CN114611881A - 宠物医师线上考评系统、方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

宠物医师线上考评系统、方法、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN114611881A CN202210149187.6A CN202210149187A CN114611881A CN 114611881 A CN114611881 A CN 114611881A CN 202210149187 A CN202210149187 A CN 202210149187A CN 114611881 A CN114611881 A CN 114611881A
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Abstract

本申请提供了一种宠物医师线上考评系统、方法、电子设备及存储介质，该系统通过对宠物医师和评审员的身份进行验证，然后在宠物医师和评审员登录该系统的情况下，基于宠物医师的基本信息、历史诊断记录和线上社区评价，从预设考评题库中选取出多个考评题目；获取评审员向宠物医师描述多个考评题目中的任意一个考评题目的第一语音数据；基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长，根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为。本申请实施例利用宠物医师对每个考评题目的答复时长判定宠物医师是否存在作弊行为，有利于解决在线考评中作弊认定难的问题。

Description

宠物医师线上考评系统、方法、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机网络技术领域，尤其涉及一种宠物医师线上考评系统、方法、电子设备及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展，学校、医院等各行业的考评线上化趋势已经十分明显，而且考评的方式也是多样化的，比如线上题库、问卷调查、机考等。目前也有部分针对宠物医师的在线考评系统，且能够满足宠物医师职称、业务能力考评的基本要求，然而在缺乏监考人员或监考手段的情况下，现有的宠物医师在线考评系统存在一定的作弊风险，如何在考评中进行作弊认定，以保证考评的公平性是当前亟需解决的问题。
发明内容
针对上述问题，本申请提供了一种宠物医师线上考评系统、方法、电子设备及存储介质，有利于在宠物医师的在线考评中进行作弊检测。
为实现上述目的，本申请实施例第一方面提供了一种宠物医师线上考评系统，该系统包括视频采集模块、身份验证模块、考题选择模块、语音获取模块、作弊分析模块和黑名单模块，各模块通信连接；其中：
视频采集模块，用于采集宠物医师的第一视频图像和评审员的第二视频图像；
身份验证模块，用于基于第一视频图像得到宠物医师的第一人脸特征，基于第二视频图像得到评审员的第二人脸特征；以及接收宠物医师提交的第一登录请求和评审员提交的第二登录请求，根据第一登录请求和第一人脸特征对宠物医师进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许宠物医师登录宠物医师线上考评系统，根据第二登录请求和第二人脸特征对评审员进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许评审员登录宠物医师线上考评系统；
考题选择模块，用于基于宠物医师的基本信息、历史诊断记录和线上社区评价，从预设考评题库中选取出多个考评题目，并将多个考评题目按顺序显示在评审员的终端设备上；
语音获取模块，用于获取评审员向宠物医师描述多个考评题目中的任意一个考评题目的第一语音数据；
作弊分析模块，用于基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长，根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为；
黑名单模块，用于在宠物医师存在作弊行为的情况下，结束本次考评，并将宠物医师添加至黑名单。
结合第一方面，在一种可能的实施方式中，作弊分析模块包括作弊分析单元，在根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为方面，作弊分析单元具体用于：
获取第一语音数据的结束时间点；
获取宠物医师答复任意一个考评题目的第二语音数据的开始时间点；
在答复时长大于或等于第一预设时长，以及结束时间点与开始时间点之间的时间间隔大于或等于第二预设时长的情况下，确定宠物医师存在作弊行为。
结合第一方面，在一种可能的实施方式中，作弊分析模块还包括时长预测单元，在基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长方面，时长预测单元具体用于：
基于参考语音数据得到宠物医师的语速信息；
获取预设考评题库中与任意一个考评题目属于同一类题型的至少一个考评题目的历史平均答复长度；
根据语速信息和历史平均答复长度预测得到答复时长。
结合第一方面，在一种可能的实施方式中，在任意一个考评题目不是多个考评题目中的首个考评题目的情况下，在根据语速信息和历史平均答复长度预测得到答复时长方面，时长预测单元具体用于：
获取任意一个考评题目与任意一个考评题目的上一个考评题目的相关性；
根据任意一个考评题目与上一个考评题目的相关性确定修正常数；
采用语速信息、历史平均答复长度和修正常数计算得到答复时长。
结合第一方面，在一种可能的实施方式中，时长预测单元还用于：
获取任意一个考评题目的参考答复；
采用语速信息、参考答复计算得到第一预设时长。
结合第一方面，在一种可能的实施方式中，第一登录请求包括宠物医师线上考评系统的宠物医师端的第一标识信息和宠物医师用于接收短信验证码的第一手机号，身份验证模块还包括宠物医师身份验证单元，在根据第一登录请求和第一人脸特征对宠物医师进行身份验证方面，宠物医师身份验证单元具体用于：
生成第一短信验证码，并建立第一短信验证码、第一手机号、第一标识信息和宠物医师的第一待匹配人脸特征的四元关联关系，第一待匹配人脸特征为预先提取的宠物医师的模板人脸图像的人脸特征；
向第一手机号发送第一短信验证码；
