环境监测方法、装置、设备以及存储介质
阅读：271发布：2020-05-13
专利汇可以提供环境监测方法、装置、设备以及存储介质专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 申请 实施例 公开了一种环境监测方法、装置、设备以及存储介质，应用于 区 块 链 网络。该方法包括：接收环境监测设备提交的第一图像和比对图像标识，获取第一图像的固定目标物信息；基于比对图像标识获取第二图像的图像信息；将固定目标物信息和图像信息发送至共识 节点 ；从目标区块中获取第二图像的第二特征图像的哈希值；确定第一图像的第一特征图像的哈希值；基于第一特征图像的哈希值和第二特征图像的哈希值确定出第一图像和第二图像的相似度，并当相似度小于预设相似度时向环境监测部 门 发送环境变化通知。采用本申请实施例，可对环境变化进行检测，适用性高。，下面是环境监测方法、装置、设备以及存储介质专利的具体信息内容。
1.一种环境监测方法，其特征在于，应用于区块链网络，所述方法包括：
接收环境监测设备提交的第一图像和比对图像标识，获取所述第一图像的固定目标物信息，所述比对图像标识用于标记与所述第一图像进行比对的第二图像，所述固定目标物信息包括轮廓信息、位置信息以及固定目标物类别；
基于所述比对图像标识从所述区块链网络的目标区块中获取所述第二图像的图像信息；
将所述固定目标物信息和所述图像信息发送至共识节点，以使所述共识节点验证所述第一图像和所述第二图像是否为同一环境场景的图像并在验证通过后发送签名确认消息；
接收所述签名确认消息并在所述签名确认消息满足预设共识策略时，从所述目标区块中获取所述第二图像的第一特征图像的哈希值；
确定所述第一图像的第二特征图像的哈希值；
基于所述第一特征图像的哈希值和所述第二特征图像的哈希值确定出所述第一图像和所述第二图像的相似度，并当所述相似度小于预设相似度时向环境监测部门发送环境变化通知。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征图像的哈希值为平均哈希值；所述确定所述第一图像的第二特征图像的哈希值包括：
将所述第二特征图像进行缩放得到尺寸为8*8的第一缩放特征图像；
将所述第一缩放特征图像转化为256阶的第一灰度特征图像，并确定出所述第一灰度特征图像的所有像素点的灰度值的第一平均值；
将所述第一灰度特征图像中每一个灰度值与所述第一平均值比较以确定出所述第一图像的第二特征图像的哈希值，其中，所述第二特征图像的哈希值包含64个比特位，一个比特位对应所述第一灰度特征图像的一个灰度值，所述第一灰度特征图像的任一灰度值大于所述第一平均值时相对应的比特位记录为1，否则记录为0。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征图像的哈希值为感知哈希值；所述确定所述第一图像的第二特征图像的哈希值包括：
将所述第二特征图像进行缩放得到尺寸为32*32的第二缩放特征图像，并将所述第二缩放特征图像转化为256阶的第二灰度特征图像；
将所述第二灰度特征图像进行离散余弦变换得到尺寸为32*32的离散特征图像，并从所述离散特征图像的左上角确定出尺寸为8*8的第三缩放特征图像；
确定所述第三缩放特征图像的所有像素点的频域值的第二平均值，并将所述第三缩放特征图像中每一个频域值与所述第二平均值比较以确定出所述第一图像的第二特征图像的哈希值，其中，所述第二特征图像的哈希值包含64个比特位，一个比特位对应所述第三缩放特征图像的一个频域值，所述第三缩放特征图像的任一频域值大于所述第二平均值时相对应的比特位记录为1，否则记录为0。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征图像的哈希值和所述第二特征图像的哈希值确定出所述第一图像和所述第二图像的相似度包括：
确定所述第二特征图像的哈希值和所述第一特征图像的哈希值中不相同的数据位的个数；
确定所述不相同的数据位的个数与所述第一特征图像的哈希值或者所述第二特征图像的哈希值的位数的比值，并基于所述比值确定所述第一图像和所述第二图像的相似度。
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述第一特征图像的哈希值为模糊哈希值；
所述确定所述第一图像的第二特征图像的哈希值包括：
将所述第二特征图像的各个像素点基于预设排列顺序进行排序，得到像素点序列；
将所述像素点序列进行分割，得到多个像素点子序列，其中所述多个像素点子序列的数据长度之和不小于所述像素点序列的数据长度；
分别确定每个像素点子序列的哈希值，并将所述每个像素点子序列的哈希值进行连接，得到所述第一图像的第二特征图像的哈希值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征图像的哈希值和所述第二特征图像的哈希值确定出所述第一图像和所述第二图像的相似度包括：
确定所述第二特征图像的哈希值至所述第一特征图像的哈希值的加权编辑距离；
确定所述第一特征图像的哈希值的数据长度与所述第二特征图像的哈希值的数据长度的总数据长度；
确定所述加权编辑距离与所述总数据长度的比值，并基于预设映射规则将所述比值进行数值映射，得到所述第一图像和所述第二图像的相似度。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境监测设备还提交所述第一图像的拍摄日期；所述将所述固定目标物信息和所述图像信息发送至共识节点之前，所述方法还包括：
获取所述目标区块的区块头中的时间戳，并基于所述时间戳确定所述图像信息的存储日期；
将所述第一图像的拍摄日期和所述图像信息的存储日期相比较，若所述拍摄日期在所述存储日期之后，且所述拍摄日期和所述存储日期的日期间隔大于预设日期间隔，则执行所述将所述固定目标物信息和所述图像信息发送至共识节点的步骤。
8.一种环境监测装置，其特征在于，所述包括：
接收模块，用于接收环境监测设备提交的第一图像和比对图像标识，获取所述第一图像的固定目标物信息，所述比对图像标识用于标记与所述第一图像进行比对的第二图像，所述固定目标物信息包括轮廓信息、位置信息以及固定目标物类别；
