一种基于异构计算的流媒体转发方法

摘要

本发明的实施例公开一种基于异构计算的流媒体转发方法，涉及流媒体传输技术领域。所述方法，包括：根据多个测试用例对目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测，得到每个机器和流媒体采集设备的状态；根据每个机器和流媒体采集设备的状态，判断预设的异构计算机的算力是否充足；若所述异构计算机的算力充足，则通过所述异构计算机将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备采集到的流进行转发。本发明能够自动的判断异构计算机的算力是否充足，并在不充足时，可提示更换性能更高的异构计算机，从而有效地提高整个网络中硬件利用效率，提升了流媒体传输性能。

权利要求

1.一种基于异构计算的流媒体转发方法，其特征在于，包括：

根据多个测试用例对目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测，得到每个机器和流媒体采集设备的状态；

根据每个机器和流媒体采集设备的状态，判断预设的异构计算机的算力是否充足；

若所述异构计算机的算力充足，则通过所述异构计算机将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备采集到的流进行转发；

其中，所述根据多个测试用例对目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测，得到每个机器和流媒体采集设备的状态，包括：通过目标高速网络中的每个机器和流媒体采集设备第一次并行执行各测试用例，并记录每个机器和流媒体采集设备第一次执行各测试用例所消耗的时间；

根据第一公式计算每个机器或流媒体采集设备的状态等级值；

其中，所述第一公式为：

所述第一公式中，Ci表示第i个机器或流媒体采集设备的状态等级值，等级值越小表征对应机器或流媒体采集设备的状态等级越高；Ti(a)表示第i个机器或流媒体采集设备第一次执行第a个测试用例所消耗的时间；a＝1,2,…,n；n表示所述测试用例的个数；

表示将a的值从1取值到n代入到括号内得到Ti(a)的最大值；

表示将i的值从1取值到m代入到括号内得到括号内的最大值；i＝1,2,…,m；m为所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备的总数；

所述根据每个机器和流媒体采集设备的状态，判断预设的异构计算机的算力是否充足，包括：将当前计算出的目标高速网络中的每个机器和流媒体采集设备的状态等级值按照从小到大的顺序进行排序，得到第一排序结果；

计算所述第一排序结果中的全部状态等级值的平均值；

筛选出所述第一排序结果中大于所述平均值的状态等级值对应的机器或流媒体采集设备，作为二次测试设备；

通过筛选出的二次测试设备并行执行各测试用例，并记录每个二次测试设备第二次执行各测试用例所消耗的时间；

根据第二公式计算预设的异构计算机的算力不充足的判断值；

判断当前计算出的异构计算机的算力不充足的判断值是否等于预设值；

若当前计算出的异构计算机的算力不充足的判断值等于预设值，则确定预设的异构计算机的算力不充足，否则，确定预设的异构计算机的算力充足；

其中，所述第二公式为：

所述第二公式中，E表示所述异构计算机的算力不充足的判断值；Tb(2_a)表示第b个二次测试设备第二次执行第a个测试用例所消耗的时间；Tb(a)表示第b个二次测试设备第一次执行第a个测试用例所消耗的时间；b＝1,2,…,B；B表示筛选出来的二次测试设备的总数。

2.如权利要求1所述的基于异构计算的流媒体转发方法，其特征在于，在判断预设的异构计算机的算力是否充足之后，还包括：若所述异构计算机的算力不充足，则提示将预设的异构计算机更换为性能更高的异构计算机；

当收到异构计算机更换完毕通知时，返回执行所述根据多个测试用例对目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测的步骤。

3.如权利要求2所述的基于异构计算的流媒体转发方法，其特征在于，在判断出所述异构计算机的算力充足后，通过所述异构计算机将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备采集到的流进行转发之前，还包括：根据所述目标高速网络中的每个机器和流媒体采集设备的状态，确定每个机器和流媒体采集设备的任务调度优先级；

所述通过所述异构计算机将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备采集到的流进行转发，包括：根据每个机器和流媒体采集设备的任务调度优先级对所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行任务调度，并通过所述异构计算机将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备采集到的流进行转发。

4.如权利要求1所述的基于异构计算的流媒体转发方法，其特征在于，所述根据每个机器和流媒体采集设备的任务调度优先级对所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行任务调度，包括：根据第三公式计算所述目标高速网络中的每个机器或流媒体采集设备的排名数组；

将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备按照排名数组中的第一个元素值从小到大的顺序进行排列，得到第二排序结果，作为所述目标高速网络中的各机器和流媒体采集设备的任务调度优先级；