接收宠物医师通过宠物医师端提交的第三登录请求，第三登录请求包括第一待验证手机号、第一待验证短信验证码和第一待验证标识信息；
利用四元关联关系对第三登录请求进行验证，在第一待验证手机号、第一待验证短信验证码、第一待验证标识信息和第一人脸特征分别与第一手机号、第一短信验证码、第一标识信息和第一待匹配人脸特征相匹配的情况下，确定宠物医师身份验证通过；
在第一待验证手机号与第一手机号、第一待验证短信验证码与第一短信验证码、第一待验证标识信息与第一标识信息、第一人脸特征与第一待匹配人脸特征中的任意一者不相匹配的情况下，确定宠物医师身份验证失败。
本申请实施例第二方面提供了一种宠物医师线上考评方法，该方法包括：
采集宠物医师的第一视频图像和评审员的第二视频图像；
基于第一视频图像得到宠物医师的第一人脸特征，基于第二视频图像得到评审员的第二人脸特征；以及接收宠物医师提交的第一登录请求和评审员提交的第二登录请求，根据第一登录请求和第一人脸特征对宠物医师进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许宠物医师登录宠物医师线上考评系统，根据第二登录请求和第二人脸特征对评审员进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许评审员登录宠物医师线上考评系统；
基于宠物医师的基本信息、历史诊断记录和线上社区评价，从预设考评题库中选取出多个考评题目，并将多个考评题目按顺序显示在评审员的终端设备上；
获取评审员向宠物医师描述多个考评题目中的任意一个考评题目的第一语音数据；
基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长，根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为；
在宠物医师存在作弊行为的情况下，结束本次考评，并将宠物医师添加至黑名单。
结合第二方面，在一种可能的实施方式中，根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为，包括：
获取第一语音数据的结束时间点；
获取宠物医师答复任意一个考评题目的第二语音数据的开始时间点；
在答复时长大于或等于第一预设时长，以及结束时间点与开始时间点之间的时间间隔大于或等于第二预设时长的情况下，确定宠物医师存在作弊行为。
结合第二方面，在一种可能的实施方式中，基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长，包括：
基于参考语音数据得到宠物医师的语速信息；
获取预设考评题库中与任意一个考评题目属于同一类题型的至少一个考评题目的历史平均答复长度；
根据语速信息和历史平均答复长度预测得到答复时长。
结合第二方面，在一种可能的实施方式中，在任意一个考评题目不是多个考评题目中的首个考评题目的情况下，根据语速信息和历史平均答复长度预测得到答复时长，包括：
获取任意一个考评题目与任意一个考评题目的上一个考评题目的相关性；
根据任意一个考评题目与上一个考评题目的相关性确定修正常数；
采用语速信息、历史平均答复长度和修正常数计算得到答复时长。
结合第二方面，在一种可能的实施方式中，该方法还包括：
获取任意一个考评题目的参考答复；
采用语速信息、参考答复计算得到第一预设时长。
结合第二方面，在一种可能的实施方式中，第一登录请求包括宠物医师线上考评系统的宠物医师端的第一标识信息和宠物医师用于接收短信验证码的第一手机号，根据第一登录请求和第一人脸特征对宠物医师进行身份验证，包括：
生成第一短信验证码，并建立第一短信验证码、第一手机号、第一标识信息和宠物医师的第一待匹配人脸特征的四元关联关系，第一待匹配人脸特征为预先提取的宠物医师的模板人脸图像的人脸特征；
向第一手机号发送第一短信验证码；
接收宠物医师通过宠物医师端提交的第三登录请求，第三登录请求包括第一待验证手机号、第一待验证短信验证码和第一待验证标识信息；
利用四元关联关系对第三登录请求进行验证，在第一待验证手机号、第一待验证短信验证码、第一待验证标识信息和第一人脸特征分别与第一手机号、第一短信验证码、第一标识信息和第一待匹配人脸特征相匹配的情况下，确定宠物医师身份验证通过；
在第一待验证手机号与第一手机号、第一待验证短信验证码与第一短信验证码、第一待验证标识信息与第一标识信息、第一人脸特征与第一待匹配人脸特征中的任意一者不相匹配的情况下，确定宠物医师身份验证失败。
本申请实施例第三方面提供了一种电子设备，该电子设备包括输入设备和输出设备，还包括处理器，适于实现一条或多条指令；以及，存储器，所述存储器存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由所述处理器加载并执行如第二方面所述方法中的步骤。
本申请实施例第四方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条指令，所述一条或多条指令适于由处理器加载并执行如第二方面所述方法中的步骤。
本申请的上述方案至少包括以下有益效果：
本申请实施例提供的宠物医师线上考评系统，通过采集宠物医师的第一视频图像和评审员的第二视频图像；基于第一视频图像得到宠物医师的第一人脸特征，基于第二视频图像得到评审员的第二人脸特征；以及接收宠物医师提交的第一登录请求和评审员提交的第二登录请求，根据第一登录请求和第一人脸特征对宠物医师进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许宠物医师登录宠物医师线上考评系统，根据第二登录请求和第二人脸特征对评审员进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许评审员登录宠物医师线上考评系统；基于宠物医师的基本信息、历史诊断记录和线上社区评价，从预设考评题库中选取出多个考评题目，并将多个考评题目按顺序显示在评审员的终端设备上；获取评审员向宠物医师描述多个考评题目中的任意一个考评题目的第一语音数据；基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长，根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为；在宠物医师存在作弊行为的情况下，结束本次考评，并将宠物医师添加至黑名单。这样在考评中可以基于宠物医师对每个考评题目的答复时长判定宠物医师是否存在作弊行为，比如在答复时间过长的情况下，可以确定宠物医师在进行答案检索，因此可认定其在考评中作弊，从而有利于解决在线考评中作弊认定难的问题，进而有利于保证考评的公平性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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。