第一获取模块，用于基于所述比对图像标识从所述区块链网络的目标区块中获取所述第二图像的图像信息；
发送模块，用于将所述固定目标物信息和所述图像信息发送至共识节点，以使所述共识节点验证所述第一图像和所述第二图像是否为同一环境场景的图像并在验证通过后发送签名确认消息；
第二获取模块，用于接收所述签名确认消息并在所述签名确认消息满足预设共识策略时，从所述目标区块中获取所述第二图像的第一特征图像的哈希值；
第一确定模块，用于确定所述第一图像的第二特征图像的哈希值；
第二确定模块，用于基于所述第一特征图像的哈希值和所述第二特征图像的哈希值确定出所述第一图像和所述第二图像的相似度，并当所述相似度小于预设相似度时向环境监测部门发送环境变化通知。
9.一种设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器和存储器相互连接；
所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现权利要求1至7任一项所述的方法。
环境监测方法、装置、设备以及存储介质
技术领域
[0001] 本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种环境监测方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术
[0003] 如今自然环境已成为当今热点话题之一，各级政府的环保部门、企业、学校、旅游景点以及我们普通人都十分迫切地需要知晓环境变化。但是自然环境的变化往往需要环境部门的环境监测人员人为进行监测，不仅时间周期长、而且浪费人力物力。因此，如何快速准确地对自然环境进行检测以确定自然环境是否发生变化成为亟需解决的问题。发明内容
[0004] 本申请实施例提供一种环境监测方法、装置、设备以及存储介质，可对环境变化进行检测，适用性高。
[0005] 第一方面，本申请实施例提供一种环境监测方法，该方法包括：
[0006] 接收环境监测设备提交的第一图像和比对图像标识，获取上述第一图像的固定目标物信息，上述比对图像标识用于标记与上述第一图像进行比对的第二图像，上述固定目标物信息包括轮廓信息、位置信息以及固定目标物类别；
[0008] 将上述固定目标物信息和上述图像信息发送至共识节点，以使上述共识节点验证上述第一图像和上述第二图像是否为同一环境场景的图像并在验证通过后发送签名确认消息；
[0009] 接收上述签名确认消息并在上述签名确认消息满足预设共识策略时，从上述目标区块中获取上述第二图像的第一特征图像的哈希值；
[0010] 确定上述第一图像的第二特征图像的哈希值；
[0011] 基于上述第一特征图像的哈希值和上述第二特征图像的哈希值确定出上述第一图像和上述第二图像的相似度，并当上述相似度小于预设相似度时向环境监测部门发送环境变化通知。
[0012] 第二方面，本申请实施例提供一种环境监测装置，该装置包括：
[0013] 接收模块，用于接收环境监测设备提交的第一图像和比对图像标识，获取上述第一图像的固定目标物信息，上述比对图像标识用于标记与上述第一图像进行比对的第二图像，上述固定目标物信息包括轮廓信息、位置信息以及固定目标物类别；
[0014] 第一获取模块，用于基于上述比对图像标识从上述区块链网络的目标区块中获取上述第二图像的图像信息；
[0015] 发送模块，用于将上述固定目标物信息和上述图像信息发送至共识节点，以使上述共识节点验证上述第一图像和上述第二图像是否为同一环境场景的图像并在验证通过后发送签名确认消息；
[0016] 第二获取模块，用于接收上述签名确认消息并在上述签名确认消息满足预设共识策略时，从上述目标区块中获取上述第二图像的第一特征图像的哈希值；
[0017] 第一确定模块，用于确定上述第一图像的第二特征图像的哈希值；
[0018] 第二确定模块，用于基于上述第一特征图像的哈希值和上述第二特征图像的哈希值确定出上述第一图像和上述第二图像的相似度，并当上述相似度小于预设相似度时向环境监测部门发送环境变化通知。
[0019] 结合第二方面，在一种可能的实施方式中，上述第一特征图像的哈希值为平均哈希值；上述第一确定模块包括：
[0020] 第一处理单元，用于将上述第二特征图像进行缩放得到尺寸为8*8的第一缩放特征图像；
[0022] 第一确定单元，用于将上述第一灰度特征图像中每一个灰度值与上述第一平均值比较以确定出上述第一图像的第二特征图像的哈希值，其中，上述第二特征图像的哈希值包含64个比特位，一个比特位对应上述第一灰度特征图像的一个灰度值，上述第一灰度特征图像的任一灰度值大于上述第一平均值时相对应的比特位记录为1，否则记录为0。
[0023] 结合第二方面，在一种可能的实施方式中，上述第一特征图像的哈希值为感知哈希值；上述第一确定模块包括：
[0024] 第三处理单元，用于将上述第二特征图像进行缩放得到尺寸为32*32的第二缩放特征图像，并将上述第二缩放特征图像转化为256阶的第二灰度特征图像；
[0025] 第四处理单元，用于将上述第二灰度特征图像进行离散余弦变换得到尺寸为32*32的离散特征图像，并从上述离散特征图像的左上角确定出尺寸为8*8的第三缩放特征图像；
[0026] 第二确定单元，用于确定上述第三缩放特征图像的所有像素点的频域值的第二平均值，并将上述第三缩放特征图像中每一个频域值与上述第二平均值比较以确定出上述第一图像的第二特征图像的哈希值，其中，上述第二特征图像的哈希值包含64个比特位，一个比特位对应上述第三缩放特征图像的一个频域值，上述第三缩放特征图像的任一频域值大于上述第二平均值时相对应的比特位记录为1，否则记录为0。
[0027] 结合第二方面，在一种可能的实施方式中，上述第二确定模块包括：
[0028] 第三确定单元，用于确定上述第二特征图像的哈希值和上述第一特征图像的哈希值中不相同的数据位的个数；
[0029] 第四确定单元，用于确定上述不相同的数据位的个数与上述第一特征图像的哈希值或者上述第二特征图像的哈希值的位数的比值，并基于上述比值确定上述第一图像和上述第二图像的相似度。
