数据处理方法及装置、电子设备、可读介质、产品与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、数据处理装置、电子设备、计算机可读介质及计算机程序产品。


背景技术：

2.目前，在对安全有高要求的场景里，运营者需要实时掌握辖区内生产安全的信息，以便在出现异常时进行实时告警，从而保证生产和运营安全。相关技术中，通常是使用摄像头进行监测，并运行智能识别算法对监测画面中的生产活动进行识别，以得到相关识别信息，但是在某些特殊情况下得到的识别信息并不准确。
3.可见，如何提升识别信息的准确性亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.本技术的实施例提供了一种数据处理方法及装置、电子设备、可读介质、产品，提升了识别信息的准确性。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：接收实时传输的监测画面的视频流数据，所述视频流数据包括图像帧；对所述图像帧进行图像识别，得到图像识别结果，并基于所述图像识别结果确定处于所述监测画面中的第一对象；获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和所述终端设备上报的位置信息，所述监测画面是针对所述指定监测区域的监测画面；若所述位置信息与所述指定监测区域对应的位置信息匹配成功，则根据所述第一标识信息对所述第一对象的识别信息进行修正处理。
6.第二方面，本技术实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：接收模块，配置为接收实时传输的监测画面的视频流数据，所述视频流数据包括图像帧；识别与确定模块，配置为对所述图像帧进行图像识别，得到图像识别结果，并基于所述图像识别结果确定处于所述监测画面中的第一对象；获取模块，配置为获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和所述终端设备上报的位置信息，所述监测画面是针对所述指定监测区域的监测画面；修正模块，配置为若所述位置信息与所述指定监测区域对应的位置信息匹配成功，则根据所述第一标识信息对所述第一对象的识别信息进行修正处理。
7.在本技术的一个实施例中，基于前述方案，所述数据处理装置还包括：第一确定模块，配置为根据所述图像识别结果确定所述监测画面中是否存在反光现象；所述获取模块，配置为若确定所述监测画面中存在反光现象，则执行所述获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和所述终端设备上报的位置信息的步骤。
8.在本技术的一个实施例中，基于前述方案，所述图像识别结果中包括：所述第一对象的至少两个对象特征；所述第一确定模块，具体配置为：将所述至少两个对象特征进行相似度比较；若存在预设数量个对象特征之间的相似度大于预设特征相似度阈值，则确定所述监测画面中存在反光现象。
9.在本技术的一个实施例中，基于前述方案，所述图像识别结果中包括：包含有所述
第一对象的图像帧的背景图像内容识别结果；所述第一确定模块，具体配置为：将所述背景图像内容与预设反光区域图像内容进行相似度比较；若所述背景图像内容与预设反光区域图像内容之间的相似度大于预设区域相似度阈值，则确定所述监测画面中存在反光现象。
10.在本技术的一个实施例中，基于前述方案，所述位置信息包括：坐标信息和上报所述坐标信息的第一时间戳信息；所述数据处理装置还包括：生成模块，配置为若确定所述监测画面中存在反光现象，则记录存在反光现象的时刻，生成第二时间戳信息；比较模块，配置为将所述第一时间戳信息与所述第二时间戳信息进行比较；匹配模块，配置为若所述第一时间戳信息与所述第二时间戳信息的时间间隔小于预设时间间隔阈值，则将所述坐标信息与所述指定监测区域对应的坐标信息进行匹配；第二确定模块，配置为若所述坐标信息与所述指定监测区域对应的坐标信息匹配成功，则确定所述位置信息与所述指定监测区域对应的位置信息匹配成功。
11.在本技术的一个实施例中，基于前述方案，所述识别信息包括：所述第一对象的第二标识信息；所述修正模块，具体配置为：获取所述第一对象的第二标识信息，以及根据预设终端设备标识与对象标识的映射关系，确定与所述第一标识信息匹配的第二对象的第二标识信息；将所述第二对象的第二标识信息与所述第一对象的第二标识信息进行匹配；若匹配失败，则用所述第二对象的第二标识信息替换所述第一对象的第二标识信息，以对所述第一对象的第二标识信息进行修正处理。
12.在本技术的一个实施例中，基于前述方案，所述识别信息包括：所述第一对象的数量信息；所述修正模块，具体配置为：将所述第一标识信息的数量信息与所述第一对象的数量信息进行匹配；若匹配失败，则用所述第一标识信息的数量信息替换所述第一对象的数量信息，以对所述第一对象的数量信息进行修正处理。
13.在本技术的一个实施例中，基于前述方案，所述获取模块，具体配置为：向定位设备发送位置信息的获取请求，所述获取请求中携带有指定监测区域的第三标识信息，所述第三标识信息用于指示所述定位设备获取与所述第三标识信息匹配的位置信息；接收所述定位设备发送的与所述第三标识信息匹配的位置信息。
14.在本技术的一个实施例中，基于前述方案，所述获取模块，具体配置为：接收定位设备发送的位置信息；其中，所述位置信息是所述定位设备在监测到所述终端设备上报的位置信息与预设反光区域的位置信息匹配时所发送的。
15.在本技术的一个实施例中，基于前述方案，所述获取模块，具体配置为：若所述位置信息与所述指定监测区域对应的位置信息匹配失败，则重复执行所述获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和所述终端设备上报的位置信息的步骤，直至获取到的位置信息与所述指定监测区域对应的位置信息匹配成功，或者，直至达到预设获取次数阈值。
16.在本技术的一个实施例中，基于前述方案，所述位置信息是所述定位设备基于定位测量数据计算得到，其中，所述定位测量数据是基站基于接收到的所述终端设备实时发送的超宽带脉冲信号计算得到、并发送至所述定位设备的。
17.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如上所述的数据处理方法。
18.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使计算机执行如上所述的数据处理方法。
19.第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如上所述的数据处理方法。
20.在本技术的实施例提供的技术方案中，由于获取了处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息，因此可以基于该获取到的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息对所得到的第一对象的识别信息进行修正处理，从而保证了识别信息的准确性，避免了仅通过识别算法所得到的识别信息准确性低的现象，在极大程度上提升了识别信息的准确性；并且，可以根据更为准确的识别信息进行准确的告警、保障了生产和运营安全等，以及为辖区内的管理提供了合理支持。