图1为本申请实施例提供的一种应用环境的示意图；
图2为本申请实施例提供的一种宠物医师线上考评系统的框图；
图3为本申请实施例提供的一种身份验证模块的框图；
图4为本申请实施例提供的一种特征提取器的结构示意图；
图5A为本申请实施例提供的另一种身份验证模块的框图；
图5B为本申请实施例提供的一种提交登录请求的界面示意图；
图5C为本申请实施例提供的另一种提交登录请求的界面示意图；
图6为本申请实施例提供的一种宠物医师线上考评方法的流程示意图；
图7为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
本申请说明书、权利要求书和附图中出现的术语“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。此外，术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同的对象，而并非用于描述特定的顺序。
请参见图1，图1为本申请实施例提供的一种应用环境的示意图，如图1所示，该应用环境中包括宠物医师终端101、评审员终端102和服务器103，其中，宠物医师终端101上运行有宠物医师线上考评系统的宠物医师端，评审员终端102上运行有评审员端，服务器103提供了宠物医师线上考评系统的服务端的运行环境。具体的，宠物医师通过宠物医师终端101进入宠物医师线上考评系统的宠物医师端，评审员通过评审员终端102进入宠物医师线上考评系统的评审员端，在宠物医师与评审员均成功进入宠物医师线上考评系统的情况下，由服务器103结合宠物医师的基本信息、历史诊断记录和线上社区评价从预设的宠物医师考评题库中选取出多个考评题目，并将多个考评题目显示在评审员终端102，评审员以语音考评的方式向宠物医师描述考评题目，服务器103基于评审员的语音数据对宠物医师答复考评题目的答复时长进行预测，在答复时长超过一定阈值的情况下，服务器103可认定宠物医师存在作弊行为，比如：在答复时长超过一定时间的情况下，可认定宠物医师在查询答案，即可确定其存在作弊行为，服务器103随即结束本次在线考评，并可将该宠物医师添加至黑名单。在该应用环境中，评审员可对宠物医师进行一对一考评或多对1考评。
请参见图2，图2为本申请实施例提供的一种宠物医师线上考评系统的框图，如图2所示，该宠物医师线上考评系统包括视频采集模块、身份验证模块、考题选择模块、语音获取模块、作弊分析模块和黑名单模块，各模块通信连接。
其中，视频采集模块，用于采集宠物医师的第一视频图像和评审员的第二视频图像。具体的，视频采集模块可与宠物医师终端101和评审员终端102连接，利用宠物医师终端101上的图像采集装置对待考评的宠物医师进行视频图像采集，得到宠物医师的第一视频图像，以及利用评审员终端102上的图像采集装置对评审员进行视频图像采集，得到宠物医师的第二视频图像。
其中，身份验证模块，用于基于第一视频图像得到宠物医师的第一人脸特征，基于第二视频图像得到评审员的第二人脸特征；以及接收宠物医师提交的第一登录请求和评审员提交的第二登录请求，根据第一登录请求和第一人脸特征对宠物医师进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许宠物医师登录宠物医师线上考评系统，根据第二登录请求和第二人脸特征对评审员进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许评审员登录宠物医师线上考评系统；
具体的，如图3所示，身份验证模块包括选帧单元和特征提取单元，在基于第一视频图像得到宠物医师的第一人脸特征方面，选帧单元具体用于对第一视频图像进行人脸质量检测，以从第一视频图像中选取出宠物医师的人脸质量得分最高的一帧图像，并将该帧图像发送给特征提取单元，特征提取单元具体用于在接收到该帧图像的情况下，向宠物医师终端101发送进行人脸特征提取的请求，在接收到宠物医师终端101发送的宠物医师同意该请求的消息的情况下，调用预先训练的神经网络模型对该帧图像进行人脸特征的提取，得到宠物医师的第一人脸特征，可选的，可采用YOLO(You Only Look Once，一瞥目标检测器)-V3进行人脸特征的提取，如图4所示，对于输入图像，YOLO-V3检测器在79层后通过几个卷积层进行32倍下采样得到13*13的特征图，通过几个卷积层对91层输出的特征图进行16倍下采样得到26*26的特征图，最后对第91层的特征图进行上采样，将上采样得到的特征图与第36层的特征图进行融合，再进行8倍下采样得到52*52的特征图，采用双线性插值等方式对13*13的特征图和26*26的特征图进行上采样，以使其尺寸变为52*52，然后将三个52*52的特征图对应位置上的特征相加再求平均值，得到最终提取出的人脸特征。可选的，在进行人脸质量检测方面，选帧单元具体可基于视频图像中人脸的大小、角度、清晰度、遮挡程度等指标计算人脸质量得分，比如将各指标的值映射到0～1的范围作为各指标的得分，再对各指标的得分进行加权求和得到人脸质量得分。应理解，在基于第二视频图像得到评审员的第二人脸特征方面，选帧单元和特征提取单元采用与第一人脸特征相同的方式，得到评审员的第二人脸特征，此处不再做过多说明。
其中，第一登录请求包括宠物医师线上考评系统的宠物医师端的第一标识信息和宠物医师用于接收短信验证码的第一手机号，如图5A所示，身份验证模块还包括宠物医师身份验证单元，在根据第一登录请求和第一人脸特征对宠物医师进行身份验证方面，宠物医师身份验证单元具体用于：
生成第一短信验证码，并建立第一短信验证码、第一手机号、第一标识信息和宠物医师的第一待匹配人脸特征的四元关联关系，第一待匹配人脸特征为预先提取的宠物医师的模板人脸图像的人脸特征；
向第一手机号发送第一短信验证码；
接收宠物医师通过宠物医师端提交的第三登录请求，第三登录请求包括第一待验证手机号、第一待验证短信验证码和第一待验证标识信息；
