车机数据处理方法、装置及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种车机数据处理方法、装置及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着汽车行业智能化的迅猛发展，大数据系统中的车机数据越来越庞大，而庞大的车机数据往往伴随着许多错乱的车机数据，在提供数据服务时，这些错乱数据会直接影响数据服务质量。因此，数据清洗成为了数据服务过程中必不可少的一个步骤，但是目前，通常是通过代码的方式在数据计算的过程中对车机数据进行清洗处理，而这种方式无法直观地展现数据清洗处理的过程，且在数据计算的开发过程中同时进行数据清洗处理，容易造成车机数据处理较为复杂的问题，因此目前的车机数据处理效率较低。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种车机数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决目前的车机数据处理效率低的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供一种车机数据处理方法，所述车机数据处理方法包括：
6.基于图形化数据处理工具抽取文件系统中的车机源数据；
7.根据预设清洗规则对所述车机源数据进行数据清洗，获得清洗后的车机数据；
8.对所述清洗后的车机数据进行数据计算处理。
9.可选地，所述预设清洗规则包括空值清洗规则，所述根据预设清洗规则对所述车机源数据进行数据清洗的步骤，包括：
10.检测是否存在车机源数据为空值的空值数据；
11.若存在车机源数据为空值的空值数据，则根据所述空值清洗规则对所述空值数据进行过滤清洗。
12.可选地，所述预设清洗规则包括极值清洗规则，所述根据预设清洗规则对所述车机源数据进行数据清洗的步骤，包括：
13.获取预设数值范围，检测所述车机源数据中是否存在超出所述预设数值范围的极值数据；
14.若存在所述极值数据，则根据所述极值清洗规则对所述极值数据进行清洗。
15.可选地，所述预设清洗规则包括逻辑清洗规则，所述根据预设清洗规则对所述车机源数据进行数据清洗的步骤，包括：
16.检测是否存在多个时间相同的车机源数据；
17.若存在多个时间相同的车机源数据，则按照所述逻辑清洗规则对所述车机源数据
进行数据清洗。
18.可选地，所述若存在多个时间相同的车机源数据，则按照所述逻辑清洗规则对所述车机源数据进行数据清洗的步骤包括：
19.检测各所述时间相同的车机源数据中是否存在车辆点火状态为零的车机源数据；
20.若存在车辆点火状态为零的车机源数据，则将所述车辆点火状态为零的车机源数据进行清洗。
21.可选地，所述检测各所述时间相同的车机源数据中是否存在车辆点火状态为零的车机源数据的步骤之后，包括：
22.若不存在车辆点火状态为零的车机源数据，则将所述时间相同的各车机源数据作为目标车机源数据；
23.确定所述目标车机源数据中的第一时间节点，并确定与所述第一时间节点相邻的第二时间节点，获取所述第二时间节点对应的历史车机源数据；
24.计算所述目标车机源数据中的车速值与所述历史车机源数据中的车速值之间的速度差；
25.根据所述速度差进行数据清洗。
26.可选地，所述根据所述速度差进行数据清洗的步骤，包括：
27.依次比较各所述速度差，确定各所述速度差中差值最小的速度差，并确定各所述速度差中除差值最小的速度差之外的其它速度差；
28.对所述其它速度差对应的目标车机源数据进行数据清洗。
29.可选地，所述基于图形化数据处理工具抽取文件系统中的车机源数据的步骤，包括：
30.依据预设车型抽取文件系统中的车机源数据，所述车机源数据包括车架号、时间、车速、车辆点火状态。
31.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种车机数据处理装置，所述车机数据处理装置包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车机数据清洗程序，所述车机数据清洗程序被处理器执行时实现如上述的车机数据处理方法的步骤。
32.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有车机数据清洗程序，所述车机数据清洗程序被处理器执行时实现如上述的车机数据处理方法的步骤。
33.本发明提供一种车机数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，首先，基于图形化数据处理工具抽取文件系统中的车机源数据，基于图形化数据处理工具的图形化大数据处理功能，实现数据清洗中抽取以及清洗过程的可视化，然后在图形化数据处理工具中根据预设的清洗规则对车机源数据进行数据清洗，可获得清洗后的车机数据，通过图形化数据处理工具进行车机源数据的数据清洗，可直观地反应出数据清洗处理的过程，然后再对清洗后的车机数据进行数据计算处理，进一步地解耦了数据清洗处理过程与数据计算过程，避免了由于在数据计算的过程中通过代码的方式进行数据清洗，导致的车机数据处理较为复杂且容易出错的问题，从而提高了车机数据的处理效率。