21.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
22.图1是可以应用本技术实施例的技术方案的示例性架构的示意图；
23.图2是本技术的一示例性实施例示出的数据处理方法的流程图；
24.图3是本技术的一示例性实施例示出的数据处理方法的流程图；
25.图4是图3所示实施例中的s3001在一示例性实施例中的流程图；
26.图5是图3所示实施例中的s3001在一示例性实施例中的流程图；
27.图6是本技术的一示例性实施例示出的数据处理方法的流程图；
28.图7是图2所示实施例中的s2004在一示例性实施例中的流程图；
29.图8是图2所示实施例中的s2004在一示例性实施例中的流程图；
30.图9是可以应用本技术实施例的技术方案的示例性架构的示意图；
31.图10是本技术的一示例性实施例示出的数据处理方法的流程图；
32.图11是本技术的一示例性实施例示出的数据处理方法的流程图；
33.图12是本技术的一示例性实施例示出的数据处理方法的流程图；
34.图13是本技术的一示例性实施例示出的数据处理装置的框图；
35.图14是适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
36.这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相相同的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相同的装置和方法的例子。
37.附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
38.附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合
并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
39.需要说明的是，在本技术中提及的“多个”是指两个或者两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
40.在介绍本技术实施例的技术方案之前，先对本技术实施例中涉及的名词和术语进行说明，本技术实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
41.uwb(ultra wide band，超宽带)：是一种无线载波通信技术，它不采用正弦载波，而是利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，因此其所占的频谱范围较宽。uwb技术具有系统复杂度低，发射信号功率谱密度低，对信道衰落不敏感，截获能力低，定位精度高等诸多优点，因此尤其适用于室内等密集多径场所的高速无线接入。
42.可以理解的是，uwb技术的测距原理是基于tof(time of flight，飞行时差)测距，tof测距方法属于双向测距技术，它主要利用信号在两个收发机之间飞行时间来测量节点间的距离。例如模块a的发射机在其时间戳上的a1发射请求性质的脉冲信号，模块b在b2时刻发射一个响应性质的信号，模块a在自己的时间戳a2时刻接收，则通过公式就可以计算出脉冲信号在模块a和模块b之间的飞行时间，从而确定飞行距离，因为在视距视线环境下，基于tof测距方法是随距离呈线性关系，所以测算结果会更加精准。
43.基于uwb技术的测距原理，可以更加明了uwb技术的室内定位原理；其中，uwb技术的室内定位原理和卫星定位原理很相似，就是通过室内布置预设数量个已知坐标的基站，需要定位的人员携带可定位的终端设备(如uwb工卡)，终端设备按照一定的频率发射超宽带脉冲信号，不断和几个基站进行测距，通过一定的定位算法即可计算出终端设备的位置(即携带终端设备的人员的位置)。
44.目前，在对安全有高要求的场景里，运营者需要实时掌握辖区内人员的信息，以便在出现异常时进行实时告警，从而保证生产和运营安全。相关技术中，通常是使用摄像头进行监测，并运行智能识别算法对监测画面中的人员进行识别，以得到人员的识别信息，但是在某些特殊情况下得到的识别信息并不准确。
45.请参阅图1，图1是本技术的一个实施例示出的数据处理架构示意图。从图1所示的数据处理架构中可以看出，云服务器102具有逻辑计算能力，具体地，云服务器102可以接收监测设备101实时传输的监测画面的视频流数据，其中视频流数据包括图像帧，之后对图像帧进行图像识别，得到图像识别结果，并基于图像识别结果确定处于监测画面中的第一对象，之后可以从定位设备103获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息，其中监测画面是针对指定监测区域的监测画面，之后若位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功，则根据第一标识信息对第一对象的识别信息进行修正处理。
46.其中，云服务器102可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn(content delivery network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。在本技术的一个实施例中，云服务器102也可以是独立的物理服务器，还可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统等。
47.其中，监测设备101可以是具有摄像功能的任意设备。可以理解的是，监测设备101
通常包括前端设备和后端设备，前端设备通常包括摄像机、手动或电动镜头、云台、防护罩、报警探测器和多功能解码器等部件，它们各司其职，并通过有线、无线或光纤传输媒介与后端设备如控制中心的各种设备建立相应的联系(传输视/音频信号及控制、报警信号)；其中前端设备所包括的部件不一定同时使用，但实现监测现场图像采集的摄像机和镜头是必不可少的。
48.其中，定位设备103可以是具有定位功能的任意设备。在本技术的一个实施例中，定位设备包括与基站进行通信的定位平台，可选地，该基站为基于uwb技术的基站，即定位设备可以通过uwb技术实现终端设备的定位。在本技术的一个实施例中，定位设备也可以采用其他室内定位技术，例如rfid(radio frequency identification，射频识别)技术、地磁定位技术、蓝牙定位技术等。在本技术的一个实施例中，定位设备也可以采用室外定位技术，例如gps(global positioning system，全球定位系统)定位技术、基站定位技术等。在实际应用中，可以根据具体应用场景灵活选择定位技术以实现终端设备的定位。
49.需要说明的是，本技术实施例中所提供的数据处理方法具体可以应用于智能工厂、数据中心以及能源管理中心等诸多应用场景中。