根据每个机器和流媒体采集设备的任务调度优先级，对所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行任务调度；

其中，所述第三公式为：

所述第三公式中，Y(i)表示第i个机器或流媒体采集设备的排名数组；k表示整数变量，取值范围为[1‑i,n‑i]；u()表示非负检验函数，若括号内的数值为非负数则函数值为1，反之函数值为0。

5.如权利要求4所述的基于异构计算的流媒体转发方法，其特征在于，若所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备中至少有两个机器和/或流媒体采集设备的排名数组中的第一个元素数值相同，则得到第二排序结果之后，还包括：对于排名数组中的第一个元素数值相同的机器和流媒体采集设备，按照排名数组中的第二个元素值从小到大的顺序对所述第二排序结果部分重新排序，得到第三排序结果，作为所述目标高速网络中的各机器和流媒体采集设备的任务调度优先级。

6.如权利要求1、4、5中任一项所述的基于异构计算的流媒体转发方法，其特征在于，所述预设值为1。

说明书

一种基于异构计算的流媒体转发方法

技术领域

[0001] 本发明属于流媒体传输技术领域，尤其涉及一种基于异构计算的流媒体转发方法。

背景技术

[0002] 集群是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。一个客户与集群相互作用时，集群像是一个独立的服务器，集群的配置可以有效地提高整个系统的可用性、可缩放性和计算性能。为了提高流媒体的传输效率，常将流媒体与集群系统结合，让集群系统进行流媒体的计算转发。但是，组成集群的计算机存在着硬件和软件上异构，例如：硬件方面存在着大型机、小型机、工作站、PC等，操作系统方面存在着Unix、Windows NT、Linux等，导致在进行流媒体数据转发时，计算机的资源得不到较好的均衡使用，最终导致硬件计算效率和使用率均不高，最终影响流媒体的计算转发的效率。

发明内容

[0003] 有鉴于此，本发明实施例提供一种基于异构计算的流媒体转发方法，用于解决现有异构计算的流媒体转发方法，硬件计算效率和使用率均不高，影响流媒体的计算转发效率的问题。本发明能够自动的判断异构计算机的算力是否充足，并在不充足时，提示更换异构计算机，从而有效地提高整个网络中硬件的利用效率，提升了整体系统性能。

[0004] 本发明实施例提供一种基于异构计算的流媒体转发方法，包括：

[0005] 根据多个测试用例对目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测，得到每个机器和流媒体采集设备的状态；

[0006] 根据每个机器和流媒体采集设备的状态，判断预设的异构计算机的算力是否充足；

[0007] 若所述异构计算机的算力充足，则通过所述异构计算机将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备采集到的流进行转发。

[0008] 在一可选实施例中，在判断预设的异构计算机的算力是否充足之后，还包括：

[0009] 若所述异构计算机的算力不充足，则提示将预设的异构计算机更换为性能更高的异构计算机；

[0010] 当收到异构计算机更换完毕通知时，返回执行所述根据多个测试用例对目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测的步骤。

[0011] 在一可选实施例中，在判断出所述异构计算机的算力充足后，通过所述异构计算机将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备采集到的流进行转发之前，还包括：

[0012] 根据所述目标高速网络中的每个机器和流媒体采集设备的状态，确定每个机器和流媒体采集设备的任务调度优先级；

[0013] 所述通过所述异构计算机将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备采集到的流进行转发，包括：

[0014] 根据每个机器和流媒体采集设备的任务调度优先级对所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行任务调度，并通过所述异构计算机将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备采集到的流进行转发。

[0015] 在一可选实施例中，所述根据多个测试用例对目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测，得到每个机器和流媒体采集设备的状态，包括：

[0016] 通过目标高速网络中的每个机器和流媒体采集设备第一次并行执行各测试用例，并记录每个机器和流媒体采集设备第一次执行各测试用例所消耗的时间；

[0017] 根据第一公式计算每个机器或流媒体采集设备的状态等级值；

[0018] 其中，所述第一公式为：

[0019]

[0020] 所述第一公式中，Ci表示第i个机器或流媒体采集设备的状态等级值，等级值越小表征对应机器或流媒体采集设备的状态等级越高；Ti(a)表示第i个机器或流媒体采集设备第一次执行第a个测试用例所消耗的时间；a＝1,2,…,n；n表示所述测试用例的个数；表示将a的值从1取值到n代入到括号内得到Ti(a)的最大值；
表示将i的值从1取值到m代入到括号内得到括号内的最大值；i＝1,2,…,m；m为所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备的总数；