附图说明
34.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图；
35.图2为本发明车机数据处理方法第一实施例的流程示意图；
36.图3为本发明车机数据处理方法第二实施例的流程示意图。
37.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
38.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的一部分实施例，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，都属于本发明保护的范围。
39.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
40.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终终端结构示意图。
41.本发明实施例终端可以为pc(personal computer，个人计算机)，也可以是平板电脑、便携计算机、服务器等终端设备。
42.如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如cpu(central processing unit，中央处理器)，通信总线1002，网络接口1003，存储器1004。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。网络接口1003可选的可以包括标准的有线接口(如usb接口)、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1004可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1004可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
43.本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
44.如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1004中可以包括操作系统、网络通信模块以及车机数据处理程序。
45.在图1所示的终端中，网络接口1003主要用于连接文件系统，与文件系统进行数据通信；处理器1001可以用于调用存储器1004中存储的车机数据处理程序，并执行以下操作：
46.基于图形化数据处理工具抽取文件系统中的车机源数据；
47.根据预设清洗规则对所述车机源数据进行数据清洗，获得清洗后的车机数据；
48.对所述清洗后的车机数据进行数据计算处理。
49.进一步地，所述预设清洗规则包括空值清洗规则，处理器1001可以调用存储器1004中存储的车机数据处理程序，还执行以下操作：
50.检测是否存在车机源数据为空值的空值数据；
51.若存在车机源数据为空值的空值数据，则将所述空值数据进行过滤。
52.进一步地，所述预设清洗规则包括极值清洗规则，处理器1001可以调用存储器1004中存储的车机数据处理程序，还执行以下操作：
53.获取预设数值范围，检测所述车机源数据中是否存在超出所述预设数值范围的极值数据；
54.若存在所述极值数据，则根据所述极值清洗规则对所述极值数据进行清洗。
55.进一步地，所述预设清洗规则包括逻辑清洗规则，处理器1001可以调用存储器1004中存储的车机数据处理程序，还执行以下操作：
56.检测是否存在多个时间相同的车机源数据；
57.若存在多个时间相同的车机源数据，则按照所述逻辑清洗规则对所述车机源数据进行数据清洗。
58.进一步地，处理器1001可以调用存储器1004中存储的车机数据处理程序，还执行以下操作：
59.检测各所述时间相同的车机源数据中是否存在车辆点火状态为零的车机源数据；
60.若存在车辆点火状态为零的车机源数据，则将所述车辆点火状态为零的车机源数据进行清洗。
61.进一步地，处理器1001可以调用存储器1004中存储的车机数据处理程序，还执行以下操作：
62.若不存在车辆点火状态为零的车机源数据，则将所述时间相同的各车机源数据作为目标车机源数据；
63.确定所述目标车机源数据中的第一时间节点，并确定与所述第一时间节点相邻的第二时间节点，获取所述第二时间节点对应的历史车机源数据；
64.计算所述目标车机源数据中的车速值与所述历史车机源数据中的车速值之间的速度差；
65.根据所述速度差进行数据清洗。
66.进一步地，处理器1001可以调用存储器1004中存储的车机数据处理程序，还执行以下操作：