50.基于图1所示应用场景，在采用了本技术实施例的技术方案之后，通过云服务器获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息，因此云服务器可以基于该获取到的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息对所得到的第一对象的识别信息进行修正处理，从而保证了识别信息的准确性，避免了仅通过识别算法所得到的识别信息准确性低的现象，在极大程度上提升了识别信息的准确性。
51.需要说明的是，在本技术的具体实施方式中，涉及到用户相关的数据(如特征数据、终端设备上报的位置信息等)，当本技术实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得用户许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
52.以下对本技术实施例的技术方案的各种实现细节进行详细阐述：
53.请参阅图2，图2是本技术的一个实施例示出的数据处理方法的流程图，该数据处理方法可以由图1中所示的云服务器102来执行。如图2所示，数据处理方法至少包括s2001至s2004，详细介绍如下：
54.s2001，接收实时传输的监测画面的视频流数据，视频流数据包括图像帧。
55.本技术实施例中接收到的监测画面的视频流数据是监测设备实时传输的，即接收的是监测过程中的视频流数据。可以理解的是，视频流数据是由多张图像帧所形成的，因此视频流数据中包括了图像帧，其中视频流数据中所包括的图像帧的数量以实际应用场景为准。
56.s2002，对图像帧进行图像识别，得到图像识别结果，并基于图像识别结果确定处于监测画面中的第一对象。
57.本技术实施例中接收实时传输的监测画面的视频流数据，之后便可以对图像帧进行图像识别以得到图像识别结果，并基于得到的图像识别结果确定处于监测画面中的第一对象。
58.在本技术的一个实施例中，可以是选取部分数量图像帧，进而对所选取的部分数量图像帧进行图像识别，得到图像识别结果；例如可以每隔30s选取一张图像帧，进而对所
选取的图像帧进行图像识别即可。这样，考虑到相邻时刻的图像帧的图像内容变化不大，因此每隔预设时间段选取图像帧，可以降低图像识别频率，从而节省计算资源，减少系统开销。
59.在本技术的一个实施例中，可以是对视频流数据中所含有的每张图像帧进行图像识别，得到图像识别结果。这样，由于是对每张图像帧都进行了图像识别，从而避免了特殊情况下未能准确识别的现象，提升图像识别的准确性。
60.本技术实施例中的第一对象可以为人、动物等具有生命特征的对象；在其他实施例中，第一对象也可以为物体等不具有生命特征的对象。可以理解的是，第一对象是基于图像识别结果所确定出的处于监测画面中的对象，确定出该第一对象的作用在于后续可以根据获取到的相关信息确定是否对该第一对象的识别信息进行修正处理，以得到准确的第一对象的识别信息。
61.本技术实施例中的图像识别结果中包括但不限于第一对象的至少两个对象特征、包含有第一对象的图像帧的背景图像内容识别结果等，其中：
62.对象特征指的是第一对象独有或特有的特征。可以理解的是，图像识别结果中包括第一对象的对象特征时，对象特征的数量是大于等于2的，由此便于判定监测画面中是否存在反光现象。
63.背景图像内容识别结果指的是对含有第一对象的图像帧进行图像前后景分离处理，得到的后景图像内容识别结果。可以理解的是，对含有第一对象的图像帧进行图像前后景分离处理，通常情况下得到的是含有第一对象的前景图像内容识别结果以及后景图像内容识别结果，这里获取得到后景图像内容识别结果即可，由于后景图像内容识别结果包括所处于的监测环境，由此便于判定监测画面中是否存在反光现象。
64.需要说明的是，这里所列举的是两种示例的图像识别结果，在实际应用中，可以根据具体应用场景进行灵活调整。
65.s2003，获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息，监测画面是针对指定监测区域的监测画面。
66.本技术实施例中对图像帧进行图像识别得到图像识别结果，并基于图像识别结果确定处于监测画面中的第一对象，之后便可以获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息。
67.本技术实施例中的第一标识信息指的是唯一标识终端设备的信息，其包括但不限于终端设备的名称、标识号等。
68.本技术实施例中终端设备上报的位置信息指的是用于表征终端设备位置的信息，其包括但不限于坐标信息。
69.在本技术的一个实施例中，终端设备上报的位置信息包括坐标信息；即终端设备上报的位置信息仅包括坐标信息。
70.在本技术的一个实施例中，终端设备上报的位置信息包括坐标信息和上报坐标信息的第一时间戳信息；即终端设备上报的位置信息除了坐标信息之外，还包括上报坐标信息对应的时间戳信息(即第一时间戳信息)。
71.在本技术的一个实施例中，请参阅图3，在s2003中获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息的过程之前，还可以包括s3001至
s3002，详细介绍如下：
72.s3001，根据图像识别结果确定监测画面中是否存在反光现象；
73.s3002，若确定监测画面中存在反光现象，则执行获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息的。
74.也即，可选实施例中可以先根据图像识别结果确定监测画面中是否存在反光现象，进而根据确定出的监测画面中是否存在反光现象的结果确定是否获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息。
75.其中，可选实施例中发明人发现如果监测画面中存在反光现象，则运行智能识别算法对监测画面中的第一对象进行识别得到的第一对象的识别信息通常准确性是较低的，而在其他场景下，识别得到的第一对象的识别信息通常准确性是较高的。因此，可选实施例中可以在根据图像识别结果确定出监测画面中存在反光现象时，获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息，以该第一对象的识别信息进行修正处理，以得到准确的第一对象的识别信息；而在根据图像识别结果确定出监测画面中不存在反光现象时，则不用获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息，即不用对第一对象的标识信息进行修正处理。
76.这样，在根据图像识别结果确定出监测画面中存在反光现象时，才获取相关信息对第一对象的识别信息进行修正处理，而在根据图像识别结果确定出监测画面中不存在反光现象时，则不用获取相关信息对第一对象的识别信息进行修正处理，更加符合应用场景，并且由于是在存在反光现象时才获取相关信息，相比每次都获取相关信息而言，可以节省计算资源，减少系统开销。
77.在本技术的一个实施例中，如果图像识别结果中包括第一对象的至少两个对象特征；请参阅图4，s3001中根据图像识别结果确定监测画面中是否存在反光现象的过程，包括s4001至s4002，详细介绍如下：
78.s4001，将至少两个对象特征进行相似度比较；
79.s4002，若存在预设数量个对象特征之间的相似度大于预设特征相似度阈值，则确定监测画面中存在反光现象。