利用四元关联关系对第三登录请求进行验证，在第一待验证手机号、第一待验证短信验证码、第一待验证标识信息和第一人脸特征分别与第一手机号、第一短信验证码、第一标识信息和第一待匹配人脸特征相匹配的情况下，确定宠物医师身份验证通过；
在第一待验证手机号与第一手机号、第一待验证短信验证码与第一短信验证码、第一待验证标识信息与第一标识信息、第一人脸特征与第一待匹配人脸特征中的任意一者不相匹配的情况下，确定宠物医师身份验证失败。
具体的，宠物医师通过宠物医师线上考评系统的宠物医师端向服务器103中的宠物医师身份验证单元请求登录宠物医师线上考评系统，如触发图5B中所示的登录按钮即可向宠物医师身份验证单元提交该请求，宠物医师身份验证单元在接收到该请求的情况下，向宠物医师端返回图5C所示的登录授权页面，该登录授权页面用于宠物医师填写接收短信验证码的手机号，其中，宠物医师身份验证单元还在该登录授权页面中加入了一标识信息(例如：在登录授权页面的cookie中加入该标识信息，该标识信息即第一标识信息)，该标识信息相当于nonce，用于标识出宠物医师端，该第一标识信息只可以被一个特定的个体使用，在同一时间，即使另外一个个体截获了该第一标识信息，也不能得到宠物医师身份验证单元的验证，以防止考评中信息泄露的情况。宠物医师点击图5C中的发送验证码以提交第一登录请求，示例性的，第一登录请求可以是授权请求链接，该链接中包括第一标识信息和宠物医师的第一手机号，宠物医师身份验证单元在接收到第一登录请求的情况下，对第一标识信息进行验证，在验证通过的情况下，生成第一短信验证码，比如“564890”，并建立表1所示的四元关联关系：
表1
手机号 13812301230
第一标识信息 hxabesfdsdff
第一短信验证码 564890
第一待匹配人脸特征 111000922299
宠物医师身份验证单元在存储表1所示的四元关联关系后，向宠物医师的第一手机号发送第一短信验证，宠物医师在图5C所示的短信验证码栏输入该第一短信验证码，点击提交按钮，随即向宠物医师身份验证单元发送第三登录请求，则应理解，第三登录请求中通常包括第一待验证手机号、第一待验证短信验证码和第一待验证标识信息，在获取到特征提取单元提取的第一人脸特征的情况下，宠物医师身份验证单元利用表1所示的四元关联关系对第三登录请求和第一人脸特征进行验证，若第一待验证手机号、第一待验证短信验证码、第一待验证标识信息和第一人脸特征均与记录的四元关联关系相匹配，则确定宠物医师的身份验证通过，若第一待验证手机号、第一待验证短信验证码、第一待验证标识信息和第一人脸特征中的任意一者与表1所示的四元关联关系不相匹配，则确定宠物医师身份验证失败。
其中，第二登录请求包括宠物医师线上考评系统的评审员端的第二标识信息和评审员用于接收短信验证码的第二手机号，如图5A所示，身份验证模块还包括评审员身份验证单元，在根据第二登录请求和第二人脸特征对评审员进行身份验证方面，评审员身份验证单元具体用于：
生成第二短信验证码，并建立第二短信验证码、第二手机号、第二标识信息和评审员的第二待匹配人脸特征的四元关联关系，第二待匹配人脸特征为预先提取的评审员的模板人脸图像的人脸特征；
向第二手机号发送第二短信验证码；
接收评审员通过评审员端提交的第四登录请求，第四登录请求包括第二待验证手机号、第二待验证短信验证码和第二待验证标识信息；
利用该四元关联关系对第四登录请求进行验证，在第二待验证手机号、第二待验证短信验证码、第二待验证标识信息和第二人脸特征分别与第二手机号、第二短信验证码、第二标识信息和第二待匹配人脸特征相匹配的情况下，确定评审员身份验证通过；
在第二待验证手机号与第二手机号、第二待验证短信验证码与第二短信验证码、第二待验证标识信息与第二标识信息、第二人脸特征与第二待匹配人脸特征中的任意一者不相匹配的情况下，确定评审员身份验证失败。
需要说明的是，评审员的身份验证方式与宠物医师的身份验证方式相同，此处不再做过多说明。可以看出，宠物医师身份验证单元和评审员身份验证单元分别利用预先建立的四元关联关系对宠物医师和评审员进行身份验证，有利于避免仿冒进入宠物医师线上考评系统的情况，以保证在线考评的公平性。
其中，考题选择模块，用于基于宠物医师的基本信息、历史诊断记录和线上社区评价，从预设考评题库中选取出多个考评题目，并将多个考评题目按顺序显示在评审员的终端设备上。
具体的，身份验证模块在宠物医师和评审员身份验证通过的情况下，向考题选择模块发送一提示信息，考题选择模块随即基于宠物医师的基本信息(比如宠物医师的从业年限)，历史诊断记录和线上社区对宠物医师的评价进行选题。示例性的，从实施化验、影像、穿刺技术以及其他诊断程序；对化验和检查报告及结果进行分析，作出诊断，确定并实施宠物医疗方案；开具处方，向宠物主人或看护人员讲明宠物的喂药要求和护理方法；利用必要的医疗设备、器械、药物、输氧、补充营养物质、输血、替代治疗等手段治疗宠物疾病等多个方面对宠物医师的历史诊断记录次数进行统计，得到每个方面的历史诊断次数，并计算每个方面的历史诊断次数在历史诊断记录的总次数中的占比，比如利用必要的医疗设备、器械、药物、输氧、补充营养物质、输血、替代治疗等手段治疗宠物疾病的占比为0.65，在所有占比中最高，说明该宠物医师平时更擅长该方面的宠物治疗。以及线上社区对宠物医师的评价星级次数进行统计，比如5星表示非常满意，对5星的评价次数进行统计，并以占比的方式表示每个星级的评价次数占比，比如100条评价中有60条为5星，则5星的占比为0.6。将宠物医师的从业年限、历史诊断记录各方面的占比、线上社区评级各星级的占比整理为一维向量(即可根据宠物医师的基本信息、历史诊断记录和线上社区评价得到一维向量)，比如[3,0.65,0.2,0.03,0,0,0.25…]，同时，对预设考评题库中的所有考评题目进行文本向量化，得到每个考评题目的一维向量化表示，计算上述一维向量与该一维向量化表示之间的相似度，按照该相似度从低到高对预设考评题库中的考评题目进行排序，得到考评题目序列，选取该考评题目序列中的top k个(前k个)考评题目作为上述多个考评题目，其中，k为预设数量，k大于1，考题选择模块按照该top k个考评题目在考评题目序列中的顺序将其显示在评审员终端102上，具体可以是显示在宠物医师线上考评系统的评审员端。该实施方式中，考题选择模块将宠物医师的基本信息、历史诊断记录和线上社区评价整理为一维向量，再提取预设考评题库中考评题目的文本向量表示，选取相似度较低的top k个考评题目对宠物医师进行考评，可以避免选取出宠物医师经常接触到且擅长的考评题目，有利于促使宠物医师的全面发展。