[0030] 结合第二方面，在一种可能的实施方式中，上述第一特征图像的哈希值为模糊哈希值；上述第一确定模块包括：
[0031] 第五处理单元，用于将上述第二特征图像的各个像素点基于预设排列顺序进行排序，得到像素点序列；
[0032] 第六处理单元，用于将上述像素点序列进行分割，得到多个像素点子序列，其中上述多个像素点子序列的数据长度之和不小于上述像素点序列的数据长度；
[0033] 连接单元，用于分别确定每个像素点子序列的哈希值，并将上述每个像素点子序列的哈希值进行连接，得到上述第一图像的第二特征图像的哈希值。
[0034] 结合第二方面，在一种可能的实施方式中，上述第二确定模块包括：
[0035] 第五确定单元，用于确定上述第二特征图像的哈希值至上述第一特征图像的哈希值的加权编辑距离；
[0036] 第六确定单元，用于确定上述第一特征图像的哈希值的数据长度与上述第二特征图像的哈希值的数据长度的总数据长度；
[0037] 第七确定单元，用于确定上述加权编辑距离与上述总数据长度的比值，并基于预设映射规则将上述比值进行数值映射，得到上述第一图像和上述第二图像的相似度。
[0038] 结合第二方面，在一种可能的实施方式中，上述环境监测设备还提交上述第一图像的拍摄日期；上述装置还包括：
[0039] 第三获取模块，还用于获取上述目标区块的区块头中的时间戳，并基于上述时间戳确定上述图像信息的存储日期；
[0040] 比较模块，还用于将上述第一图像的拍摄日期和上述图像信息的存储日期相比较，若上述拍摄日期在上述存储日期之后，且上述拍摄日期和上述存储日期的日期间隔大于预设日期间隔，则执行上述将上述固定目标物信息和上述图像信息发送至共识节点的步骤。
[0041] 第三方面，本申请实施例提供了一种设备，该设备包括处理器和存储器，该处理器和存储器相互连接。该存储器用于存储支持该终端设备执行上述第一方面和/或第一方面任一种可能的实现方式提供的方法的计算机程序，该计算机程序包括程序指令，该处理器被配置用于调用上述程序指令，执行上述第一方面和/或第一方面任一种可能的实施方式所提供的方法。
[0042] 第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行以实现上述第一方面和/或第一方面任一种可能的实施方式所提供的方法。
[0043] 在本申请实施例中，基于第一图像的固定目标物信息和第二图像的图像信息可确定出第一图像和第二图像是否为同一环境场景的图像，以确保基于同一环境场景的不同图像确定该环境场景的环境变化。其中，基于区块链网络中的共识节点确定第一图像和第二图像是否为同一环境场景的图像，可提高确定是否为同一环境场景的图像的准确度。进一步地，基于第一特征图像的哈希值和第二特征图像的哈希值来确定第一图像和第二图像的相似度具有极高的准确性，从而可更加精确的检测环境变化，适用性高。附图说明
[0044] 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，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他的附图。
[0045] 图1是本申请实施例提供的环境监测方法的网络结构图；
[0046] 图2是本申请实施例提供的环境监测方法的流程示意图；
[0047] 图3是本申请实施例提供的确定特征图像的哈希值的一场景示意图；
[0048] 图4是本申请实施例提供的确定特征图像的哈希值的另一场景示意图；
[0049] 图5是本申请实施例提供的确定特征图像的哈希值的又一场景示意图；
[0050] 图6是本申请实施例提供的确定相似度的场景示意图；
[0051] 图7是本申请实施例提供的确定加权编辑距离的场景示意图；
[0052] 图8是本申请实施例提供的环境监测装置的结构示意图；
[0053] 图9是本申请实施例提供的设备的结构示意图。
具体实施方式
[0054] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0055] 请参见图1，图1是本申请实施例提供的环境监测方法的网络结构图。如图1所示，环境监测设备10可对自然环境进行拍照得到自然环境的第一图像，并将该图像发送至区块链网络20。其中，上述环境监测设备10包括但不限于航拍器(卫星、无人机等)、各种型号的摄像机以及各种型号的照相机等，具体可基于实际应用场景确定，在此不做限制。在环境监测设备10将拍摄得到的第一图像提交至区块链网络20时，可向区块链网络20提交一个比对图像标识，该比对图像标识用于使区块链网络20基于该比对图像标识从区块链网络20中确定出与第一图像相比较的第二图像。进一步的，当区块链网络20接收到环境监测设备10提交的第一图像后，可从获取第一图像中的固定目标物信息，并从目标区块中获取第二图像的图像信息，从而可将第一图像的固定目标物信息与第二图像的图像信息发送至共识节点，以使共识节点验证第一图像和第二图像是否为同一环境场景的图像并在验证通过后发送签名确认消息。当签名确认消息满足预设共识策略时，可确定第一图像的第二特征图像的哈希值和第二图像的第一特征图像的哈希值，以基于第一特征图像的哈希值和第二特征图像的哈希值确定出第一图像和第二图像的相似度，并在第一图像和第二图像的相似度小于预设相似度时向环境监测部门发送环境变化通知。其中，上述第一特征图像和第二特征图像分别用于表示第一图像的环境特征和第二图像的环境特征。
[0056] 参见图2，图2是本申请实施例提供的环境监测方法的流程示意图。本申请实施例提供的环境监测方法的流程示意图可包括如下步骤S101至S106。
[0057] S101、接收环境监测设备提交的第一图像和比对图像标识，获取第一图像的固定目标物信息。