67.依次比较各所述速度差，确定各所述速度差中差值最小的速度差，并确定各所述速度差中除差值最小的速度差之外的其它速度差；
68.对所述其它速度差对应的目标车机源数据进行数据清洗。
69.进一步地，处理器1001可以调用存储器1004中存储的车机数据处理程序，还执行以下操作：
70.依据预设车型抽取文件系统中的车机源数据，所述车机源数据包括车架号、时间、车速、车辆点火状态。
71.基于上述硬件结构，提出本发明车机数据处理方法各个实施例。
72.本发明提供一种车机数据处理方法。
73.参照图2，图2为本发明车机数据处理方法第一实施例的流程示意图。
74.在本实施例中，所述车机数据处理方法包括：
75.步骤s10，基于图形化数据处理工具抽取文件系统中的车机源数据；
76.在本实施例中，开发人员需要通过对海量的车机数据进行分析，以对车企的产品进行开发改进和升级。而在大量的车机数据的采集存储过程中，容易出现由于误传、漏传等情况产生较多的异常数据，因此需要对车机源数据进行清洗筛选。在本实施例中，基于图形化数据处理工具抽取文件系统中的车机源数据，本实施例中具体的图形化数据处理工具可以为于kettle工具，基于kettle工具抽取文件系统中的车机源数据，其中，kettle工具是一个开源的图形化大数据处理工具，kettle工具可实现数据抽取、转换、清洗、装载等过程，可
对接包括传统数据库、文件、大数据平台、接口、流数据等数据源，本实施例中的文件系统可以为hadoop文件系统，hadoop文件系统用于存储车机源数据，hadoop文件系统还可以用于存储清洗后的车机数据，本实施例中车机源数据包括车架号、时间、车速、车辆点火状态等数据，当然还可以包括其他的车机源数据，在此不做限定。需要说明的是本实施例中的车架号(vehicle identification number)简称vin，又称车辆识别代码，为了识别不同车辆通常对不同车辆都设置有指定的车架号，车架号是指用于识别车辆的一种标志；时间为获取每条车机源数据对应的获取时间，例如，在某一时间节点点获取车辆的车速、车辆点火状态等车机源数据，也即一条车机源数据包括车架号、车速、车辆点火状态以及获取车辆点火状态和车速的时间节点。
77.具体的，步骤s10，基于图形化数据处理工具抽取文件系统中的车机源数据包括：
78.步骤a，依据预设车型抽取文件系统中的车机源数据，
79.在本实施例中，依据预设车型抽取文件系统中的车机源数据，具体抽取过程可以为：通过kettle的input接口从hadoop文件系统中抽取同一类车型的车机源数据，其中，可在hadoop文件系统中按照同一类车型进行文件分类，本实施例通过kettle从hadoop文件系统中抽取车机源数据数据，使得抽取高效稳定。
80.在步骤s10之后，包括步骤s20，根据预设清洗规则对所述车机源数据进行数据清洗，获得清洗后的车机数据；
81.在本实施例中，kettle从hadoop文件系统中抽取到车机源数据后，在kettle中按照预设清洗规则对车机源数据依次进行空值清洗、极值清洗进和业务逻辑清洗，获得清洗后的车机数据。
82.步骤s30，对所述清洗后的车机数据进行数据计算处理。
83.在本实施例中，获取清洗后的车机数据之后，将车机数据输出装载至另一hadoop文件系统中，以用于后续对清洗后的车机数据进行数据计算等处理。
84.具体的，本实施例中将所述车机数据输出的过程具体为：将所述清洗后的车机数据流输出至另一hadoop文件系统中进行装载，并保留清洗前的车机源数据。本实施例中，在数据计算处理之前通过kettle图形化工具对车机源数据进行数据抽取、数据清洗和数据装载的清洗处理，获得准确有效的车机数据，降低了数据计算处理的复杂度。同时通过保留清洗前的车机源数据，为开发人员提供了可靠准确的原始数据，进一步提高了数据服务的可靠性，推动了汽车智能化发展。
85.本实施例提供一种车机数据处理方法，首先，基于kettle图形化数据处理工具抽取文件系统中的车机源数据，基于kettle工具的图形化大数据处理功能，实现数据清洗中抽取以及清洗过程的可视化，然后在kettle工具中根据预设的清洗规则对车机源数据进行空值清洗、极值清洗以及业务逻辑清洗，可获得清洗后的车机数据，通过kettle工具进行车机源数据的数据清洗，可直观地反应出数据清洗处理的过程，然后再对清洗后的车机数据进行数据计算处理，进一步地解耦了数据清洗处理过程与数据计算过程，避免了由于在数据计算的过程中通过代码的方式进行数据清洗，导致的车机数据处理较为复杂且容易出错的问题，同时保留车机原始数据，便于后续的数据开发处理，从而提高了车机数据的处理效率。
86.进一步地，基于上述第一实施例，提出本发明车机数据处理方法的第二实施例。
87.参照图3，图3为本发明车机数据处理方法第二实施例的流程示意图。
88.在本实施例中，在执行上述步骤s20之前，可预先设置多个清洗规则。预设清洗规则可以为空值清洗规则、极值清洗规则和逻辑清洗规则。具体的步骤s20，根据预设清洗规则对所述车机源数据进行数据清洗，获得清洗后的车机数据步骤的细化可以包括：