80.也即，可选实施例中可以将至少两个对象特征进行相似度比较，进而根据相似度比较结果确定监测画面中是否存在反光现象。其中，如果存在预设数量个对象特征之间的相似度大于预设特征相似度阈值，则此时可以确定监测画面中存在反光现象；如果不存在预设数量个对象特征之间的相似度大于预设特征相似度阈值，则此时可以确定监测画面中不存在反光现象。
81.其中，可选实施例中预设数量、预设特征相似度阈值可以根据具体应用场景进行灵活设置。
82.举例说明，例如设图像识别结果中包括第一对象a的多个对象特征a1、a2、a3，同时设预设数量为2个，预设特征相似度阈值为90％，则可以分别将a1、a2、a3进行相似度比较；设进行相似度比较后确定a1与a2之间的相似度为95％，a1与a3之间的相似度为99％，a2与a3之间的相似度为92％，明显地，存在3个对象特征之间的相似度大于预设特征相似度阈值90％，此时可以确定监测画面中存在反光现象。
83.这样，通过对象特征之间的相似度比较，可以快速准确地确定出监测画面中是否
存在反光现象。
84.在本技术的一个实施例中，如果图像识别结果中包括包含有第一对象的图像帧的背景图像内容识别结果；请参阅图5，s3001中根据图像识别结果确定监测画面中是否存在反光现象的过程，包括s5001至s5002，详细介绍如下：
85.s5001，将背景图像内容与预设反光区域图像内容进行相似度比较；
86.s5002，若背景图像内容与预设反光区域图像内容之间的相似度大于预设区域相似度阈值，则确定监测画面中存在反光现象。
87.也即，可选实施例中可以将背景图像内容与预设反光区域图像内容进行相似度比较，进而根据相似度比较结果确定监测画面中是否存在反光现象。其中，如果背景图像内容与预设反光区域图像内容之间的相似度大于预设区域相似度阈值，则此时可以确定监测画面中存在反光现象；如果背景图像内容与预设反光区域图像内容之间的相似度小于或等于预设区域相似度阈值，则此时可以确定监测画面中不存在反光现象。
88.其中，可选实施例中预设反光区域图像内容可以根据具体应用场景进行灵活设置，通常是容易产生反光的区域，例如可以是较为明亮的墙壁、地板等对应的区域。
89.举例说明，例如设图像识别结果中包括背景图像内容k1，同时设预设反光区域图像内容为k2，同时设预设区域相似度阈值为80％，则可以将背景图像内容k1与预设反光区域图像内容k2进行相似度比较；设进行相似度比较后确定背景图像内容k1与预设反光区域图像内容k2之间的相似度为90％，明显地，大于预设区域相似度阈值80％，此时可以确定监测画面中存在反光现象。
90.这样，通过背景图像内容与预设反光区域图像内容之间的相似度比较，可以快速准确地确定出监测画面中是否存在反光现象。
91.在本技术的一个实施例中，获取终端设备上报的位置信息，可以包括以下：
92.向定位设备发送位置信息的获取请求，获取请求中携带有指定监测区域的第三标识信息，第三标识信息用于指示定位设备获取与第三标识信息匹配的位置信息；接收定位设备发送的与第三标识信息匹配的位置信息。
93.也即，可选实施例中云服务器可以主动获取到终端设备上报的位置信息；具体地，向定位设备发送位置信息的获取请求，其中获取请求中携带有指定监测区域的第三标识信息，这样定位设备便可以根据获取与第三标识信息匹配的位置信息，即定位设备获取指定监测区域内终端设备上报的位置信息；相应地，云服务器接收定位设备发送的与第三标识信息匹配的位置信息，即云服务器接收指定监测区域内终端设备上报的位置信息。
94.其中，可选实施例中第三标识信息指的是唯一标识监测区域的信息，其包括但不限于监测区域的名称、标识号等。
95.在本技术的一个实施例中，获取终端设备上报的位置信息，可以包括以下：
96.接收定位设备发送的位置信息；其中，位置信息是定位设备在监测到终端设备上报的位置信息与预设反光区域的位置信息匹配时所发送的。
97.也即，可选实施例中云服务器可以被动获取到终端设备上报的位置信息；具体地，定位设备获取到终端设备上报的位置信息时，将终端设备上报的位置信息与预设反光区域的位置信息进行比较，如果确定终端设备上报的位置信息与预设反光区域的位置信息匹配时，转发终端设备上报的位置信息至云服务器；相应地，云服务器接收定位设备发送的终端
设备上报的位置信息。
98.需要说明的是，这里所列举的是两种示例的获取终端设备上报的位置信息，在实际应用中，可以根据具体应用场景进行灵活调整。
99.s2004，若位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功，则根据第一标识信息对第一对象的识别信息进行修正处理。
100.本技术实施例中获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息，之后如果位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功，则可以根据第一标识信息对第一对象的识别信息进行修正处理。
101.本技术实施例中第一对象的识别信息指的是运行智能识别算法对监测画面中的第一对象进行识别得到的第一对象的识别信息，其包括但不限于第一对象的第二标识信息、数量信息等。其中，第二标识信息指的是表征标识第一对象的相关信息，其包括但不限于第一对象的名称、昵称、id号等。其中，数量信息指的是第一对象的数量有多少的信息，不同第一对象的第二标识信息不同。
102.在本技术的一个实施例中，如果位置信息包括坐标信息和上报坐标信息的第一时间戳信息；请参阅图6，s2004中在若位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功的过程之前，还可以包括s6001至s6004，详细介绍如下：
103.s6001，若确定监测画面中存在反光现象，则记录存在反光现象的时刻，生成第二时间戳信息；
104.s6002，将第一时间戳信息与第二时间戳信息进行比较；
105.s6003，若第一时间戳信息与第二时间戳信息的时间间隔小于预设时间间隔阈值，则将坐标信息与指定监测区域对应的坐标信息进行匹配；
106.s6004，若坐标信息与指定监测区域对应的坐标信息匹配成功，则确定位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功。
107.也即，可选实施例中如果确定监测画面中存在反光现象，则可以记录存在反光现象的时刻，并生成第二时间戳信息，之后将终端设备上报的第一时间戳信息与所记录的第二时间戳信息进行比较，进而根据比较结果确定是否将终端设备上报的坐标信息与指定监测区域的坐标信息进行匹配，之后根据匹配结果确定终端设备上报的位置信息是否与指定监测区域对应的位置信息匹配成功。
108.其中，可选实施例中如果终端设备上报的第一时间戳信息与所记录的第二时间戳信息的时间间隔小于预设时间间隔阈值，则可以进一步将终端设备上报的坐标信息与指定监测区域的坐标信息进行匹配，当终端设备上报的坐标信息与指定监测区域的坐标信息匹配成功时，则此时可以确定终端设备上报的位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功。如果终端设备上报的第一时间戳信息与所记录的第二时间戳信息的时间间隔小于预设时间间隔阈值，则此时可以确定终端设备上报的位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配失败。