[0058] 在一些可行的实施方式中，在接收到环境监测设备提交的第一图像时，可获取第一图像的固定目标物信息，该固定目标物信息可用于与其他图像进行比对以确定两个图像是否为同一环境场景(如同一地点的环境图像)。其中，上述固定目标物为可表示第一图像的图像特征且在较长时间内不易改变的环境物，包括但不限于石头、山峰、建筑、河流等，具体可基于实际图像确定，在此不做限制。其中，上述固定目标物信息可包括轮廓信息、位置信息以及固定目标物类别(山峰、石头、建筑等)，位置信息可表示固定目标物的地理位置以及该固定目标物在第一图像的环境场景中的位置。例如，当第一图像中包含一座山峰时，由于山峰基本处于固定位置，因此可将山峰作为第一图像的固定目标物，将山峰的山峰轮廓作为固定目标物的轮廓信息，将山峰在第一图像中的位置作为固定目标物的位置信息，同时山峰即为固定目标物类别。基于第一图像的固定目标物信息，可确定任一其他图像的环境场景和第一目标物的环境场景是否为同一环境场景。
[0059] 在一些可行的实施方式中，在接收环境监测设备提交的第一图像时，还可一并接收环境监测设备提交的比对图像标识，该比对图像标识用于标记与第一图像进行图像比对的第二图像。也就是说，当环境监测设备提价第一图像时，还要会提交比对图像标识以声称第一图像将与该比对图像标识所标记的第二图像向比对，从而确定第一图像和第二图像的相似度以确定第一图像中的环境场景的环境变化。其中，上述比对图像标识可以是任一对第二图像进行标记的图像描述信息以及与该第二图像相关联的文字、数字等，具体可基于实际应用场景确定，在此不做限制。
[0060] S102、基于比对图像标识从区块链网络的目标区块中获取第二图像的图像信息。
[0061] 在一些可行的实施方式中，在接收到环境监测设备提交的比对图像标识之后，可从区块链网络的各个区块中确定出具有与该比对图像标识一致标识的目标区块，并对该目标区块进行解析以从目标区块的区块体中获取第二图像的图像信息。可选的，还可遍历区块链网络中的各个区块，对各个区块的区块头进行解析以确定出存储有第二图像的图像信息的哈希值的根节点的哈希值，以将该根节点的哈希值所在的区块作为目标区块以从目标区块的区块体中获取第二图像的图像信息。其中，上述第二图像的图像信息为用于描述第二图像的环境场景的信息，包括但不限于环境物、环境物类别、轮廓、位置等等，具体可基于实际应用场景确定，在此不做限制。
[0062] S103、将固定目标物信息和图像信息发送至共识节点，以使共识节点验证第一图像和第二图像是否为同一环境场景的图像并在验证通过后发送签名确认消息。
[0063] 在一些可行的实施方式中，在获取到第一图像的固定目标物信息和第二图像的图像信息之后，可将第一图像的固定目标物信息和第二图像的图像信息发送至共识节点，以使共识节点验证第一图像和第二图像是否为同一环境场景的图像。具体的，每个共识节点可将第一图像的固定目标信息与第二图像的图像信息进行匹配，若第二图像的图像信息中存在第一图像中的固定目标物的轮廓、位置基于固定目标物类别均一致的环境物时，该共识节点可认为第一图像的环境场景和第二图像的环境场景为同一环境场景。进一步的，此时共识节点可生成并返回一个签名确认消息。可选的，该签名确认消息可以为任意形式的用于告知第一图像和第二图像为同一环境场景的图像的信息，具体信息内容在此不做限制。同时每个共识节点生成的签名确认消息可表示该签名确认消息的生成节点，从而在接收到各个共识节点的签名确认消息之后可根据签名确认消息确定出发送签名确认消息的共识节点。可选的，每个共识节点在生成签名确认消息之后，可对该签名确认消息经过哈希计算生成一份摘要，并通过自身的私钥对摘要进行加密以防止签名确认消息被篡改。
[0064] 在一些可行的实施方式中，由于基于第一图像的固定目标物信息和第二图像的图像信息确定第一图像和第二图像是否为同一环境场景的目的是为了确定第一图像和第二图像中的环境场景的环境是否发生改变，因此如果第一图像的拍摄日期和第二图像的的图像信息的存储日期，相差较短(如几个小时，几天)，即使确定第一图像和第二图像为同一环境场景的图像，但是由于环境变化及其细微，因此可默认为该环境场景并未发生变化。另一方面，由于在对第二图像的图像信息进行存储时已获知该环境场景的在存储日期的环境状况，因此假如第一图像的拍摄日期在第二图像的存储日期之前，并不能说明该环境场景在存储日期之后的环境变化。因此，在接收环境监测设备提交的第一图像时，还可接收环境监测设备提交的第一图像的拍摄日期，并进一步从存储第二图像的图像信息的目标区块的区块头中获取时间戳，该时间戳表示目标区块的创建时间，进而可表示第二图像的图像信息的存储时间。进一步的，可将第一图像的拍摄日期和第二图像的图像信息的存储日期进行比较，当第一图像的拍摄日期在第二图像的图像信息的存储日期之后，并且第一图像的拍摄日期和第二图像的图像信息的存储日期的日期间隔大于预设日期间隔，则可将第一图像的固定目标信息和第二图像的图像信息发送至共识节点以使共识节点验证第一图像和第二图像是否为同一环境场景。其中，上述预设日期间隔可以是任一日期间隔，如一年、十年以及6个月等，具体可基于实际应用场景确定，在此不做限制。
[0065] S104、接收签名确认消息并在签名确认消息满足预设共识策略时，从目标区块中获取第二图像的第一特征图像的哈希值。
[0066] 在一些可行的实施方式中，可接收上述区块链网络中多个共识节点发送的签名确认消息，并当接收到的各个签名确认消息满足预设共识策略时可确定第一图像和第二图像为同一环境场景。其中，上述预设共识策略可以是当区块链网络中所有共识节点中一定比例的共识节点认为第一图像和第二图像为同一环境场景即可确认第一图像和第二图像为同一环境场景，例如当接收到百分之九十五的共识节点发送的签名确认消息后，可确定第一图像和第二图像为同一环境场景。或者，上述预设共识策略也可以是在接收上述区块链网络中多个共识节点发送的签名确认消息时，基于签名确认消息中的签名确定发送签名确认消息的共识节点是否属于预设共识节点，在发送签名确认消息的共识节点为预设共识节点，和/或发送签名确认消息的共识节点超过区块链网络中所有共识节点一定比例后，可确定第一图像和第二图像为同一环境场景。需要特别说明的是，上述预设共识策略还可包括但不限于工作量证明机制(Proof of Work，PoW)、权益证明机制(Proof of Stake，PoS)、股份授权证明机制(Delegated Proof of Stake，DPoS)实用拜占庭机制(Practical Byzantine Fault Tolerance，PBFT)以及Ripple共识算法等，具体可基于实际应用场景确定，在此不做限制。进一步的，在当共识节点发送的签名确认消息满足预设共识策略时，可从上述目标区块中获取第二图像的第一特征图像的哈希值，所述第一特征图像为表示第二图像中环境场景的特征环境，即该环境场景的代表图像。其中，从目标区块中获取第二图像的第一特征图像的哈希值的具体获取方式可基于实际应用场景确定，在此不做限制。
