人脸识别方法、装置及电子设备与流程

文档序号:21410372发布日期:2020-07-07 14:46阅读:206来源:国知局
人脸识别方法、装置及电子设备与流程

本公开涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种人脸识别方法、装置及电子设备。



背景技术:

目前,人脸识别技术随着摄像头、算法、数据量等方面条件的成熟,逐渐成为了一种底层应用工具类技术,得到不断普及。但是,当前人脸识别方法的应用过程中,人脸识别设备普遍处于工作状态,采用摄像头实时监控场景变化,是否有人进入识别区域或者监控区域内是否有物体移动,很少关注功耗的问题,因此造成了不必要的能源浪费的同时也增加了设备的散热压力,同时因散热不佳导致的宕机风险提高。

可见,现有的人脸识别方法存在功耗和占用资源较高的问题。



技术实现要素:

有鉴于此,本公开实施例提供一种人脸识别方法,至少部分解决现有技术中存在的问题。

第一方面,本公开实施例提供了一种人脸识别方法,包括:

采集预设区域内的状态信息;

根据采集的所述预设区域内的状态信息,判断所述预设区域内是否存在移动对象;

若所述预设区域内存在移动对象,则对所述预设区域执行人脸识别操作;

若所述预设区域内不存在移动对象,则不对所述预设区域执行人脸识别操作。

根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述采集预设区域内的状态信息的步骤,包括:

控制雷达发射端向所述预设区域内发射检测信号;

控制雷达接收端采集所述预设区域内对应所述检测信号的反射信号;

计算所述检测信号与所述反射信号之间的时间差;

所述根据采集的所述预设区域内的状态信息,判断所述预设区域内是否存在移动对象的步骤,包括:

判断所述检测信号与所述反射信号之间的时间差是否与参考时间差匹配;

若所述检测信号与所述反射信号之间的时间差与所述参考时间差匹配,则确定所述预设区域内存在移动对象;

若所述检测信号与所述反射信号之间的时间差与所述参考时间差不匹配,则确定所述预设区域内不存在移动对象。

根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述采集预设区域内的状态信息的步骤,包括:

控制红外感应设备接收所述预设区域内的红外信号;

所述根据采集的所述预设区域内的状态信息,判断所述预设区域内是否存在移动对象的步骤,包括:

判断所述红外信号是否为人体信号;

若所述红外信号为人体信号,则确定所述预设区域内存在移动对象;

若所述红外信号不为人体信号,则确定所述预设区域内不存在移动对象。

根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述判断所述红外信号是否为人体信号的步骤,包括:

判断所述红外信号的波长是否在预设波长范围内;

若所述红外信号的波长在预设波长范围内,则确定所述红外信号为人体信号;

若所述红外信号的波长不在预设波长范围内,则确定所述红外信号不为人体信号。

根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述采集预设区域内的状态信息的步骤,包括:

采集所述预设区域内的多帧图像;

提取每帧所述图像对应的前景图像;

所述根据采集的所述预设区域内的状态信息,判断所述预设区域内是否存在移动对象的步骤,包括:

判断所述前景图像是否与参考图像一致;

若所述前景图像与所述参考图像不一致,则确定所述预设区域内存在移动对象;

若所述前景图像与所述参考图像一致,则确定所述预设区域内不存在移动对象。

根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述若所述预设区域内存在移动对象,则对所述预设区域执行人脸识别操作的步骤之后,所述方法还包括:

在第一时段内采集所述预设区域内的多帧连续图像;

根据所述第一时段内采集的所述预设区域内图像,判断所述预设区域内是否存在人脸特征图像;

若所述预设区域内存在人脸特征图像,则继续对所述预设区域执行人脸识别操作;

若所述预设区域内不存在人脸特征图像,则停止对所述预设区域执行人脸识别操作;

根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述若所述预设区域内不存在人脸特征图像,则停止对所述预设区域执行人脸识别操作的步骤之后,所述方法还包括:

休眠第二时段;

在所述第二时段结束时采集的所述预设区域内的状态信息并判断所述预设区域内是否存在移动对象。

根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述预设波长范围为5.6微米至15微米。

第二方面,本公开实施例提供了一种人脸识别装置,包括:

采集模块,用于采集预设区域内的状态信息;

判断模块,用于根据采集的所述预设区域内的状态信息,判断所述预设区域内是否存在移动对象;

若所述预设区域内存在移动对象,则对所述预设区域执行人脸识别操作;