其中，语音获取模块，用于获取评审员向宠物医师描述多个考评题目中的任意一个考评题目的第一语音数据。具体的，基于语音或视频考评的模式，评审员可在线向宠物医师描述多个考评题目中的任意一个考评题目，再由宠物医师进行答复，将评审员描述该任意一个考评题目的语音称为第一语音数据。
其中，作弊分析模块，用于基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长，根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为。具体的，作弊分析模块还包括时长预测单元，在基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长方面，时长预测单元具体用于：
基于参考语音数据得到宠物医师的语速信息；
获取预设考评题库中与任意一个考评题目属于同一类题型的至少一个考评题目的历史平均答复长度；
根据语速信息和历史平均答复长度预测得到答复时长。
具体的，参考语音数据可以是宠物医师的开场白语音，比如宠物医师自我介绍的语音，或者在任意一个考评题目不是首个问答考评题目的情况下，参考语音数据还可以是宠物医师对该任意一个考评题目之前的考评题目进行答复的语音，时长预测单元通过语速检测技术对参考语音数据进行检测，得到宠物医师的语速信息。针对该任意一个考评题目，时长预测单元从预设考评题库中确定出与其属于同一类题型的至少一个考评题目，比如该任意一个考评题目属于“利用必要的医疗设备、器械、药物、输氧、补充营养物质、输血、替代治疗等手段治疗宠物疾病”这一类，则从该类题型中选取出已经用于考评的至少一个考评题目，并统计答复该至少一个考评题目的所有语音数据的答复总时长，然后除以答复语音条数得到至少一个考评题目的历史平均答复长度。在任意一个考评题目是多个考评题目中的首个考评题目的情况下，时长预测单元采用以下公式计算得到该任意一个考评题目的答复时长：
L＝La/V；
其中，L表示答复时长，单位为分钟，La表示至少一个考评题目的历史平均答复长度，V表示语速信息，单位为字/分钟。
在任意一个考评题目不是多个考评题目中的首个考评题目的情况下，在根据语速信息和历史平均答复长度预测得到答复时长方面，时长预测单元具体用于：
获取任意一个考评题目与任意一个考评题目的上一个考评题目的相关性；
根据任意一个考评题目与上一个考评题目的相关性确定修正常数；
采用语速信息、历史平均答复长度和修正常数计算得到答复时长。
具体的，时长预测单元采用语义提取模型提取该任意一个考评题目的第一语义特征，以及采用LDA主题模型提取该任意一个考评题目的第一主题特征，将该第一语义特征和第一主题特征拼接为第一特征，采用语义提取模型提取该任意一个考评题目的上一个考评题目的第二语义特征，以及采用LDA主题模型提取该上一个考评题目的第二主题特征，将该第二语义特征与该第二语义特征拼接为第二特征，计算第一特征与第二特征之间的相似度，得到任意一个考评题目与上一个考评题目的相关性，对于相关性较高的两个考评题目而言，宠物医师答复第二个考评题目的答复时长通常较短，而对于没什么相关性的两个考评题目，上一个考评题目对当前的考评题目的答复时长并无影响，因此，本申请实施例中在任意一个考评题目与任意一个考评题目的上一个考评题目的相关性大于预设值的情况下，查询相关性-修正常数表，得到该相关性对应的修正常数，比如相关性为0.7，大于预设值0.5，则对应的修正常数可以为-0.7，等等。则时长预测单元采用以下公式计算得到该任意一个考评题目的答复时长：
L＝La/V+ΔT；
其中，ΔT表示修正常数，其中修正常数可通过对考评题目的题型和历史考评人的语速进行大数据分析而设定，比如某些主观类考评题目需要大量的陈述，经过大数据分析语速快的人答复时间相对较短，则其修正常数通常小于语速慢的人，等等。
进一步的，时长预测单元还用于：
获取任意一个考评题目的参考答复；
采用语速信息、参考答复计算得到第一预设时长。
设参考答复的长度(字数)为L1，则时长预测单元采用以下公式计算得到第一预设时长：
L2＝L1/V；
其中，L2表示第一预设时长。
其中，作弊分析模块包括作弊分析单元，在根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为方面，作弊分析单元具体用于：
获取第一语音数据的结束时间点；
获取宠物医师答复任意一个考评题目的第二语音数据的开始时间点；
在答复时长大于或等于第一预设时长，以及结束时间点与开始时间点之间的时间间隔大于或等于第二预设时长的情况下，确定宠物医师存在作弊行为。
具体的，将第一语音数据的结束时间点到第二语音数据的开始时间点之间的时间间隔作为宠物医师的思考时间，若该时间间隔大于或等于第二预设时长且答复时长大于或等于第一预设时长，则作弊分析单元判定宠物医师可能在检索答案，即可确定其存在作弊行为。
黑名单模块，用于在宠物医师存在作弊行为的情况下，结束本次考评，并将宠物医师添加至黑名单。对于加入黑名单中的宠物医师，事后可据此对其进行相应惩罚，或者可作为职级评定的参考，等等。
可以看出，图2所示的宠物医师线上考评系统，通过采集宠物医师的第一视频图像和评审员的第二视频图像；基于第一视频图像得到宠物医师的第一人脸特征，基于第二视频图像得到评审员的第二人脸特征；以及接收宠物医师提交的第一登录请求和评审员提交的第二登录请求，根据第一登录请求和第一人脸特征对宠物医师进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许宠物医师登录宠物医师线上考评系统，根据第二登录请求和第二人脸特征对评审员进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许评审员登录宠物医师线上考评系统；基于宠物医师的基本信息、历史诊断记录和线上社区评价，从预设考评题库中选取出多个考评题目，并将多个考评题目按顺序显示在评审员的终端设备上；获取评审员向宠物医师描述多个考评题目中的任意一个考评题目的第一语音数据；基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长，根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为；在宠物医师存在作弊行为的情况下，结束本次考评，并将宠物医师添加至黑名单。这样在考评中可以基于宠物医师对每个考评题目的答复时长判定宠物医师是否存在作弊行为，比如在答复时间过长的情况下，可以确定宠物医师在进行答案检索，因此可认定其在考评中作弊，从而有利于解决在线考评中作弊认定难的问题，进而有利于保证考评的公平性。