[0021] 所述根据每个机器和流媒体采集设备的状态，判断预设的异构计算机的算力是否充足，包括：

[0022] 将当前计算出的目标高速网络中的每个机器和流媒体采集设备的状态等级值按照从小到大的顺序进行排序，得到第一排序结果；

[0023] 计算所述第一排序结果中的全部状态等级值的平均值；

[0024] 筛选出所述第一排序结果中大于所述平均值的状态等级值对应的机器或流媒体采集设备，作为二次测试设备；

[0025] 通过筛选出的二次测试设备并行执行各测试用例，并记录每个二次测试设备第二次执行各测试用例所消耗的时间；

[0026] 根据第二公式计算预设的异构计算机的算力不充足的判断值；

[0027] 判断当前计算出的异构计算机的算力不充足的判断值是否等于预设值；

[0028] 若当前计算出的异构计算机的算力不充足的判断值等于预设值，则确定预设的异构计算机的算力不充足，否则，确定预设的异构计算机的算力充足；

[0029] 其中，所述第二公式为：

[0030]

[0031] 所述第二公式中，E表示所述异构计算机的算力不充足的判断值；Tb(2_a)表示第b个二次测试设备第二次执行第a个测试用例所消耗的时间；Tb(a)表示第b个二次测试设备第一次执行第a个测试用例所消耗的时间；b＝1,2,…,B；B表示筛选出来的二次测试设备的总数。

[0032] 在一可选实施例中，所述根据每个机器和流媒体采集设备的任务调度优先级对所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行任务调度，包括：

[0033] 根据第三公式计算所述目标高速网络中的每个机器或流媒体采集设备的排名数组；

[0034] 将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备按照排名数组中的第一个元素值从小到大的顺序进行排列，得到第二排序结果，作为所述目标高速网络中的各机器和流媒体采集设备的任务调度优先级；

[0035] 根据每个机器和流媒体采集设备的任务调度优先级，对所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行任务调度；

[0036] 其中，所述第三公式为：

[0037]

[0038] 所述第三公式中，Y(i)表示第i个机器和流媒体采集设备的排名数组；k表示整数变量，取值范围为,1‑i,n‑i‑；u()表示非负检验函数，若括号内的数值为非负数则函数值为1，反之函数值为0。

[0039] 在一可选实施例中，若所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备中至少有两个机器和/或流媒体采集设备的排名数组中的第一个元素数值相同，则得到第二排序结果之后，还包括：

[0040] 对于排名数组中的第一个元素数值相同的机器和流媒体采集设备，按照排名数组中的第二个元素值从小到大的顺序对所述第二排序结果部分重新排序，得到第三排序结果，作为所述目标高速网络中的各机器和流媒体采集设备的任务调度优先级。

[0041] 在一可选实施例中，所述预设值为1。

[0042] 本发明提供的一种基于异构计算的流媒体转发方法，首先根据多个测试用例对目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测，得到每个机器和流媒体采集设备的状态，接着根据此状态，获得异构计算机算力是否充足，并在异构计算机算力充足时，让异构计算机对流媒体进行计算转发。本发明能有效地提高整个网络(即集群)中硬件的利用效率，提升了整体系统性能。

附图说明

[0043] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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发明的一些实施例，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。

[0044] 图1为本发明实施例提供的一种基于异构计算的流媒体转发方法实施例一流程图；

[0045] 图2为本发明实施例提供的一种基于异构计算的流媒体转发方法实施例二流程图；

[0046] 图3为S202的一种实施方法流程图；

[0047] 图4为S204的一种实施方法流程图。

具体实施方式

[0048] 下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

[0049] 应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

[0050] 图1为本发明实施例提供的一种基于异构计算的流媒体转发方法实施例一流程图。参见图1，该方法包括如下步骤S101‑S105：

[0051] S101：根据多个测试用例对目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测，得到每个机器和流媒体采集设备的状态。

[0052] 本实施例中，利用多个测试用例来对整个高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测，得到检测结果，这些检测结果可以包括机器和流媒体采集设备执行测试用例的耗时，此耗时可以充分的反映机器和流媒体采集设备的性能，性能越好耗时越短，反之亦然。

[0053] S102：根据每个机器和流媒体采集设备的状态，判断预设的异构计算机的算力是否充足，是则执行S103，否则执行S104。

[0054] 本实施例中，异构集群中每个机器和流媒体采集设备的状态，即执行测试用例的结果信息，就可以客观的反映异构集群中异构计算机的算力是否充足。

[0055] S103：通过所述异构计算机将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备采集到的流进行转发。