[0067] S105、确定第一图像的第二特征图像的哈希值。
[0068] 在一些可行的实施方式中，在获取到第二图像的第一特征图像的哈希值之后，可确定第一特征图像的哈希值的计算方式，并采用相同的计算方式确定进一步确定第一图像的第二特征图像的哈希值，上述第二特图像为表示第一图像中环境场景的特征环境，即该环境场景的代表图像。具体的，当第一特征图像的哈希值为平均哈希值，即第一特征图像的哈希值是基于平均哈希算法得到，此时可将第二特征图像进行缩放得到尺寸为8*8的第一缩放特征图像，并将第一缩放特征图像转化为256阶的第一灰度特征图像。其中，可获取第一缩放特征图像中每个像素点对应的颜色值并将其转换为灰度值，具体可基于浮点算法(Gray＝R*0.3+G*0.59+B*0.112)、整数方法(Gray＝(R*30+G*59+B*11)/100)、移位方法(Gray＝(R*76+G*151+B*28)>>8)以及平均值法(Gray＝(R+G+B)/3)中任意一种计算方法得到每一像素点对应的灰度值，其中，Gray表示灰度值，R表示红色色值，G表示绿色色值，B表示蓝色色值。可选的，还可以将每一像素点对应的绿色色值确定为该像素点对应的灰度值，具体实现方式可基于实际应用场景确定，在此不做限制。在得到各个像素点对应的灰度值之后，可基于各个像素点在第一图像中的位置将各个像素点对应的灰度值对应放置从而将第一缩放图像转化为256阶的第一灰度特征图。进一步地，可求出第一灰度特征图像的所有相似点的第一平均值，并遍历第一灰度特征图像的各个灰度值以将第一灰度特征图像中每一个灰度值与第一平均值进行比较，将大于第一平均值的灰度值记录为1，不大于第一平均值的灰度值记录为0，进而可得到一个64个比特位、由0和1组成的数据序列，此时可将该数据序列确定为第二特征图像的哈希值。其中，第二特征图像的哈希值包含64个比特位，每一个比特位对应一个灰度值的记录(0或1)。需要特别特别说明的是，上述确定第一图像的第二特征图像的哈希值的任一过程与第二图像的第一特征图像的哈希值的计算过程一致，在此不做说明。
[0069] 举例来说，参见图3，图3是本申请实施例提供的确定特征图像的哈希值的一场景示意图。在图3中，假设将第一图像的第二特征图像进行缩放后得到图3中的缩放特征图像，在经过计算缩放特征图像的各个像素点对应的灰度值之后可得到图3中的灰度特征图像。此时可将灰度特征图像中各个灰度值相加求得平均值为6.35。假设第二图像的第一特征图像的哈希值由第一行的第一个灰度值至最后一行的最后一个灰度值的顺序与第二特征图像灰度特征的各个灰度值的平均值进行比较，则此时可将图3中各个灰度值按照上述顺序依次与平均值6.35进行比较，每当一个灰度值不小于平均值6.35时，按顺序记录为0，每当一个灰度值大于平均值6.35时，则按顺序记录为1。如图3中最后一行灰度值所示，在经过与平均值6.35比较之后，可得到“10101000”的序列，基于上述方式可将得到的最终64位序列确定第一图像的第二特征图像的哈希值。
[0070] 可选的，在一些可行的实施方式中，当第一特征图像的哈希值为感知哈希值，即第一特征图像的哈希值是基于感知哈希算法得到，此时可将第二特征图像进行缩放得到尺寸为32*32的第二缩放特征图像，并将第二放缩特征图像转化为256阶的第二灰度特征图像，其中将第二放缩特征图像转化为第二灰度特征图像的具体实现方式可参见上述实现方式，在此不做说明。进一步地，此时可将第二灰度特征图像进行离散余弦变换得到尺寸为32*32的离散特征图像，并从离散特征图像的左上角确定出尺寸为8*8的第三缩放特征图像。此时可确定出第三缩放特征图像的所有像素点的频域值的第二平均值，并遍历第三缩放特征图像的各个频域值以将第三缩放特征图像中每一个频域值与第二平均值进行比较，将大于第二平均值的频域值记录为1，不大于第一平均值的频域值记录为0，进而可得到一个64个比特位、由0和1组成的数据序列，此时可将该数据序列确定为第二特征图像的哈希值。其中，第二特征图像的哈希值包含64个比特位，每一个比特位对应一个频域值的记录(0或1)，具体可参见上述实现方式，在此不做说明。需要特别特别说明的是，上述确定第一图像的第二特征图像的哈希值的任一过程与第二图像的第一特征图像的哈希值的计算过程一致，在此不做说明。
[0071] 举例来说，如图4所示，图4是本申请实施例提供的确定特征图像的哈希值的另一场景示意图。如图4所示，缩放特征图像1为将第二特征图像进行缩放后得到的尺寸为32*32的图像，对缩放特征图像1进行灰度值计算后可得到灰度特征图像。此时可对该灰度特征图像进行离散余弦变换得到离散特征图像。此时得到的离散特征图像的尺寸为32*32，包含有1024个像素点，为了确保获取第二特征图像的精确频域值，可从离散特征图像的左上角第一个像素点开始，横向取8列，纵向取8列得到一个尺寸为8*8的缩放特征图像2。假设第二图像的第一特征图像的哈希值由第一行的第一个频域值至最后一行的最后一个频域值的顺序与第二特征图像灰度特征的各个频域值的平均值进行比较，此时可将图4中各个频域值按照上述顺序依次与缩放特征图像3中所有频域值的平均值进行比较，每当一个频域值不小于平均值时，按顺序记录为0，每当一个频域值大于平均值时，则按顺序记录为1，从而将最终得到的由1和0构成的64位序列确定为第一图像的第二特征图像的哈希值。