若所述预设区域内不存在移动对象,则不对所述预设区域执行人脸识别操作。

第三方面,本公开实施例还提供了一种电子设备,该电子设备包括:

至少一个处理器;以及,

与该至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令,该指令被该至少一个处理器执行,以使该至少一个处理器能够执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的人脸识别方法。

第四方面,本公开实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使该计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的人脸识别方法。

第五方面,本公开实施例还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序,该计算机程序包括程序指令,当该程序指令被计算机执行时,使该计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的人脸识别方法。

本公开实施例中的人脸识别方案,包括采集预设区域内的状态信息;根据采集的所述预设区域内的状态信息,判断所述预设区域内是否存在移动对象;若所述预设区域内存在移动对象,则对所述预设区域执行人脸识别操作;若所述预设区域内不存在移动对象,则不对所述预设区域执行人脸识别操作。通过本公开的方案,检测到有移动对象的时候才执行人脸识别操作,当经过固定时段没有检测到人脸特征数据时,停止人脸识别操作,降低了人脸识别的功耗,节约了计算资源。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案,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公开的一些实施例,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。

图1为本公开实施例提供的一种人脸识别方法的流程示意图;

图2为本公开实施例提供的另一种人脸识别方法的流程示意图;

图3为本公开实施例提供的另一种人脸识别方法的流程示意图;

图4为本公开实施例提供的另一种人脸识别方法的流程示意图;

图5为本公开实施例提供的另一种人脸识别方法的流程示意图;

图6为本公开实施例提供的另一种人脸识别方法的流程示意图;

图7为本公开实施例提供的另一种人脸识别方法的流程示意图;

图8为本公开实施例提供的一种人脸识别装置结构示意图;

图9为本公开实施例提供的电子设备示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。

以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然,所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例,而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例,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他实施例,都属于本公开保护的范围。

需要说明的是,下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见,本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中,且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开,所属领域的技术人员应了解,本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施,且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说,可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外,可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。

还需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的基本构想,图式中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。

另外,在以下描述中,提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而,所属领域的技术人员将理解,可在没有这些特定细节的情况下实践所述方面。

本公开实施例提供一种人脸识别方法。本实施例提供的人脸识别方法可以由一计算装置来执行,该计算装置可以实现为软件,或者实现为软件和硬件的组合,该计算装置可以集成设置在服务器、终端设备等中。

参见图1,本公开实施例提供的一种人脸识别方法,包括:

s101,采集预设区域内的状态信息;

本公开实施例提供的人脸识别方法,可以应用于门禁识别、仓库监控等场景中的人脸检测过程中。考虑到在人脸识别过程中,在无人员进行人脸识别操作时,系统也处于工作状态,容易造成不必要的能源浪费的同时也增加了设备的散热压力,同时因散热不佳导致的宕机风险提高。考虑到降低功耗的问题,可以在人员处于所述预设区域时进行人脸识别操作,在无人员处于所述预设区域时停止进行人脸识别操作。

采集所述预设区域内的状态信息,所述状态信息可以有多种。具体的,可以采集所述预设区域内的声音信息,也可以采集所述预设区域内的遮挡信号,或者采集所述预设区域内的红外信号等。例如可以内置声音采集模块,收集所述区域内的声音信号,从而根据收集到的声音信号进行后续操作。

s102,根据采集的所述预设区域内的状态信息,判断所述预设区域内是否存在移动对象;

考虑到电子设备通过图像采集模块实时采集图像信息来判断所述预设区域内是否存在人脸特征,会长期占有大量的计算资源,功耗比较高,电子设备可以设置其他的信息采集模块,根据电子设备采集到的所述预设区域内的状态信息,处理器在内部对所述状态信息和预设的状态信息进行相应的匹配,来判断所述预设区域内是否存在移动对象,从而确定下一步操作流程。

若所述预设区域内存在移动对象,则执行步骤s103,对所述预设区域执行人脸识别操作;

处理器若判定所述预设区域内存在移动对象,则确定所述预设区域内的状态信息与预设状态信息符合,并且执行对所述预设区域执行人脸识别操作。

若所述预设区域内不存在移动对象,则执行步骤s104,不对所述预设区域执行人脸识别操作。

处理器若判定所述预设区域内不存在移动对象,则确定所述预设区域内的状态信息与预设状态信息不符合,并且执行不对所述预设区域执行人脸识别操作。

在上述本公开实施例的基础上,s101的步骤所述的,采集预设区域内的状态信息,包括:

控制雷达发射端向所述预设区域内发射检测信号;