[0056] S104：提示将预设的异构计算机更换为性能更高的异构计算机。

[0057] 本实施例中，在判断出异构(即硬件及/或OS方面存在差异)集群系统中异构计算机的算力不充足时，提示系统维护人员使用性能更高的异构计算机对现有的异构计算机进行更换，将有效地提高异构集群的计算转发流媒体的性能。

[0058] S105：待异构计算机更换完毕，并返回执行S101。

[0059] 本实施例中，当更换完异构计算机后，再用多个测试用例对目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测，得到检测结果后判断异构集群中异构计算机算力是否充足，确保了更换异构计算机后，整个异构集群的性能是处于较好的状态，完全能满足计算转发流媒体的需求。

[0060] 本发明实施例提供的一种基于异构计算的流媒体转发方法，首先根据多个测试用例对目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测，得到每个机器和流媒体采集设备的状态，接着根据此状态，判断异构计算机算力是否充足，并在异构计算机算力充足时，让异构计算机对流媒体进行计算转发；算力不足时，提示更换异构计算机。本发明能够自动的判断异构集群中的异构计算机算力是否充足，并在不足时，提示更换异构就算计，从而能有效地提高整个网络(即集群)中硬件的利用效率，提升了整体性能。

[0061] 图2为本发明实施例提供的一种基于异构计算的流媒体转发方法实施例二流程图。参见图2，该方法包括如下步骤S201‑S206：

[0062] S201：根据多个测试用例对目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测，得到每个机器和流媒体采集设备的状态。

[0063] 作为一可选实施例，步骤S201，包括：

[0064] S2011：通过目标高速网络中的每个机器和流媒体采集设备第一次并行执行各测试用例，并记录每个机器和流媒体采集设备第一次执行各测试用例所消耗的时间。

[0065] S2012：根据第一公式计算每个机器或流媒体采集设备的状态等级值。

[0066] 优选地，所述第一公式为：

[0067]

[0068] 所述第一公式中，Ci表示第i个机器或流媒体采集设备的状态等级值，等级值越小表征对应机器或流媒体采集设备的状态等级越高；Ti(a)表示第i个机器或流媒体采集设备第一次执行第a个测试用例所消耗的时间；a＝1,2,…,n；n表示所述测试用例的个数；表示将a的值从1取值到n代入到括号内得到Ti(a)的最大值；
表示将i的值从1取值到m代入到括号内得到括号内的最大值；i＝1,2,…,m；m为所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备的总数。

[0069] 本实施例中，根据多个测试用例来对整个高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测，得到检测结果，然后根据第一公式，即可得到每个机器或流媒体采集设备的状态等级，经过多次测试便能准确分析出每个机器或流媒体采集设备的工作能力和状态，便于后续的自动任务调度。

[0070] S202：根据每个机器和流媒体采集设备的状态，判断预设的异构计算机的算力是否充足，是则执行S203，否则执行S205。

[0071] S203：根据所述目标高速网络中的每个机器和流媒体采集设备的状态，确定每个机器和流媒体采集设备的任务调度优先级。

[0072] S204：根据每个机器和流媒体采集设备的任务调度优先级对所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行任务调度，并通过所述异构计算机将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备采集到的流进行转发。

[0073] S205：提示将预设的异构计算机更换为性能更高的异构计算机。

[0074] S206：待异构计算机更换完毕，并返回执行S201。

[0075] 作为一可选实施例，如图3所示，步骤S202，可以包括以下步骤S301‑S308：

[0076] S301：将当前计算出的目标高速网络中的每个机器和流媒体采集设备的状态等级值按照从小到大的顺序进行排序，得到第一排序结果。

[0077] 本实施例中，按照Ci的值从小到大对对应的机器或流媒体采集设备进行排列，排列后的位置值即为每个机器或流媒体采集设备的状态等级值，等级值越小说明等级越高。

[0078] S302：计算所述第一排序结果中的全部状态等级值的平均值。

[0079] S303：筛选出所述第一排序结果中大于所述平均值的状态等级值对应的机器或流媒体采集设备，作为二次测试设备。

[0080] 本实施例中，将第一排序结果中大于所述平均值的状态等级值对应的机器或流媒体采集设备，作为二次测试设备，即就是将状态等级较低的机器与流媒体采集设备最为二次测试设备，便于后续再次进行并行检测，进一步便于判断是否是因为异构计算机的算力不足导致机器和流媒体采集设备的性能不高。