[0072] 可选的，在一些可行的实施方式中，当第一特征图像的哈希值为感知哈希值，即第一特征图像的哈希值是基于模糊哈希算法得到，此时可将第二特征图像的各个像素点基于预设排列顺序排序(该预设排列顺序与确定第一特征图像的哈希值像素点的排列顺序一致)得到像素点序列。进一步地，可将该像素点序列进行分割得到多个像素点子序列，具体的，可通过固定长度的分片窗口在像素点序列中从左至右滑动，逐字节读取固定长度的像素点，其中每一个窗口内的像素点为一个像素点子序列。基于上述实现方式，上述得到的所有像素点子序列的总长度一定不小于像素点序列的长度。进一步地，可确定每一像素点子序列的哈希值并按照每一像素点子序列在像素点序列中的排列顺序进行连接得到一个哈希值序列，并将该哈希值序列作为第一图像的第二特征图像的哈希值。其中，上述窗口的长度可基于实际应用场景确定，在此不做限制，并且基于同一固定长度的窗口得到的各个像素点子序列的长度均相同。需要特别说明的是，在此确定第二特征图像的哈希值的各个环节与确定第一特征图像的哈希值的各个环节完全相同，在此不再赘述。
[0073] 举例来说，参见图5，图5是本申请实施例提供的确定特征图像的哈希值的又一场景示意图。在图5中，假设第二特征图像为尺寸为3*3，此时可将第二特征图像中的各个像素点按照第一行第一个至最后一行最后一个的顺序依次排序得到像素点序列“472363266”，取确定第一特征图像的哈希值时相同的长度为5分片窗口从像素点序列“472363266”的最开始选取一段像素点“47236”作为像素点子序列1。其中像素点序列中的数字可以为相对应的像素、也可为灰度值等，在此不做限制。进一步的，将分片窗口向后顺延1个长度(也可以是任一不大于分片窗口的长度)以从像素点序列“472363266”中选取“72363”作为像素点子序列2，以此类推，直至分片窗口的末端选取到像素点序列“472363266”的最后一个像素点时停止，可得到像素点子序列1“47236”、像素点子序列2“72363”、像素点子序列3“23632”、像素点子序列4“36326”以及像素点子序列5“63266”，此时完成对像素点序列的分片过程。其中，上述分片窗口的长度以及进行分片时顺延的长度可基于实际应用场景确定，在此不做限制。进一步地，将分别计算像素点子序列1、像素点子序列2、像素点子序列3、像素点子序列4以及像素点子序列5哈希值，并将各段哈希值按照像素点子序列1、像素点子序列2、像素点子序列3、像素点子序列4以及像素点子序列5顺序连接，得到第二特征图像的哈希值。
需要特别说明的是，上述计算各个像素点子序列的哈希值所采用的哈希算法可基于确定第二图像的第一特征图像的哈希值时对像素点子序列采用的哈希算法确定，在此不做限制。
需要特别说明的是，上述计算各个像素点子序列的哈希值所采用的哈希算法可基于确定第二图像的第一特征图像的哈希值时对像素点子序列采用的哈希算法确定，在此不做限制。
[0074] 可选的，在一些可行的实施方式中，当第一特征图像的哈希值为差异哈希值，即第一特征图像的哈希值是基于差异哈希算法得到，此时可将第二特征图像缩放至尺寸为9*8的第四缩放特征图像，并将第四缩放特征图像转换为256阶的第三灰度特征图像。此时确定每一行的相邻灰度值的差异值，得到包含64个差异值的差异值序列，其中64个差异值的排序顺序可基于确定第一特征图像的哈希值时对差异值的排序顺序确定，在此不做限制。进一步，可从差异值序列的第一个差异值开始，若第一个差异值高于第二个差异值，则记录为1，否则记录为0，以此类推得到一个64个位的序列，并将该序列确定为第二特征图像的哈希值。
[0075] S106、基于第一特征图像的哈希值和第二特征图像的哈希值确定出第一图像和第二图像的相似度，并当相似度小于预设相似度时向环境监测部门发送环境变化通知。
[0076] 在一些可行的实施方式中，当第一图像的第二特征图像的哈希值和第二图像的第一特征图像的哈希值均为感知哈希值、平均哈希值以及差异哈希值中的一种时，可将第二特征图像的哈希值与第一特征图像的哈希值进行比较，确定出两个哈希值中不相同的数据位的个数。进一步地，确定不相同的数据位的个数和第一特征图像的哈希值或者第二特征图像的哈希值的位置的比值，以基于该比值确定出第一图像和第二图像的相似度。具体的，可基于比值与预设相似度表的对应关系确定出第一图像和第二图像的相似度，也可将该比值与1的差值所对应的百分数确定为第一图像和第二图像的相似度。参见图6，图6是本申请实施例提供的确定相似度的场景示意图。在图6中，假设第二特征图像的哈希值和第一特征图像的哈希值如图6中所示，此时不难比较得到两者不相同的数据为12个。假设第二特征图像的哈希值和第一特征图像的哈希值均为64位，则可确定出不相同的数据位的个数与第二特征图像的哈希值或者第一特征图像的哈希值的位数的比值为18.75％，即第一图像和第二图像的不相似度为18.75％，换句话说，第一图像和第二图像的相似度为18.75％。
[0077] 在一些可行的实施方式中，当第一图像的第二特征图像的哈希值和第二图像的第一特征图像的哈希值均为模糊哈希值时，可进一步地确定出第二特征图像的哈希值至第一特征图像的哈希值的加权编辑距离，以及确定出第一特征图像的哈希值的长度与第二特征图像的哈希值的长度，并进一步确定出第一特征图像的哈希值的长度与第二特征图像的哈希值的长度的总长度。其中，上述加权编辑距离为从第二特征图像的哈希值变为第一特征图像的哈希值最少需要多少操作(包括插入、删除、修改、交换等)，并且不同操作对应不同的权重值，此时所有操作对应的权重值之和即为第二特征图像的哈希值至第一特征图像的哈希值的加权编辑距离。举例来说，参见图7，图7是本申请实施例提供的确定加权编辑距离的场景示意图。如图7所示，第二特征图像的哈希值为41e95c2d9fb76019fb7601140e21d46baa，第一特征图像的哈希值为1e295c2d9fb76019fb7601140e21d46baa，此时不难看出由第二特征图像的哈希值至第一特征图像的哈希值需要经过以下编辑步骤：删除第二特征图像的哈希值中第一位的4、在e和9之间添加2以及将最后一个a更改为0。经过上述步骤可将第二特征图像的哈希值更改为与第一特征图像的哈希值相同的哈希值。假设此时删除操作对应的权重值为x，添加操作对应的权重值为y，更改操作对应的权重值为z，则上述三个权重值之和(x+y+z)即为最终的加权编辑距离。
[0078] 进一步地，可确定加权编辑距离与第二特征图像的哈希值的长度与第一特征图像的哈希值的长度的总长度的比值，以将绝对结果变为相对结果，进而再将该比值映射到一个0-100的整数值上得到第一特征图像和第二特征图像的相似度。其中，100表示两个哈希完全一致，而0表示两个字符串完全不相似。当二者相似度小于预设相似度时，可确定第一图像和第二图像对应的同一环境场景发生了一定程度上的环境变化，进而可将环境监测部门发送环境变化通知以提醒环境监测部门确定该环境得到改善或者是该环境进一步恶化，以做出相对应的环境应对措施。其中，上述映射方式、预设相似度可基于实际应用场景确定，在此不做限制。