控制雷达接收端采集所述预设区域内对应所述检测信号的反射信号;

计算所述检测信号与所述反射信号之间的时间差;

电子设备可以内置有雷达模块,电子设备控制雷达模块发射端向所述预设区域内发射检测信号,所述检测信号可以为电磁波或者声波等,所述检测信号遇到遮挡物会反射,控制所述雷达接收端采集所述预设区域内的反射信号,根据遮挡物与所述发射端的的距离不同,导致所述检测信号与所述反射信号之间的时间差不同,从而确定下一步操作流程。

具体的,如图2所示,上述s102的步骤所述的,根据采集的所述预设区域内的状态信息,判断所述预设区域内是否存在移动对象,包括:

s201,判断所述检测信号与所述反射信号之间的时间差是否与参考时间差匹配;

例如,考虑到在向所述预设区域内发射检测信号时,根据雷达发射端与遮挡物距离的不同,导致所述检测信号与所述反射信号之间的时间差不同,可以设定一个参考时间差,参考时间差可以根据所述预设区域的大小进行设定,例如,可以将参考时间差设定为0.1秒,然后将所述检测信号与所述反射信号之间的时间差与参考时间差进行比对,从而确定下一步操作流程。

若所述检测信号与所述反射信号之间的时间差与所述参考时间差匹配,则执行步骤s202,确定所述预设区域内存在移动对象;

若所述检测信号与所述反射信号之间的时间差与所述参考时间差不匹配,则执行步骤s203,确定所述预设区域内不存在移动对象。

若判定若所述检测信号与所述反射信号之间的时间差与参考时间差匹配,则确定所述预设区域内存在移动对象,若判定所述检测信号与所述反射信号之间的时间差与参考时间差不匹配,则确定所述预设区域内不存在移动对象。

例如,如图3所示,在使用雷达模块进行人脸识别时,包括:

s301,系统初始化;

s302,系统进入工作模式;

s303,系统模式守护进程开始工作;

s304,系统中是否有进程持有wakelock锁;

若否,则执行步骤s305,系统进入lightsleep状态;

s306,系统模式守护进程sleepx秒;

s307,系统中是否有进程持wakelock锁;

若是,则执行步骤s308,系统进入wakeup子流程;

若否,则执行步骤s309,系统进入deepsleep状态;

s310,系统被雷达模块中断唤醒。

人脸识别系统上电初始化完成后,就开始工作模式,底层系统工作模式守护进程会周期性检查系统中是否有进程持有wakelock锁,如果有进程持有wakelock锁则放弃本次检查中调用进低功耗的子流程,如果没有进程持有wakelock锁,则本次检查中调用进低功耗的子流程,系统进入lightsleep状态,系统经过lightsleep后x秒内无进程持有wakelock锁,则系统将进入deepsleep,否则放弃本次检查周期内进入低功耗状态。系统进入低功耗状态后,只有雷达模块处于工作状态,雷达模块检测到有物体移动后产生中断唤醒系统,系统被唤醒后恢复正常工作。系统在正常工作时,雷达模块产生中断,不会对系统产生影响。

在上述本公开实施例的基础上,s101的步骤所述的,采集预设区域内的状态信息,包括:

控制红外感应设备接收所述预设区域内的红外信号;

考虑到电子设备用于进行人脸识别操作,人体在不停向外界释放红外线,电子设备可以内置有红外感应模块,将所述红外感应模块的接收范围设置在所述预设区域内,用于接收所述预设区域内的红外信号。

具体的,如图4所示,上述s102的步骤所述的,根据采集的所述预设区域内的状态信息,判断所述预设区域内是否存在移动对象,包括:

s401,判断所述红外信号是否为人体信号;

若所述红外信号为人体信号,则执行步骤s402,确定所述预设区域内存在移动对象;

若所述红外信号不为人体信号,则执行步骤s403,确定所述预设区域内不存在移动对象。

在具体实施时,考虑到除人体外,其他生物也会散发出红外信号,为了避免此类干扰因素导致电子设备执行人脸识别操作,可以先对所述红外信号进行识别,判断所述红外信号是否为人体信号,从而确定下一步操作流程。

进一步的,所述判断所述红外信号是否为人体信号的步骤,包括:

判断所述红外信号的波长是否在预设波长范围内;

若所述红外信号的波长在预设波长范围内,则确定所述红外信号为人体信号;