89.步骤b，检测是否存在车机源数据为空值的空值数据；
90.步骤c，若存在车机源数据为空值的空值数据，则根据所述空值清洗规则对所述空值数据进行过滤清洗。
91.在本实施例中，由于网络传输未上传或车机误传等原因，容易出现某一条车机源数据中的车速为空值null的情况，本实施例按照预设的空值清洗规则对车机源数据的空值数据进行数据清洗，本实施例可以通过kettle中的过滤组件检测是否存在车机源数据为空值的空值数据，若存在车机源数据为空值的空值数据，则将空值数据对应的车机源数据进行过滤。具体可以通过在kettle的过滤组件中选择对应的字段，对选择的字段设置过滤null值完成空值数据的清洗。
92.在本实施例中，通过设置过滤null值的方式将车机源数据中的空值数据进行筛选去除，减少了车机源数据中的无效数据，同时基于kettle的图形化数据处理功能，可直观展现出空值清洗后的车机数据，并可提取出经过空值清洗后的车机数据，提高了数据处理的灵活性。
93.进一步地，上述步骤s20，根据预设清洗规则对所述车机源数据进行数据清洗，获得清洗后的车机数据的步骤还可以包括：
94.步骤d，获取预设数值范围，检测所述车机源数据中是否存在超出所述预设数值范围的极值数据；
95.步骤e，若存在所述极值数据，则根据所述极值清洗规则对所述极值数据进行清洗。
96.在本实施例中，可以预先在kettle数据处理工具中设置预设数值范围，通过获取该预设数值范围，并检测车机源数据中是否存在超出该预设数值范围的极值数据，若存在极值数据，则对极值数据进行数据清洗，例如，设置车速的预设数值范围为[0，150]，在检测到车机源数据中的车速为-1.225时，即认为该-1.225的车速超出了预设数值范围，即认为该-1.225车速为异常数据，将该-1.225车速对应的车机源数据进行过滤清洗。
[0097]
在本实施例中，同样地基于kettle的图形化数据处理功能，可直观展现出极值清洗后的车机数据，并可提取出极值清洗后的车机数据，提高了数据处理的灵活性，同时，通过设置预设数值范围对车机源数据进行极值数据的筛选清除，使车机源数据中的车速在一个合理的范围。
[0098]
进一步地，上述步骤s20，根据预设清洗规则对所述车机源数据进行数据清洗，获得清洗后的车机数据的步骤还可以包括：
[0099]
步骤f，检测是否存在多个时间相同的车机源数据；
[0100]
步骤g，若存在多个时间相同的车机源数据，则按照所述逻辑清洗规则对所述车机源数据进行数据清洗。
[0101]
在本实施例中，正常情况下一个时间节点唯一对应一条车机源数据，因此，检测是否存在多个时间相同的车机源数据，若存在多个时间相同的车机源数据，则表明同一时间
节点的车机源数据可能存在重复上传多次的情况，重复的车机源数据会造成无效数据量大使数据处理较为复杂，且存在占用存储空间大的问题，此时则需要按照预设逻辑清洗规则进行数据清洗。
[0102]
在本实施例中，hadoop文件系统的源数据可能会存在大量的重复车机源数据，因此对车机源数据进行数据清洗去重，可提高整体数据整合结果的准确性。
[0103]
进一步地，上述步骤g，若存在多个时间相同的车机源数据，则按照所述逻辑清洗规则对所述车机源数据进行数据清洗的细化步骤还包括：
[0104]
步骤g1，检测各所述时间相同的车机源数据中是否存在车辆点火状态为零的车机源数据；
[0105]
步骤g11，若存在车辆点火状态为零的车机源数据，则将所述车辆点火状态为零的车机源数据进行清洗；
[0106]
在本实施例中，检测各个时间相同的车机源数据中是否存在车辆点火状态为零的车机源数据，在实际的用车场景中不需要车辆点火状态为零的车机源数据，若存在点火状态为零的车机源数据，则将点火状态为零的车机源数据进行清洗。
[0107]
在本实施例中，通过设置预设清洗规则，将时间相同的车机源数据中点火状态为零的车机源数据进行清洗，进一步地得到较为准确有效的车机数据，从而提高了后续针对车机数据的计算处理效率。
[0108]
进一步地，在步骤g1，检测各所述时间相同的车机源数据中是否存在车辆点火状态为零的车机源数据的步骤之后，还包括：
[0109]
步骤g12，若不存在车辆点火状态为零的车机源数据，则将所述时间相同的各车机源数据作为目标车机源数据；
[0110]
步骤g13，确定所述目标车机源数据中的第一时间节点，并确定与所述第一时间节点相邻的第二时间节点，获取所述第二时间节点对应的历史车机源数据；
[0111]
步骤g14，计算所述目标车机源数据中的车速值与所述历史车机源数据中的车速值之间的速度差；
[0112]
步骤g15，根据所述速度差进行数据清洗。
[0113]