本申请实施例还提出一种宠物医师线上考评方法，应用于电子设备，请参见图6，该宠物医师线上考评方法包括步骤601-606：
601：采集宠物医师的第一视频图像和评审员的第二视频图像；
602：基于第一视频图像得到宠物医师的第一人脸特征，基于第二视频图像得到评审员的第二人脸特征；以及接收宠物医师提交的第一登录请求和评审员提交的第二登录请求，根据第一登录请求和第一人脸特征对宠物医师进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许宠物医师登录宠物医师线上考评系统，根据第二登录请求和第二人脸特征对评审员进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许评审员登录宠物医师线上考评系统；
603：基于宠物医师的基本信息、历史诊断记录和线上社区评价，从预设考评题库中选取出多个考评题目，并将多个考评题目按顺序显示在评审员的终端设备上；
604：获取评审员向宠物医师描述多个考评题目中的任意一个考评题目的第一语音数据；
605：基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长，根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为；
606：在宠物医师存在作弊行为的情况下，结束本次考评，并将宠物医师添加至黑名单。
示例性的，根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为，包括：
获取第一语音数据的结束时间点；
获取宠物医师答复任意一个考评题目的第二语音数据的开始时间点；
在答复时长大于或等于第一预设时长，以及结束时间点与开始时间点之间的时间间隔大于或等于第二预设时长的情况下，确定宠物医师存在作弊行为。
示例性的，基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长，包括：
基于参考语音数据得到宠物医师的语速信息；
获取预设考评题库中与任意一个考评题目属于同一类题型的至少一个考评题目的历史平均答复长度；
根据语速信息和历史平均答复长度预测得到答复时长。
示例性的，在任意一个考评题目不是多个考评题目中的首个考评题目的情况下，根据语速信息和历史平均答复长度预测得到答复时长，包括：
获取任意一个考评题目与任意一个考评题目的上一个考评题目的相关性；
根据任意一个考评题目与上一个考评题目的相关性确定修正常数；
采用语速信息、历史平均答复长度和修正常数计算得到答复时长。
示例性的，该方法还包括：
获取任意一个考评题目的参考答复；
采用语速信息、参考答复计算得到第一预设时长。
示例性的，第一登录请求包括宠物医师线上考评系统的宠物医师端的第一标识信息和宠物医师用于接收短信验证码的第一手机号，根据第一登录请求和第一人脸特征对宠物医师进行身份验证，包括：
生成第一短信验证码，并建立第一短信验证码、第一手机号、第一标识信息和宠物医师的第一待匹配人脸特征的四元关联关系，第一待匹配人脸特征为预先提取的宠物医师的模板人脸图像的人脸特征；
向第一手机号发送第一短信验证码；
接收宠物医师通过宠物医师端提交的第三登录请求，第三登录请求包括第一待验证手机号、第一待验证短信验证码和第一待验证标识信息；
利用四元关联关系对第三登录请求进行验证，在第一待验证手机号、第一待验证短信验证码、第一待验证标识信息和第一人脸特征分别与第一手机号、第一短信验证码、第一标识信息和第一待匹配人脸特征相匹配的情况下，确定宠物医师身份验证通过；
在第一待验证手机号与第一手机号、第一待验证短信验证码与第一短信验证码、第一待验证标识信息与第一标识信息、第一人脸特征与第一待匹配人脸特征中的任意一者不相匹配的情况下，确定宠物医师身份验证失败。
其中，图6所示的宠物医师线上考评方法的具体实施方式可参考图2所示的宠物医师线上考评系统中的描述，为避免重复，此处不再赘述。
可以看出，在图6所示的宠物医师线上考评方法中，通过采集宠物医师的第一视频图像和评审员的第二视频图像；基于第一视频图像得到宠物医师的第一人脸特征，基于第二视频图像得到评审员的第二人脸特征；以及接收宠物医师提交的第一登录请求和评审员提交的第二登录请求，根据第一登录请求和第一人脸特征对宠物医师进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许宠物医师登录宠物医师线上考评系统，根据第二登录请求和第二人脸特征对评审员进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许评审员登录宠物医师线上考评系统；基于宠物医师的基本信息、历史诊断记录和线上社区评价，从预设考评题库中选取出多个考评题目，并将多个考评题目按顺序显示在评审员的终端设备上；获取评审员向宠物医师描述多个考评题目中的任意一个考评题目的第一语音数据；基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长，根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为；在宠物医师存在作弊行为的情况下，结束本次考评，并将宠物医师添加至黑名单。这样在考评中可以基于宠物医师对每个考评题目的答复时长判定宠物医师是否存在作弊行为，比如在答复时间过长的情况下，可以确定宠物医师在进行答案检索，因此可认定其在考评中作弊，从而有利于解决在线考评中作弊认定难的问题，进而有利于保证考评的公平性。
基于上述方法实施例的描述，本申请实施例还提供一种电子设备。请参见图7，该电子设备至少包括处理器701、输入设备702、输出设备703以及存储器704。其中，电子设备内的处理器701、输入设备702、输出设备703以及存储器704可通过总线或其他方式连接。