若所述红外信号的波长不在预设波长范围内,则确定所述红外信号不为人体信号。

可选的,所述预设波长范围为5.6微米至15微米。

例如,考虑到人体温度会随着外界温度的变化或者其他因素受到一些影响,导致人体发射的红外信号波长会不同,可以设置一个波长的范围段,例如,可以将预设波长范围设置为5.6微米至15微米,然后将采集到的所述红外信号与所述预设波长范围进行匹配,从而确定下一步操作流程。当然,为了提高容错率,可以将预设波长范围设置更大。

处理器将采集到的所述红外信号在内部与所述预设波长范围进行匹配,若判断所述红外信号的波长在预设波长范围内,则确定所述红外信号为人体信号,认为所述预设区域内存在移动对象,若判定所述红外信号的波长不在预设波长范围内,则确定所述红外信号不为人体信号,认为所述预设区域内不存在移动对象。

具体实施时,如图5所示,在使用红外感应模块进行人脸识别时,包括:

s501,系统初始化;

s502,系统进入工作模式;

s503,系统模式守护进程开始工作;

s504,系统中是否有进程持有wakelock锁;

若否,则执行步骤s505,系统进入lightsleep状态;

s506,系统模式守护进程sleepx秒;

s507,系统中是否有进程持wakelock锁;

若是,则执行步骤s508,系统进入wakeup子流程;

若否,则执行步骤s509,系统进入deepsleep状态;

s510,系统被红外感应模块中断唤醒。

人脸识别系统上电初始化完成后,就开始工作模式,底层系统工作模式守护进程会周期性检查系统中是否有进程持有wakelock锁,如果有进程持有wakelock锁则放弃本次检查中调用进低功耗的子流程,如果没有进程持有wakelock锁,则本次检查中调用进低功耗的子流程,系统经过lightsleep后x秒内无进程持有wakelock锁,则系统将进入deepsleep,否则放弃本次检查周期内进入低功耗状态。系统进入低功耗状态后,只有红外感应模块处于工作状态,红外感应模块检测到有物体移动后产生中断唤醒系统,系统被唤醒后恢复正常工作。系统在正常工作时,红外感应模块产生中断,不会对系统产生影响。

在上述本公开实施例的基础上,s101的步骤所述的,采集预设区域内的状态信息,包括:

采集所述预设区域内的多帧图像;

提取每帧所述图像对应的前景图像;

具体实施时,考虑到电子设备在对于所述预设区域内实时采集的图像进行人脸识别时,人脸识别算法对于计算资源占用比较高,导致功耗高,还可能使得电子设备过热导致宕机。可以使用移动检测算法,用电子设备内置的图像采集模块实时采集所述预设区域内的多帧图像,然后提取每帧图像对应的前景图像,在只进行图像算法时,计算量大大下降。

具体的,如图6所示,上述s102的步骤所述的,根据采集的所述预设区域内的状态信息,判断所述预设区域内是否存在移动对象,包括:

s401,判断所述前景图像是否与参考图像一致;

考虑到当人体在所述预设区域内移动时,根据电子设备内置的图像采集模块采集的图像提取出的所述前景图像会与所述参考图像存在差异性。将所述前景图像与所述参考图像进行比对,从而确定下一步操作流程。

若所述前景图像与所述参考图像不一致,则执行步骤s402,确定所述预设区域内存在移动对象;

若所述前景图像与所述参考图像一致,则执行步骤s403,确定所述预设区域内不存在移动对象。

若判定所述前景图像与所述参考图像不一致,则确定所述预设区域内存在移动对象,若所述前景图像与所述参考图像一致,则确定所述预设区域内不存在移动对象。

例如,如图7所述,在分析实时采集的所述预设区域内的图像时,包括:

s701,应用程序实时获取相机数据;

s702,应用程序实时把相机数据传给算法模块;

s703,算法模块调用移动检测算法;

s704,是否检测到物体移动;

若是,则执行步骤s705,算法模块调用人脸检测算法;

若否,则执行步骤s706,算法模块向应用程序反馈无人脸被检测到;

s707,算法模块向应用程序反馈人脸检测结果;

s708,是否检测到人脸;

若是,则执行步骤s709,应用程序开始人脸识别流程;

若否,则执行步骤s706,算法模块向应用程序反馈无人脸被检测到。

具体实施时,电子设备可以内置算法模块,算法模块收到应用程序送进来的相机帧数据时不直接调用人脸检测算法,而是先调用移动检测算法判断是否有物体移动,有物体移动才会调用人脸检测算法,否则直接向应用程序反馈未检测到人脸,如果移动检测模块检测到物体移动,则调用人脸检测算法并向应用层反馈人脸检测结果,如果检测到人脸进入人脸识别流程。