109.在本技术的一个实施例中，如果位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配失败，则可以重复执行获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息的，直至获取到的位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功，或者，直至达到预设获取次数阈值。
110.其中，可选实施例中预设获取次数阈值可以根据具体应用场景进行灵活设置。
111.在本技术的一个实施例中，如果识别信息包括第一对象的第二标识信息；请参阅图7，s2004中根据第一标识信息对第一对象的识别信息进行修正处理的过程，可以包括s7001至s7003，详细介绍如下：
112.s7001，获取第一对象的第二标识信息，以及根据预设终端设备标识与对象标识的映射关系，确定与第一标识信息匹配的第二对象的第二标识信息；
113.s7002，将第二对象的第二标识信息与第一对象的第二标识信息进行匹配；
114.s7003，若匹配失败，则用第二对象的第二标识信息替换第一对象的第二标识信息，以对第一对象的第二标识信息进行修正处理。
115.也即，可选实施例中可以获取第一对象的第二标识信息，以及根据预设终端设备标识与对象标识的映射关系，确定与第一标识信息匹配的第二对象的第二标识信息，之后将第二对象的第二标识信息与第一对象的第二标识信息进行匹配，之后根据匹配结果确定是否对第一对象的第二标识信息进行修正处理。
116.其中，可选实施例中预设终端设备标识与对象标识的映射关系可以根据具体应用场景进行灵活设置。一个终端设备的第一标识信息对应一个第二对象，即终端设备的第一标识信息与第二对象为一对一的关系；例如请参见下表一所示，为一种示例的预设终端设备标识与对象标识的映射关系表。因此，根据该预设终端设备标识与对象标识的映射关系，可以确定出与终端设备的第一标识信息匹配的第二对象的第二标识信息。
117.第一标识信息第二对象111221
…………
118.表1
119.其中，可选实施例中第一对象的第二标识信息为待修正的第二标识信息，而根据预设终端设备标识与对象标识的映射关系所确定出的与第一标识信息匹配的第二对象的第二标识信息为正确的第二标识信息；因此，可以将第二对象的第二标识信息与第一对象的第二标识信息进行匹配，并根据匹配结果确定是否对第一对象的第二标识信息进行修正处理。
120.其中，可选实施例中如果第二对象的第二标识信息与第一对象的第二标识信息匹配失败，则表征第一对象的第二标识信息错误，此时需要对第一对象的第二标识信息进行修正；具体地，用第二对象的第二标识信息替换第一对象的第二标识信息即可实现对第一对象的第二标识信息的修正处理。如果第二对象的第二标识信息与第一对象的第二标识信息匹配成功，则表征第一对象的第二标识信息正确，此时无需对第一对象的第二标识信息进行修正。
121.举例说明，例如设第一对象的第二标识信息为21，第一标识信息为1，则此时根据表1所示的预设终端设备标识与对象标识的映射关系表，确定与第一标识信息1匹配的第二对象的第二标识信息为11，明显地，第二对象的第二标识信息11与第一对象的第二标识信息21匹配失败，则用第二对象的第二标识信息11替换第一对象的第二标识信息21从而实现对第一对象的第二标识信息11的修正处理。
122.在本技术的一个实施例中，如果识别信息包括第一对象的数量信息；请参阅图8，s2004中根据第一标识信息对第一对象的识别信息进行修正处理的过程，可以包括s8001至s8002，详细介绍如下：
123.s8001，将第一标识信息的数量信息与第一对象的数量信息进行匹配；
124.s8002，若匹配失败，则用第一标识信息的数量信息替换第一对象的数量信息，以对第一对象的数量信息进行修正处理。
125.也即，可选实施例中可以将第一标识信息的数量信息与第一对象的数量信息进行匹配，之后根据匹配结果确定是否对第一对象的数量信息进行修正处理。
126.其中，可选实施例中由于终端设备的第一标识信息与第二对象为一对一的关系，因此，可以将统计得到的第一标识信息的数量信息与第一对象的数量信息进行匹配，并根据匹配结果确定是否对第一对象的数量信息进行修正处理。
127.其中，可选实施例中如果第一标识信息的数量信息与第一对象的数量信息匹配失败，则表征第一对象的数量信息错误，此时需要对第一对象的数量信息进行修正；具体地，用第一标识信息的数量信息替换第一对象的数量信息即可实现对第一对象的数量信息的修正处理。如果第一标识信息的数量信息与第一对象的数量信息匹配成功，则表征第一对象的数量信息正确，此时无需对第一对象的数量信息进行修正。
128.举例说明，例如设第一对象的数量信息为5，第一标识信息的数量信息为3，明显地，第一标识信息的数量信息3与第一对象的数量信息5匹配失败，则用第一标识信息的数量信息3替换第一对象的数量信息5从而实现对第一对象的数量信息5的修正处理。
129.本技术实施例中接收实时传输的监测画面的视频流数据，并对视频流数据中含有的图像帧进行图像识别得到图像识别结果，之后基于图像识别结果确定处于监测画面中的第一对象，同时基于图像识别结果确定监测画面中是否存在反光现象，如果确定监测画面中存在反光现象，则获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息，如果位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功，则根据第一标识信息对第一对象的识别信息进行修正处理；由此，在监测画面存在反光现象时，实现了对第一对象的识别信息的修正处理，从而避免了由于反光现象所导致的第一对象的识别信息准确性低的现象，极大程度上提升了识别信息的准确性。
130.以下对本技术实施例的一个具体应用场景进行详细说明：
131.请参阅图9，图9是本技术的一个实施例示出的数据处理架构的示意图。如图9所示，数据处理架构中包括：
132.监测设备901(可以是摄像装置)、视觉平台902(可以是前述提及的云服务器)、定位平台903(可以是uwb定位平台)、基站904(可以是uwb基站)、终端设备905(可以是uwb工卡)。
133.可选地，监测设备901相关的摄像装置可以安装在监测区域(如数据中心现场)的墙上，用于采集监测区域的视频流数据，并将采集到的监测区域的视频流数据传输至与摄像装置通信的摄像头平台，由摄像头平台再传输至视觉平台902，或者监测设备901相关的摄像装置也可以直接将采集到的监测区域的视频流数据传输给视觉平台902。
134.可选地，视觉平台902可以获取监测设备901实时传输的监测画面的视频流数据，用于对视频流数据中含有的图像帧进行图像识别得到图像识别结果，并基于图像识别结果
确定处于监测画面中的第一对象；以及可以获取定位平台903发送的处于指定监测区域内的终端设备905的第一标识信息和终端设备905上报的位置信息，用于将位置信息与指定监测区域对应的位置信息进行匹配，如果位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功，则根据第一标识信息对第一对象的识别信息进行修正处理。
