[发明专利]危险提醒方法、装置、存储介质及移动终端在审
申请号: | 201810909332.X | 申请日: | 2018-08-10 |
公开(公告)号: | CN109166141A | 公开(公告)日: | 2019-01-08 |
发明(设计)人: | 陈岩;方攀 | 申请(专利权)人: | OPPO广东移动通信有限公司 |
主分类号: | G06T7/246 | 分类号: | G06T7/246;G06K9/00 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 523860 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 移动终端 预设 环境图像数据 场景识别 存储介质 危险指数 运动数据 运动传感器 基于机器 情况评估 输出结果 提醒功能 提醒条件 用户使用 摄像头 准确度 申请 学习 | ||
1.一种危险提醒方法,其特征在于,包括:
通过移动终端的摄像头获取环境图像数据,以及通过运动传感器获取所述移动终端的运动数据;
将所述环境图像数据输入至基于机器学习的预设场景识别模型中;
根据所述预设场景识别模型的输出结果以及所述运动数据得到当前危险指数;
在所述当前危险指数满足预设提醒条件时,进行相应的危险提醒操作。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述预设场景识别模型的输出结果以及所述运动数据得到当前危险指数,包括:
根据所述运动数据确定所述移动终端的运动信息和姿态信息;
根据所述预设场景识别模型的输出结果、所述运动信息和所述姿态信息得到当前危险指数;所述输出结果包括场景信息、路况信息和障碍物信息中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设场景识别模型通过以下方式得到:
获取包含目标物的图像数据,所述目标物包括道路、坑、楼梯、电梯、人和障碍物中的至少一种;
对所述图像数据进行标注,得到样本图像数据;
将所述样本图像数据输入至基于深度学习框架的预设初始模型中进行模型训练,得到预设场景识别模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将所述样本图像数据输入至基于深度学习框架的预设初始模型中进行模型训练,得到预设场景识别模型,包括:
将所述样本图像数据中的部分数据输入至基于深度学习框架的预设初始模型中进行模型训练,得到原始预设场景识别模型;
利用所述样本图像数据中的剩余数据对所述原始预设场景识别模型进行模型测试,以对所述原始预设场景识别模型进行优化调整,将调整后的原始预设场景识别模型记为预设场景识别模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过移动终端的摄像头获取环境图像数据,以及通过运动传感器获取所述移动终端的运动数据,包括:
在检测到危险评估事件被触发时,通过移动终端的摄像头获取环境图像数据,以及通过运动传感器获取所述移动终端的运动数据。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述检测到危险评估事件被触发,包括:
获取移动终端的使用状态,当所述使用状态与预设使用状态匹配时,确定检测到危险评估事件被触发;其中,所述使用状态包括所述移动终端是否处于亮屏状态、所述移动终端被注视的时长、所述移动终端正在运行的应用程序以及所述移动终端被操作的频率中的至少一种。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述预设场景识别模型的输出结果以及所述运动数据得到当前危险指数,包括:
获取辅助数据;其中,所述辅助数据包括环境声音数据、时间信息和定位信息中的至少一种;
根据所述预设场景识别模型的输出结果、所述运动数据以及所述辅助数据得到当前危险指数。
8.一种危险提醒装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于通过移动终端的摄像头获取环境图像数据,以及通过运动传感器获取所述移动终端的运动数据;
模型输入模块,用于将所述环境图像数据输入至基于机器学习的预设场景识别模型中;
危险评估模块,用于根据所述预设场景识别模型的输出结果以及所述运动数据得到当前危险指数;
危险提醒模块,用于在所述当前危险指数满足预设提醒条件时,进行相应的危险提醒操作。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的危险提醒方法。
10.一种移动终端,其特征在于,包括摄像头,运动传感器,存储器,处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一所述的危险提醒方法。
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