在上述本公开实施例的基础上,s103的步骤所述的,若所述预设区域内存在移动对象,则对所述预设区域执行人脸识别操作,之后所述方法还包括:

在第一时段内采集所述预设区域内的多帧连续图像;

根据所述第一时段内采集的所述预设区域内图像,判断所述预设区域内是否存在人脸特征图像;

若所述预设区域内存在人脸特征图像,则继续对所述预设区域执行人脸识别操作;

若所述预设区域内不存在人脸特征图像,则停止对所述预设区域执行人脸识别操作;

具体实施时,考虑到在执行对所述预设区域的人脸识别操作之后,电子设备还会处于工作状态,图像采集模块可以在第一时段内采集所述预设区域内的多帧连续图像,例如,可以将所述第一时段设置为30秒或者更长,以避免电子设备长期处于工作状态或者频繁地调用资源,容易增加功耗。处理器将接收到的多帧连续图像通过算法对多帧所述图像进行计算,确定所述预设区域内是否存在人脸特征图像,从而确定下一步操作流程。

若判定所述预设区域内存在人脸特征图像,则继续对所述预设区域执行人脸识别操作,若判定所述预设区域内不存在人脸特征图像,则停止对所述预设区域执行人脸识别操作。

在上述本公开实施例的基础上,所述若所述预设区域内不存在人脸特征图像,则停止对所述预设区域执行人脸识别操作的步骤之后,所述方法还包括:

休眠第二时段;

在所述第二时段结束时采集的所述预设区域内的状态信息并判断所述预设区域内是否存在移动对象。

具体实施时,考虑到在电子设备不停处于工作状态功耗较大,对设备的损耗也会加快,可以设定所述第二时段作为休眠时段,例如,可以将所述第二时段设置为3分钟,当然也可以将所述第二时段设置更长。在所述第二时段内不进行人脸识别操作,在所述第二时段结束时会继续对所述预设区域内的状态信息进行采集,并根据采集的所述预设区域内的状态信息,判断所述预设区域内是否存在移动对象,从而确定下一步操作流程。

若判定所述预设区域内存在移动对象,则恢复对所述预设区域执行人脸识别操作,若判定所述预设区域内不存在移动对象,则停止对所述预设区域执行人脸识别操作。

与上面的方法实施例相对应,参见图8,本公开实施例还提供了一种人脸识别装置80,包括:

采集模块801,用于采集预设区域内的状态信息;

判断模块802,用于根据采集的所述预设区域内的状态信息,判断所述预设区域内是否存在移动对象;

若所述预设区域内存在移动对象,则对所述预设区域执行人脸识别操作;

若所述预设区域内不存在移动对象,则不对所述预设区域执行人脸识别操作。

图8所示装置可以对应的执行上述方法实施例中的内容,本实施例未详细描述的部分,参照上述方法实施例中记载的内容,在此不再赘述。

参见图9,本公开实施例还提供了一种电子设备90,该电子设备包括:

至少一个处理器;以及,

与该至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令,该指令被该至少一个处理器执行,以使该至少一个处理器能够执行前述方法实施例中的人脸识别方法。

本公开实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使该计算机执行前述方法实施例中的人脸识别方法。

本公开实施例还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序,该计算机程序包括程序指令,当该程序指令被计算机执行时,使该计算机执行前述方法实施例中的的人脸识别方法。

下面参考图9,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备90的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图9示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示,电子设备90可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)901,其可以根据存储在只读存储器(rom)902中的程序或者从存储装置908加载到随机访问存储器(ram)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram903中,还存储有电子设备90操作所需的各种程序和数据。处理装置901、rom902以及ram903通过总线904彼此相连。输入/输出(i/o)接口905也连接至总线904。

通常,以下装置可以连接至i/o接口905:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置906;包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置907;包括例如磁带、硬盘等的存储装置908;以及通信装置909。通信装置909可以允许电子设备90与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种装置的电子设备90,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置909从网络上被下载和安装,或者从存储装置908被安装,或者从rom902被安装。在该计算机程序被处理装置901执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是,本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。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。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、rf(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备可以执行上述方法实施例的相关步骤。

或者,上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备可以执行上述方法实施例的相关步骤。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。

应当理解,本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。

以上所述,仅为本公开的具体实施方式,但本公开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公开揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此,本公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

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