135.可选地，定位平台903用于接收基站904的定位测量数据，运行定位算法，完成对终端设备905位置的计算，即得到终端设备905的位置信息。
136.可选地，基站904用于接收终端设备905发送的定位信号，并对该定位信号进行测量，得到定位测量数据并发送至定位平台903。
137.可选地，终端设备905用于向四周的基站904发送定位信号；可以理解的是，相关工作人员作业时可以携带终端设备，具体地，相关工作人员作业时可以佩戴uwb工卡。
138.基于图9所示的数据处理架构，下述介绍数据处理方法，详细介绍如下：
139.请参阅图10，图10是本技术的一个实施例示出的数据处理方法的流程图。如图10所示，数据处理方法至少包括s1001至s1008，详细介绍如下：
140.s1001，终端设备向基站发送uwb定位信号。
141.可选地，uwb工卡向四周的基站发送定位信号，其中该定位信号可以是周期性的纳秒级无线超宽带脉冲信号。
142.s1002，基站向定位平台发送定位测量数据。
143.可选地，uwb基站接收uwb工卡发送的定位信号，并测量得到uwb工卡定位信号到达时间t1，其中，每个uwb基站都会得到针对每一个uwb工卡定位信号的到达时间，进而每个uwb基站将测量得到的到达时间t1发送给uwb定位平台。
144.可选地，每个uwb基站记录接收到uwb工卡发送定位信号的时刻，以生成第一时间戳信息。
145.s1003，定位平台计算终端设备的位置信息。
146.可选地，uwb定位平台基于接收到各个uwb基站发送的定位测量数据(即到达时间t1)计算得到uwb工卡的坐标信息(x，y，z)，同时还会得到该uwb工卡的第一标识信息(如id编号)、该uwb工卡的坐标信息所对应的地图标识信息(如id编号)，以及uwb工卡的第一时间戳信息。
147.s1004，监测设备向视觉平台实时传输监测画面的视频流数据。
148.可选地，摄像装置采集监测区域的视频流数据，并实时向uwb视觉平台传输监测画面的视频流数据。
149.s1005，视觉平台对视频流数据中含有的图像帧进行图像识别，得到图像识别结果，并基于图像识别结果确定处于监测画面中的人员。
150.可选地，uwb视觉平台对视频流数据进行分帧处理得到图像帧，进而对图像帧进行图像识别，得到图像识别结果。
151.s1006，视觉平台根据图像识别结果确定监测画面中存在反光现象，则向定位设备发送位置信息的获取请求。
152.可选地，uwb视觉平台根据图像识别结果确定监测画面中是否存在反光现象可以采用下述方式：
153.图像识别结果中包括人员的至少两个特征；具体地，将至少两个特征进行相似度
比较，如果存在预设数量个特征之间的相似度大于预设特征相似度阈值，则确定监测画面中存在反光现象。
154.可选地，若uwb视觉平台确定监测画面中存在反光现象，则记录存在反光现象的时刻，生成第二时间戳信息。
155.可选地，uwb视觉平台根据图像识别结果确定监测画面中存在反光现象时，则可以向定位设备发送位置信息的获取请求，其中获取请求中携带有指定监测区域的第三标识信息，以用于指示定位设备获取与第三标识信息匹配的位置信息。可选地，获取请求中还可以携带指定监测区域所对应的地图标识信息，以及该指定监测区域的具体区域信息，例如该指定监测区域是类似于长方形的区域，因此可以包含长方形各顶点的坐标信息，或者该指定监测区域是类似于圆形的区域，因此可以包含圆心所在的坐标信息以及半径长度等。
156.s1007，定位平台向视觉平台发送指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息。
157.可选地，uwb定位平台在接收到uwb视觉平台发送的位置信息的获取请求时，向uwb视觉平台发送指定监测区域内的uwb工卡的第一标识信息和uwb工卡的位置信息。可选地，uwb工卡的位置信息可以包括坐标信息(可以是中心点的坐标信息)和第一时间戳信息。可选地，uwb定位平台还可以向uwb视觉平台发送uwb工卡的位置信息所对应的地图标识信息，以及该位置信息的具体区域信息，例如该位置信息对应的指定监测区域是类似于长方形的区域，因此可以包含长方形各顶点的坐标信息，或者该位置信息对应的指定监测区域是类似于圆形的区域，因此可以包含圆心所在的坐标信息以及半径长度等。
158.可以理解的是，由于相关工作人员作业时通常会移动，因此，一个uwb工卡可以对应多个位置信息。
159.s1008，视觉平台将位置信息与指定监测区域对应的位置信息进行匹配，若位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功，则根据第一标识信息对人员的识别信息进行修正处理。
160.可选地，人员的识别信息可以包括人员的第二标识信息、人员的数量信息；其中，人员的第二标识信息可以是uwb视觉平台通过人脸识别算法进行计算得到，人员的数量信息可以是uwb视觉平台通过人体识别算法进行计算得到。
161.可选地，识别信息包括人员的第二标识信息；具体地，uwb视觉平台获取人员的第二标识信息，以及根据预设终端设备标识与对象标识的映射关系，确定与第一标识信息匹配的第二对象的第二标识信息；之后将第二对象的第二标识信息与人员的第二标识信息进行匹配，如果匹配失败，则用第二对象的第二标识信息替换人员的第二标识信息，以对人员的第二标识信息进行修正处理。
162.可选地，识别信息包括：人员的数量信息；具体地，uwb视觉平台将第一标识信息的数量信息与人员的数量信息进行匹配，如果匹配失败，则用第一标识信息的数量信息替换人员的数量信息，以对人员的数量信息进行修正处理。
163.本技术实施例中在监测画面存在反光现象时，视觉平台主动获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息，以对人员的识别信息进行修正处理；具体地，可以修正人脸识别算法得到的人员的第二标识信息，提升了人员标识的置信度，可以修正人体识别算法得到的人员的数量信息，提升了人员数量的置信度，即提升了
人员的识别信息的准确性，为辖区内的管理提供了合理支持。
164.请参阅图11，图11是本技术的一个实施例示出的数据处理方法的流程图。如图11所示，数据处理方法至少包括s1101至s1108，详细介绍如下：
165.s1101，终端设备向基站发送uwb定位信号。
166.s1102，基站向定位平台发送定位测量数据。
167.s1103，定位平台计算终端设备的位置信息。
168.s1104，监测设备向视觉平台实时传输监测画面的视频流数据。
169.s1105，视觉平台对视频流数据中含有的图像帧进行图像识别，得到图像识别结果，并基于图像识别结果确定处于监测画面中的人员。
170.可选地，s1101至s1105的具体实施过程请参见前述实施例的s1001至s1005的介绍，这里不再赘述。
171.s1106，视觉平台根据图像识别结果确定有人员进入预设反光区域，则向定位设备发送位置信息的获取请求。
172.可选地，uwb视觉平台根据图像识别结果确定有人员进入预设反光区域可以采用下述方式：
173.图像识别结果中包括包含有人员的图像帧的背景图像内容识别结果；具体地，将背景图像内容与预设反光区域图像内容进行相似度比较，如果背景图像内容与预设反光区域图像内容之间的相似度大于预设区域相似度阈值，则确定监测画面中有人员进入预设反光区域。可以理解的是，同时也可以确定监测画面中存在反光现象。