存储器704可以存储在电子设备的存储器中，所述存储器704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701用于执行所述存储器704存储的程序指令。处理器701(或称CPU(Central Processing Unit，中央处理器))是电子设备的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或多条指令，具体适于加载并执行一条或多条指令从而实现相应方法流程或相应功能。
在一个实施例中，本申请实施例提供的电子设备的处理器701可以用于进行一系列宠物医师线上考评方法的处理：
采集宠物医师的第一视频图像和评审员的第二视频图像；
基于第一视频图像得到宠物医师的第一人脸特征，基于第二视频图像得到评审员的第二人脸特征；以及接收宠物医师提交的第一登录请求和评审员提交的第二登录请求，根据第一登录请求和第一人脸特征对宠物医师进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许宠物医师登录宠物医师线上考评系统，根据第二登录请求和第二人脸特征对评审员进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许评审员登录宠物医师线上考评系统；
基于宠物医师的基本信息、历史诊断记录和线上社区评价，从预设考评题库中选取出多个考评题目，并将多个考评题目按顺序显示在评审员的终端设备上；
获取评审员向宠物医师描述多个考评题目中的任意一个考评题目的第一语音数据；
基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长，根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为；
在宠物医师存在作弊行为的情况下，结束本次考评，并将宠物医师添加至黑名单。
再一个实施例中，处理器701执行根据答复时长确定宠物医师存在作弊行为，包括：
获取第一语音数据的结束时间点；
获取宠物医师答复任意一个考评题目的第二语音数据的开始时间点；
在答复时长大于或等于第一预设时长，以及结束时间点与开始时间点之间的时间间隔大于或等于第二预设时长的情况下，确定宠物医师存在作弊行为。
再一个实施例中，处理器701执行基于第一语音数据得到宠物医师答复任意一个考评题目的答复时长，包括：
基于参考语音数据得到宠物医师的语速信息；
获取预设考评题库中与任意一个考评题目属于同一类题型的至少一个考评题目的历史平均答复长度；
根据语速信息和历史平均答复长度预测得到答复时长。
再一个实施例中，在任意一个考评题目不是多个考评题目中的首个考评题目的情况下，处理器701执行根据语速信息和历史平均答复长度预测得到答复时长，包括：
获取任意一个考评题目与任意一个考评题目的上一个考评题目的相关性；
根据任意一个考评题目与上一个考评题目的相关性确定修正常数；
采用语速信息、历史平均答复长度和修正常数计算得到答复时长。
再一个实施例中，处理器701还用于：
获取任意一个考评题目的参考答复；
采用语速信息、参考答复计算得到第一预设时长。
示例性的，电子设备可以是独立的物理服务器，也可以是服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、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、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。电子设备包括但不仅限于处理器701、输入设备702、输出设备703以及存储器704。还可以包括内存、电源、应用客户端模块等。输入设备702可以是键盘、触摸屏、射频接收器等，输出设备703可以是扬声器、显示器、射频发送器等。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电子设备的示例，并不构成对电子设备的限定，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。
需要说明的是，由于电子设备的处理器701执行计算机程序时实现上述的宠物医师线上考评方法中的步骤，因此上述宠物医师线上考评方法的实施例均适用于该电子设备，且均能达到相同或相似的有益效果。
本申请实施例还提供了一种计算机存储介质(Memory)，所述计算机存储介质是电子设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机存储介质既可以包括终端中的内置存储介质，当然也可以包括终端所支持的扩展存储介质。计算机存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器701加载并执行的一条或多条的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机存储介质可以是高速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；可选的，还可以是至少一个位于远离前述处理器701的计算机存储介质。在一个实施例中，可由处理器701加载并执行计算机存储介质中存放的一条或多条指令，以实现上述有关宠物医师线上考评方法的相应步骤。
示例性的，计算机存储介质的计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
需要说明的是，由于计算机存储介质的计算机程序被处理器执行时实现上述的宠物医师线上考评方法中的步骤，因此上述宠物医师线上考评方法的所有实施例均适用于该计算机存储介质，且均能达到相同或相似的有益效果。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种宠物医师线上考评系统，其特征在于，所述宠物医师线上考评系统包括视频采集模块、身份验证模块、考题选择模块、语音获取模块、作弊分析模块和黑名单模块，各模块通信连接；其中：
所述视频采集模块，用于采集宠物医师的第一视频图像和评审员的第二视频图像；
所述身份验证模块，用于基于所述第一视频图像得到所述宠物医师的第一人脸特征，基于所述第二视频图像得到所述评审员的第二人脸特征；以及接收所述宠物医师提交的第一登录请求和所述评审员提交的第二登录请求，根据所述第一登录请求和所述第一人脸特征对所述宠物医师进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许所述宠物医师登录所述宠物医师线上考评系统，根据所述第二登录请求和所述第二人脸特征对所述评审员进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许所述评审员登录所述宠物医师线上考评系统；