在本实施例中，检测各时间相同的车机源数据中是否存在车辆点火状态为零的车机源数据，若不存在点火状态为零的车机源数据，则表明存在时间相同且车辆点火状态均不为零的车机源数据，此时则将时间相同的各车机源数据作为目标车机源数据，确定所有目标车机源数据中的第一时间节点，该第一时间节点为时间相同的各车机源数据对应的时间，并确定与第一时间节点相邻的第二时间节点，第二时间节点可以为第一时间节点之前的相邻时间节点，也可以为第一时间节点之后的相邻时间节点，获取第二时间节点对应的历史车机源数据，计算目标车机源数据中的车速值与历史车机源数据中的车速值之间的速度差，根据速度差进行数据清洗。
[0114]
进一步地，上述步骤g15，根据所述速度差进行数据清洗的步骤包括：
[0115]
步骤g151，依次比较各所述速度差，确定各所述速度差中差值最小的速度差，并确定各所述速度差中除差值最小的速度差之外的其它速度差；
[0116]
步骤g152，对所述其它速度差对应的目标车机源数据进行数据清洗。
[0117]
在本实施例中，根据所述速度差进行数据清洗的具体过程可以为：依次比较各速
度差，确定各速度差中差值最小的速度差，并确定各速度差中除差值最小的速度差之外的其它速度差，进而对其它速度差对应的目标车机源数据进行数据清洗。若速度差较大则认为速度差较大对应的车机源数据是异常数据，则需要进行清洗，例如，若存在相同时间且车辆点火状态均不为零的两条数据，则将前后速度差较大的车机源数据进行清除。例如，两条时间相同的车机源数据中对应的车辆点火状态相同且均不为零，且其中车机源数据a中的车速为0km/h，车机源数据b中的车速为62km/h，且获取到的相邻时间节点(如：前一秒)的历史车机源数据的车速为60km/h，此时车机源数据a对应的速度差为60km/h，车机源数据b对应的速度差为2km/h，车机源数据b对应的速度差较小，则清除车机源数据a。
[0118]
在本实施例中，基于kettle的图形化数据处理功能，可直观展现出业务逻辑清洗后的车机数据，并可提取出业务逻辑清洗后的车机数据，提高了数据处理的灵活性，同时，通过速度差对车机源数据进行异常数据的筛选清除，可在车机数据计算处理前，确保车机源数据已进行清洗筛选得到较为准确有效的车机数据，进而进行后续的车机数据计算处理，本实施例中具体实施时也可以按照其他实际业务场景制定业务逻辑清洗规则进行数据清洗。
[0119]
如图3所示，为基于kettle工具对车机源数据依次进行空值筛选、数值范围筛选、逻辑清洗的工作流程，首先，kettle工具从hadoop文件系统中抽取车机源数据，也即hadoop文件输入至kettle中，在kettle中进行空值筛选，以清洗空值数据，进而进行数值范围筛选，清洗数值范围外的数据，然后进行简单脚本实现逻辑清洗，按照预设规则清洗完成后，将清洗后的车机数据输出至另一hadoop文件系统中进行装载存储，以便于后续对清洗后的车机数据进行计算等开发处理。其中，具体的空值筛选、数值范围筛选和逻辑清洗可对应参照上述空值清洗、极值清洗和业务逻辑清洗的过程。
[0120]
在本实施例中，由于在数据计算处理的过程中进行数据清洗，容易导致车机数据处理较为复杂且容易出错的问题，本实施例利用kettle的可视化图形页面，直观显示数据处理的过程，可获取所有清洗过程中产生的清洗结果，直观地展现出数据清洗流程和结果，减少了研发工作量，提高了工作效率，针对特定的清洗规则进行数据清洗获得较为准确有效的车机数据，从而提高了车机数据的处理效率。进一步地先通过kettle工具进行数据清洗再进行后续的数据计算处理，也即解耦数据清洗的过程与数据处理的过程，可有效解决车机数据处理较为复杂且容易出错的问题，节省了数据处理的时间，提高了车机数据处理效率。
[0121]
本发明还提供一种车机数据处理装置，所述车机数据处理装置包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车机数据处理程序，所述车机数据处理程序被处理器执行时实现如上述的车机数据处理方法的步骤。
[0122]
本发明车机数据处理装置的具体实施例与上述车机数据处理方法各实施例基本相同，在此不作赘述。
[0123]
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有车机数据处理程序，所述车机数据处理程序被处理器执行时实现如以上任一项实施例所述的车机数据处理方法的步骤。
[0124]
本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述车机数据处理方法各实施例基本相同，在此不作赘述。
[0125]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0126]
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。
[0127]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0128]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。