算中心指令包含控制命令和指定参与数据交换及协同分析的边缘服务器集合。控制命令用于告知参与作业的边缘服务器应进行的智慧人口统计分析类型。
参与数据交换及协同分析的边缘服务器集合中的边缘服务器根据人口统计分析效率向计算中心发送计算资源调整请求。边缘服务器在协同分析过程中，如果发现自身计算压力增大、出现计算错误时，将向计算中心发送计算资源调整请求，请求计算中心对边缘计算网络中的计算任务及资源进行调整。
图2示出根据本发明实施例的基于边缘计算的智慧人口统计系统的构成图。如图2所示，该基于边缘计算的智慧人口统计系统整体可以分为：
建立模块21，用于根据人口特征及边缘服务器地理位置构建边缘计算网络；
更新模块22，用于通过边缘传感器采集人口信息，更新边缘服务器本地存储信息；
通信模块23，用于通知邻居服务器，更新所述邻居服务器存储信息；
本地计算模块24，用于在边缘服务器本地进行统计分析，并将统计分析结果发回计算中心；
协同计算模块25，用于接收计算中心指令和数据，与指定边缘服务器进行数据交换及协同分析。
图3示出根据本发明实施例的基于边缘计算的智慧人口统计系统的构成图。
进一步地，更新模块22，包括：
人口数据清洗单元221，用于对人口数据进行归一化处理，将人口数据转换为标准数据；
人口数据同步单元222，用于将同一人口位于不同边缘服务器的信息进行汇聚。
通信模块23，包括：
边缘服务器－计算中心通信单元231，用于边缘服务器与计算中心之间指令和数据的通信；
边缘服务器－边缘服务器通信单元232，用于根据人口统计任务形成的边缘计算网络中，各边缘服务器之间指令和数据的通信。
协同计算模块25，包括：
任务调度单元251，用于控制边缘服务器的任务分发、资源分配；
效率监控单元252，用于监督边缘服务器统计分析效率，并向任务调度单元发送监督结果；
统计汇总单元253，用于汇总各边缘服务器的人口统计结果，并响应各边缘服务器的人口统计数据请求。
图4示出根据本发明实施例的基于边缘计算的智慧人口统计系统的网络拓扑示意图。
从图4的拓扑示意图可以看出，边缘计算网络是指由智能终端、边缘服务器和计算中心构成的三层计算系统，边缘服务器指的供智能终端接入，且具有计算、存储、网络功能的基站、网关、业务节点、路由器、交换机等设备。计算中心通过网络连接设备与边缘计算网络1～n相连，每个边缘计算网络包括边缘传感器和边缘服务器，边缘传感器包含摄像头、卫星、监视器、移动终端、照相机、录音设备等。网络连接设备是把网络中的通信线路连接起来的各种设备的总称，这些设备包括中继器、集线器、交换机和路由器等。计算中心的管理服务器负责搜集与管理边缘服务器信息，监控各边缘服务器人口统计分析任务处理情况。在边缘计算网络中，边缘服务器通过高速网络相连，负责处理智能终端迁移的数据敏感型任务，并返回计算结果。此外，所有人口数据文件被分割成若干的数据块，数据块可以根据人口统计分析需求设计为等大或不等大，以便于分布式存储，提高人口统计分析效率。
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。
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。计算机可读介质的更具体的示例(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。
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。
设计图
相关信息详情
申请码:申请号:CN201910036906.1
申请日:2019-01-15
公开号:CN109672751A
公开日:2019-04-23
国家:CN
国家/省市:11(北京)
授权编号:CN109672751B
授权时间:20191227
主分类号:H04L29/08
专利分类号:H04L29/08
范畴分类:申请人:特斯联（北京）科技有限公司
第一申请人:特斯联（北京）科技有限公司
申请人地址:100027 北京市朝阳区新源南路8号启皓大厦西塔11层
发明人:鲍敏
第一发明人:鲍敏
当前权利人:特斯联（北京）科技有限公司
代理人:刘广达
代理机构:11619
代理机构编号:北京辰权知识产权代理有限公司
优先权:关键词:当前状态:审核中
类型名称:外观设计