[0079] 在本申请实施例中，基于第一图像的固定目标物信息和第二图像的图像信息可确定出第一图像和第二图像是否为同一环境场景的图像，以确保基于同一环境场景的不同图像确定该环境场景的环境变化。其中，基于区块链网络中的共识节点确定第一图像和第二图像是否为同一环境场景的图像，可提高确定是否为同一环境场景的图像的准确度。进一步地，基于第一特征图像的哈希值和第二特征图像的哈希值来确定第一图像和第二图像的相似度具有极高的准确性，从而可更加精确的检测环境变化，适用性高。
[0080] 参见图8，图8是本申请实施例提供的环境监测装置的结构示意图。本申请实施例提供的装置1包括：
[0081] 接收模块11，用于接收环境监测设备提交的第一图像和比对图像标识，获取上述第一图像的固定目标物信息，上述比对图像标识用于标记与上述第一图像进行比对的第二图像，上述固定目标物信息包括轮廓信息、位置信息以及固定目标物类别；
[0082] 第一获取模块12，用于基于上述比对图像标识从上述区块链网络的目标区块中获取上述第二图像的图像信息；
[0083] 发送模块13，用于将上述固定目标物信息和上述图像信息发送至共识节点，以使上述共识节点验证上述第一图像和上述第二图像是否为同一环境场景的图像并在验证通过后发送签名确认消息；
[0084] 第二获取模块14，用于接收上述签名确认消息并在上述签名确认消息满足预设共识策略时，从上述目标区块中获取上述第二图像的第一特征图像的哈希值；
[0085] 第一确定模块15，用于确定上述第一图像的第二特征图像的哈希值；
[0086] 第二确定模块16，用于基于上述第一特征图像的哈希值和上述第二特征图像的哈希值确定出上述第一图像和上述第二图像的相似度，并当上述相似度小于预设相似度时向环境监测部门发送环境变化通知。
[0087] 在一些可行的实施方式中，上述第一特征图像的哈希值为平均哈希值；上述第一确定模块15包括：
[0088] 第一处理单元151，用于将上述第二特征图像进行缩放得到尺寸为8*8的第一缩放特征图像；
[0089] 第二处理单元152，用于将上述第一缩放特征图像转化为256阶的第一灰度特征图像，并确定出上述第一灰度特征图像的所有像素点的灰度值的第一平均值；
[0090] 第一确定单元153，用于将上述第一灰度特征图像中每一个灰度值与上述第一平均值比较以确定出上述第一图像的第二特征图像的哈希值，其中，上述第二特征图像的哈希值包含64个比特位，一个比特位对应上述第一灰度特征图像的一个灰度值，上述第一灰度特征图像的任一灰度值大于上述第一平均值时相对应的比特位记录为1，否则记录为0。
[0091] 在一些可行的实施方式中，上述第一特征图像的哈希值为感知哈希值；上述第一确定模块15包括：
[0092] 第三处理单元154，用于将上述第二特征图像进行缩放得到尺寸为32*32的第二缩放特征图像，并将上述第二缩放特征图像转化为256阶的第二灰度特征图像；
[0093] 第四处理单元155，用于将上述第二灰度特征图像进行离散余弦变换得到尺寸为32*32的离散特征图像，并从上述离散特征图像的左上角确定出尺寸为8*8的第三缩放特征图像；
[0094] 第二确定单元156，用于确定上述第三缩放特征图像的所有像素点的频域值的第二平均值，并将上述第三缩放特征图像中每一个频域值与上述第二平均值比较以确定出上述第一图像的第二特征图像的哈希值，其中，上述第二特征图像的哈希值包含64个比特位，一个比特位对应上述第三缩放特征图像的一个频域值，上述第三缩放特征图像的任一频域值大于上述第二平均值时相对应的比特位记录为1，否则记录为0。
[0095] 在一些可行的实施方式中，上述第二确定模块16包括：
[0096] 第三确定单元161，用于确定上述第二特征图像的哈希值和上述第一特征图像的哈希值中不相同的数据位的个数；
[0097] 第四确定单元162，用于确定上述不相同的数据位的个数与上述第一特征图像的哈希值或者上述第二特征图像的哈希值的位数的比值，并基于上述比值确定上述第一图像和上述第二图像的相似度。
[0098] 在一些可行的实施方式中，上述第一特征图像的哈希值为模糊哈希值；上述第一确定模块15包括：
[0099] 第五处理单元157，用于将上述第二特征图像的各个像素点基于预设排列顺序进行排序，得到像素点序列；
[0100] 第六处理单元158，用于将上述像素点序列进行分割，得到多个像素点子序列，其中上述多个像素点子序列的数据长度之和不小于上述像素点序列的数据长度；
[0101] 连接单元159，用于分别确定每个像素点子序列的哈希值，并将上述每个像素点子序列的哈希值进行连接，得到上述第一图像的第二特征图像的哈希值。
[0102] 在一些可行的实施方式中，上述第二确定模块16包括：
[0103] 第五确定单元163，用于确定上述第二特征图像的哈希值至上述第一特征图像的哈希值的加权编辑距离；
[0104] 第六确定单元164，用于确定上述第一特征图像的哈希值的数据长度与上述第二特征图像的哈希值的数据长度的总数据长度；
[0105] 第七确定单元165，用于确定上述加权编辑距离与上述总数据长度的比值，并基于预设映射规则将上述比值进行数值映射，得到上述第一图像和上述第二图像的相似度。
[0106] 在一些可行的实施方式中，上述环境监测设备还提交上述第一图像的拍摄日期；上述装置1还包括：
[0107] 第三获取模块17，还用于获取上述目标区块的区块头中的时间戳，并基于上述时间戳确定上述图像信息的存储日期；
[0108] 比较模块18，还用于将上述第一图像的拍摄日期和上述图像信息的存储日期相比较，若上述拍摄日期在上述存储日期之后，且上述拍摄日期和上述存储日期的日期间隔大于预设日期间隔，则执行上述将上述固定目标物信息和上述图像信息发送至共识节点的步骤。