[0081] S304：通过筛选出的二次测试设备并行执行各测试用例，并记录每个二次测试设备第二次执行各测试用例所消耗的时间。

[0082] S305：根据第二公式计算预设的异构计算机的算力不充足的判断值。

[0083] 优选地，所述第二公式为：

[0084]

[0085] 所述第二公式中，E表示所述异构计算机的算力不充足的判断值；Tb(2_a)表示第b个二次测试设备第二次执行第a个测试用例所消耗的时间；Tb(a)表示第b个二次测试设备第一次执行第a个测试用例所消耗的时间；b＝1,2,…,B；B表示筛选出来的二次测试设备的总数。

[0086] 本实施例中，对状态等级较低的机次器与流媒体采集设备再进行并行检测以判断是否为异构计算机的算力不足导致，从而及时检测出异构计算机的算力不足，便于及时对算力不足的异构计算机的更换。

[0087] S306：判断当前计算出的异构计算机的算力不充足的判断值是否等于预设值，是则执行S307，否则执行S308。

[0088] 本实施例中，所述预设值为1，即：若E＝1时，表示所述异构计算机的算力不足，需更换性能更高的异构计算机；若E＝0，表示所述异构计算机的算力充足，不需更换性能更高的异构计算机，整个判断过程具有简单、高效的优点。

[0089] S307：确定预设的异构计算机的算力不充足。

[0090] S308：确定预设的异构计算机的算力充足。

[0091] 作为一可选实施例，如图4所示，步骤S204，可以包括以下步骤S401‑S404：

[0092] S401：根据第三公式计算所述目标高速网络中的每个机器或流媒体采集设备的排名数组。

[0093] 优选地，所述第三公式为：

[0094]

[0095] 所述第三公式中，Y(i)表示第i个机器或流媒体采集设备的排名数组；k表示整数变量，取值范围为,1‑i,n‑i‑；u()表示非负检验函数，若括号内的数值为非负数则函数值为1，反之函数值为0。

[0096] 本实施例中，Y(i)的第一个元素的值越小，说明了第i个机器或流媒体采集设备的性能越好，则可以优先让第i个机器或流媒体采集设备执行任务，保证了任务执行的效率。

[0097] S402：将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备按照排名数组中的第一个元素值从小到大的顺序进行排列，得到第二排序结果。

[0098] 值得说明的是，若所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备中至少有两个机器和/或流媒体采集设备的排名数组中的第一个元素数值相同，则步骤S402之后，还需要执行本步骤S403，但是，若所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备中任意两个机器和/或流媒体采集设备的排名数组中的第一个元素数值都不相同，则无需执行步骤S403，将第二排序结果作为所述目标高速网络中的各机器和流媒体采集设备的任务调度优先级，随后直接跳转执行S404。

[0099] S403：对于排名数组中的第一个元素数值相同的机器和流媒体采集设备，按照排名数组中的第二个元素值从小到大的顺序对所述第二排序结果部分重新排序，得到第三排序结果，作为所述目标高速网络中的各机器和流媒体采集设备的任务调度优先级。

[0100] S404：根据每个机器和流媒体采集设备的任务调度优先级，对所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行任务调度，并通过所述异构计算机将所述目标高速网络中的机器和流媒体采集设备采集到的流进行转发。

[0101] 本实施例中，根据每个机器与流媒体采集设备的状态等级得到所述高速网络中的机器和流媒体采集设备进行任务调度的优先级，进而合理分配任务，提高整个网络中硬件的利用效率，提升了整体性能。

[0102] 本发明实施例提供的一种基于异构计算的流媒体转发方法，首先根据多个测试用例对目标高速网络中的机器和流媒体采集设备进行并行检测，得到每个机器和流媒体采集设备的状态，接着根据此状态，获得异构计算机算力是否充足，并在异构计算机，算力不足时，提示更换异构计算机；在算力充足时，根据每个机器和流媒体采集设备的状态等级得到所述高速网络中的机器和流媒体采集设备进行任务调度的优先级，进而合理分配任务。本发明能够自动的判断异构集群中的异构计算机的算力是否充足，并在不足时，提示更换异构就算计，在充足时，能合理分配任务，从而能有效地提高整个网络(即集群)中硬件的利用效率，提升了整体性能。

[0103] 本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

[0104] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

[0105] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

[0106] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。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，可轻易想到的变化或替换，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权利要求的保护范围为准。