所述考题选择模块，用于基于所述宠物医师的基本信息、历史诊断记录和线上社区评价，从预设考评题库中选取出多个考评题目，并将所述多个考评题目按顺序显示在所述评审员的终端设备上；
所述语音获取模块，用于获取所述评审员向所述宠物医师描述所述多个考评题目中的任意一个考评题目的第一语音数据；
所述作弊分析模块，用于基于所述第一语音数据得到所述宠物医师答复所述任意一个考评题目的答复时长，根据所述答复时长确定所述宠物医师存在作弊行为；
所述黑名单模块，用于在所述宠物医师存在作弊行为的情况下，结束本次考评，并将所述宠物医师添加至黑名单。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述作弊分析模块包括作弊分析单元，在根据所述答复时长确定所述宠物医师存在作弊行为方面，所述作弊分析单元具体用于：
获取所述第一语音数据的结束时间点；
获取所述宠物医师答复所述任意一个考评题目的第二语音数据的开始时间点；
在所述答复时长大于或等于第一预设时长，以及所述结束时间点与所述开始时间点之间的时间间隔大于或等于第二预设时长的情况下，确定所述宠物医师存在作弊行为。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述作弊分析模块还包括时长预测单元，在基于所述第一语音数据得到所述宠物医师答复所述任意一个考评题目的答复时长方面，所述时长预测单元具体用于：
基于参考语音数据得到所述宠物医师的语速信息；
获取所述预设考评题库中与所述任意一个考评题目属于同一类题型的至少一个考评题目的历史平均答复长度；
根据所述语速信息和所述历史平均答复长度预测得到所述答复时长。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，在所述任意一个考评题目不是所述多个考评题目中的首个考评题目的情况下，在根据所述语速信息和所述历史平均答复长度预测得到所述答复时长方面，所述时长预测单元具体用于：
获取所述任意一个考评题目与所述任意一个考评题目的上一个考评题目的相关性；
根据所述任意一个考评题目与所述上一个考评题目的相关性确定修正常数；
采用所述语速信息、所述历史平均答复长度和所述修正常数计算得到所述答复时长。
5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述时长预测单元还用于：
获取所述任意一个考评题目的参考答复；
采用所述语速信息、所述参考答复计算得到所述第一预设时长。
6.根据权利要求1-5任一项所述的系统，其特征在于，所述第一登录请求包括所述宠物医师线上考评系统的宠物医师端的第一标识信息和所述宠物医师用于接收短信验证码的第一手机号，所述身份验证模块还包括宠物医师身份验证单元，在根据所述第一登录请求和所述第一人脸特征对所述宠物医师进行身份验证方面，所述宠物医师身份验证单元具体用于：
生成第一短信验证码，并建立所述第一短信验证码、所述第一手机号、所述第一标识信息和所述宠物医师的第一待匹配人脸特征的四元关联关系，所述第一待匹配人脸特征为预先提取的所述宠物医师的模板人脸图像的人脸特征；
向所述第一手机号发送所述第一短信验证码；
接收所述宠物医师通过所述宠物医师端提交的第三登录请求，所述第三登录请求包括第一待验证手机号、第一待验证短信验证码和第一待验证标识信息；
利用所述四元关联关系对所述第三登录请求进行验证，在所述第一待验证手机号、所述第一待验证短信验证码、所述第一待验证标识信息和所述第一人脸特征分别与所述第一手机号、所述第一短信验证码、所述第一标识信息和所述第一待匹配人脸特征相匹配的情况下，确定所述宠物医师身份验证通过；
在所述第一待验证手机号与所述第一手机号、所述第一待验证短信验证码与所述第一短信验证码、所述第一待验证标识信息与所述第一标识信息、所述第一人脸特征与所述第一待匹配人脸特征中的任意一者不相匹配的情况下，确定所述宠物医师身份验证失败。
7.一种宠物医师线上考评方法，其特征在于，所述宠物医师线上考评方法，包括：
采集宠物医师的第一视频图像和评审员的第二视频图像；
基于所述第一视频图像得到所述宠物医师的第一人脸特征，基于所述第二视频图像得到所述评审员的第二人脸特征；以及接收所述宠物医师提交的第一登录请求和所述评审员提交的第二登录请求，根据所述第一登录请求和所述第一人脸特征对所述宠物医师进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许所述宠物医师登录宠物医师线上考评系统，根据所述第二登录请求和所述第二人脸特征对所述评审员进行身份验证，以及在身份验证通过的情况下，允许所述评审员登录宠物医师线上考评系统；
获取所述评审员向所述宠物医师描述所述多个考评题目中的任意一个考评题目的第一语音数据；
基于所述第一语音数据得到所述宠物医师答复所述任意一个考评题目的答复时长，根据所述答复时长确定所述宠物医师存在作弊行为；
在所述宠物医师存在作弊行为的情况下，结束本次考评，并将所述宠物医师添加至黑名单。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述答复时长确定所述宠物医师存在作弊行为，包括：
获取所述第一语音数据的结束时间点；
获取所述宠物医师答复所述任意一个考评题目的第二语音数据的开始时间点；
在所述答复时长大于或等于第一预设时长，以及所述结束时间点与所述开始时间点之间的时间间隔大于或等于第二预设时长的情况下，确定所述宠物医师存在作弊行为。
9.一种电子设备，包括输入设备和输出设备，其特征在于，还包括：
处理器，适于实现一条或多条计算机程序；以及，
存储器，所述存储器存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求7-8任一项所述的方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有一条或多条指令，所述一条或多条指令适于由处理器加载并执行如权利要求7-8任一项所述的方法。
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