174.可选地，s1106的其他具体实施过程请参见前述实施例的s1006的介绍，这里不再赘述。
175.s1107，定位平台向视觉平台发送指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息。
176.s1108，视觉平台将位置信息与指定监测区域对应的位置信息进行匹配，若位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功，则根据第一标识信息对人员的识别信息进行修正处理。
177.可选地，s1107至s1108的具体实施过程请参见前述实施例的s1007至s1008的介绍，这里不再赘述。
178.本技术实施例中在监测画面中有人员进入预设反光区域时，视觉平台主动获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息，以对人员的识别信息进行修正处理；具体地，可以修正人脸识别算法得到的人员的第二标识信息，提升了人员标识的置信度，可以修正人体识别算法得到的人员的数量信息，提升了人员数量的置信度，即提升了人员的识别信息的准确性，为辖区内的管理提供了合理支持。
179.请参阅图12，图12是本技术的一个实施例示出的数据处理方法的流程图。如图12所示，数据处理方法至少包括s1201至s1207，详细介绍如下：
180.s1201，终端设备向基站发送uwb定位信号。
181.s1202，基站向定位平台发送定位测量数据。
182.s1203，定位平台计算终端设备的位置信息。
183.s1204，监测设备向视觉平台实时传输监测画面的视频流数据。
184.s1205，视觉平台对视频流数据中含有的图像帧进行图像识别，得到图像识别结果，并基于图像识别结果确定处于监测画面中的人员。
185.可选地，s1201至s1205的具体实施过程请参见前述实施例的s1001至s1005的介绍，这里不再赘述。
186.s1206，定位平台在监测到终端设备上报的位置信息与预设反光区域的位置信息匹配时，向视觉平台发送指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息。
187.可选地，定位平台在监测到终端设备上报的位置信息与预设反光区域的位置信息匹配时，即表征有人员进入预设反光区域，此时可以主动向视觉平台发送指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息。
188.s1207，视觉平台将位置信息与指定监测区域对应的位置信息进行匹配，若位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功，则根据第一标识信息对人员的识别信息进行修正处理。
189.可选地，s1207的具体实施过程请参见前述实施例的s1008的介绍，这里不再赘述。
190.本技术实施例中在监测画面中有人员进入预设反光区域时，定位平台主动发送处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息，这样视觉平台可以基于接收到的处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息对人员的识别信息进行修正处理；具体地，可以修正人脸识别算法得到的人员的第二标识信息，提升了人员标识的置信度，可以修正人体识别算法得到的人员的数量信息，提升了人员数量的置信度，即提升了人员的识别信息的准确性，为辖区内的管理提供了合理支持。
191.图13是本技术的一个实施例示出的数据处理装置的框图。如图13所示，该数据处理装置包括：
192.接收模块1301，配置为接收实时传输的监测画面的视频流数据，视频流数据包括图像帧；
193.识别与确定模块1302，配置为对图像帧进行图像识别，得到图像识别结果，并基于图像识别结果确定处于监测画面中的第一对象；
194.获取模块1303，配置为获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息，监测画面是针对指定监测区域的监测画面；
195.修正模块1304，配置为若位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功，则根据第一标识信息对第一对象的识别信息进行修正处理。
196.在本技术的一个实施例中，数据处理装置还包括：
197.第一确定模块，配置为根据图像识别结果确定监测画面中是否存在反光现象；
198.获取模块，配置为若确定监测画面中存在反光现象，则执行获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息的步骤。
199.在本技术的一个实施例中，图像识别结果中包括：第一对象的至少两个对象特征；第一确定模块，具体配置为：
200.将至少两个对象特征进行相似度比较；
201.若存在预设数量个对象特征之间的相似度大于预设特征相似度阈值，则确定监测
画面中存在反光现象。
202.在本技术的一个实施例中，图像识别结果中包括：包含有第一对象的图像帧的背景图像内容识别结果；第一确定模块，具体配置为：
203.将背景图像内容与预设反光区域图像内容进行相似度比较；
204.若背景图像内容与预设反光区域图像内容之间的相似度大于预设区域相似度阈值，则确定监测画面中存在反光现象。
205.在本技术的一个实施例中，位置信息包括：坐标信息和上报坐标信息的第一时间戳信息；数据处理装置还包括：
206.生成模块，配置为若确定监测画面中存在反光现象，则记录存在反光现象的时刻，生成第二时间戳信息；
207.比较模块，配置为将第一时间戳信息与第二时间戳信息进行比较；
208.匹配模块，配置为若第一时间戳信息与第二时间戳信息的时间间隔小于预设时间间隔阈值，则将坐标信息与指定监测区域对应的坐标信息进行匹配；
209.第二确定模块，配置为若坐标信息与指定监测区域对应的坐标信息匹配成功，则确定位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功。
210.在本技术的一个实施例中，识别信息包括：第一对象的第二标识信息；修正模块1304，具体配置为：
211.获取第一对象的第二标识信息，以及根据预设终端设备标识与对象标识的映射关系，确定与第一标识信息匹配的第二对象的第二标识信息；
212.将第二对象的第二标识信息与第一对象的第二标识信息进行匹配；
213.若匹配失败，则用第二对象的第二标识信息替换第一对象的第二标识信息，以对第一对象的第二标识信息进行修正处理。
214.在本技术的一个实施例中，识别信息包括：第一对象的数量信息；修正模块1304，具体配置为：
215.将第一标识信息的数量信息与第一对象的数量信息进行匹配；
216.若匹配失败，则用第一标识信息的数量信息替换第一对象的数量信息，以对第一对象的数量信息进行修正处理。
217.在本技术的一个实施例中，获取模块1303，具体配置为：
218.向定位设备发送位置信息的获取请求，获取请求中携带有指定监测区域的第三标识信息，第三标识信息用于指示定位设备获取与第三标识信息匹配的位置信息；