[0109] 具体实现中，上述装置1可通过其内置的各个功能模块执行如上述图2中各个步骤所提供的实现方式，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。
[0110] 在本申请实施例中，基于第一图像的固定目标物信息和第二图像的图像信息可确定出第一图像和第二图像是否为同一环境场景的图像，以确保基于同一环境场景的不同图像确定该环境场景的环境变化。其中，基于区块链网络中的共识节点确定第一图像和第二图像是否为同一环境场景的图像，可提高确定是否为同一环境场景的图像的准确度。进一步地，基于第一特征图像的哈希值和第二特征图像的哈希值来确定第一图像和第二图像的相似度具有极高的准确性，从而可更加精确的检测环境变化，适用性高。
[0111] 参见图9，图9是本申请实施例提供的设备的结构示意图。如图9所示，本实施例中的设备1000可以包括：处理器1001，网络接口1004和存储器1005，此外，上述设备1000还可以包括：用户接口1003，和至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1004可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图9所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。
[0112] 在图9所示的设备1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能；而用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现：
[0113] 接收环境监测设备提交的第一图像和比对图像标识，获取上述第一图像的固定目标物信息，上述比对图像标识用于标记与上述第一图像进行比对的第二图像，上述固定目标物信息包括轮廓信息、位置信息以及固定目标物类别；
[0114] 基于上述比对图像标识从上述区块链网络的目标区块中获取上述第二图像的图像信息；
[0115] 将上述固定目标物信息和上述图像信息发送至共识节点，以使上述共识节点验证上述第一图像和上述第二图像是否为同一环境场景的图像并在验证通过后发送签名确认消息；
[0116] 接收上述签名确认消息并在上述签名确认消息满足预设共识策略时，从上述目标区块中获取上述第二图像的第一特征图像的哈希值；
[0117] 确定上述第一图像的第二特征图像的哈希值；
[0118] 基于上述第一特征图像的哈希值和上述第二特征图像的哈希值确定出上述第一图像和上述第二图像的相似度，并当上述相似度小于预设相似度时向环境监测部门发送环境变化通知。
[0119] 应当理解，在一些可行的实施方式中，上述处理器1001可以是中央处理单元(central processing unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。该存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
[0120] 具体实现中，上述设备1000可通过其内置的各个功能模块执行如上述图2中各个步骤所提供的实现方式，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。
[0121] 在本申请实施例中，基于第一图像的固定目标物信息和第二图像的图像信息可确定出第一图像和第二图像是否为同一环境场景的图像，以确保基于同一环境场景的不同图像确定该环境场景的环境变化。其中，基于区块链网络中的共识节点确定第一图像和第二图像是否为同一环境场景的图像，可提高确定是否为同一环境场景的图像的准确度。进一步地，基于第一特征图像的哈希值和第二特征图像的哈希值来确定第一图像和第二图像的相似度具有极高的准确性，从而可更加精确的检测环境变化，适用性高。
[0122] 本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，被处理器执行以实现图2中各个步骤所提供的方法，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。
[0123] 上述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例提供的任务处理装置的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。该计算机可读存储介质也可以是该电子设备的外部存储设备，例如该电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,SMC)，安全数字(secure digital,SD)卡，闪存卡(flash card)等。上述计算机可读存储介质还可以包括磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，ROM)或随机存储记忆体(random access memory，RAM)等。进一步地，该计算机可读存储介质还可以既包括该电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。该计算机可读存储介质用于存储该计算机程序以及该电子设备所需的其他程序和数据。该计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0124] 本申请的权利要求书和说明书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置展示该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。
[0125] 本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
[0126] 以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖的范围。
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