219.接收定位设备发送的与第三标识信息匹配的位置信息。
220.在本技术的一个实施例中，获取模块1303，具体配置为：
221.接收定位设备发送的位置信息；其中，位置信息是定位设备在监测到终端设备上报的位置信息与预设反光区域的位置信息匹配时所发送的。
222.在本技术的一个实施例中，获取模块1303，具体配置为：
223.若位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配失败，则重复执行获取处于指定监测区域内的终端设备的第一标识信息和终端设备上报的位置信息的步骤，直至获取到的位置信息与指定监测区域对应的位置信息匹配成功，或者，直至达到预设获取次数阈值。
224.在本技术的一个实施例中，位置信息是定位设备基于定位测量数据计算得到，其
中，定位测量数据是基站基于接收到的终端设备实时发送的超宽带脉冲信号计算得到、并发送至定位设备的。
225.需要说明的是，前述实施例所提供的装置与前述实施例所提供的方法属于同一构思，其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述，这里不再赘述。
226.本技术的实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得电子设备实现如前的数据处理方法。
227.图14示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
228.需要说明的是，图14示出的电子设备的计算机系统1400仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
229.如图14所示，计算机系统1400包括中央处理单元(central processing unit，cpu)1401，其可以根据存储在只读存储器(read-only memory，rom)1402中的程序或者从存储部分1408加载到随机访问存储器(random access memory，ram)1403中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中的方法。在ram 1403中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu 1401、rom 1402以及ram 1403通过总线1404彼此相连。输入/输出(input/output，i/o)接口1405也连接至总线1404。
230.以下部件连接至i/o接口1405：包括键盘、鼠标等的输入部分1406；包括诸如阴极射线管(cathode ray tube，crt)、液晶显示器(liquid crystal display，lcd)等以及扬声器等的输出部分1407；包括硬盘等的存储部分1408；以及包括诸如lan(local area network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1409。通信部分1409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1410也根据需要连接至i/o接口1405。可拆卸介质1411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1408。
231.特别地，根据本技术的实施例，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，本技术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计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)1401执行时，执行本技术的系统中限定的各种功能。
232.需要说明的是，本技术实施例所示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(erasable programmable read only memory，eprom)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compact disc read-only memory，cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，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。而在本技术中，计算机
可读的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计算机程序。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。计算机可读的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计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
233.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、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。其中，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，上述模块、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相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，框图或流程图中的每个方框、以及框图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。
234.描述于本技术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，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
235.本技术的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如前的数据处理方法。该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的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。
236.本技术的另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各个实施例中提供的数据处理方法。
237.上述内容，仅为本技术的较佳示例性实施例，并非用于限制本技术的实施方案，本领域普通技术人员根据本技术的主要构思和精神，可以十分方便地进行相应的变通或修改，故本技术的保护范围应以权利要求书所要求的保护范围为准。