[发明专利]列车信息展示方法、装置、电子设备及系统

权利要求书

1.一种列车信息展示方法，其特征在于，包括：

获取用户对信息展示设置的第一输入；

基于所述第一输入，通过对待展示信息进行设置，获取目标播放内容；

将所述目标播放内容分发到至少一个车窗屏幕上进行展示；

所述获取用户对信息展示设置的第一输入具体包括：

获取用户对信息展示进行设置的视频数据，所述视频数据包括手势设置信息；

若所述第一输入包括所述视频数据，则所述基于所述第一输入，通过对待展示信息进行设置，获取目标播放内容，包括：

解析所述视频数据，并通过图像识别技术确定所述手势设置信息对应的手势；

根据所述手势设置信息对应的手势，相应设置所述待展示信息；

在所述通过图像识别技术确定所述手势设置信息对应的手势之前，还包括：

获取训练数据集，并在对所述训练数据集进行预处理后，对预处理后的数据集打标签，获取训练样本和测试样本；

通过设计基于3D 卷积网络的网络拓扑结构和基于注意力机制的混合域优化策略，初始化深度学习识别模型；

确定基于L2正则的损失函数和基于Adam优化器的损失函数优化算法，并基于所述损失函数和所述损失函数优化算法，利用所述训练样本，训练初始化完成的深度学习识别模型；

利用所述测试样本，测试训练完成的深度学习识别模型，获取目标深度学习识别模型；

相应的，所述通过图像识别技术确定所述手势设置信息对应的手势，具体包括：

利用所述目标深度学习识别模型，识别所述手势设置信息对应的手势。

2.一种列车信息展示装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用户对信息展示设置的第一输入；

设置模块，用于基于所述第一输入，通过对待展示信息进行设置，获取目标播放内容；

输出模块，用于将所述目标播放内容分发到至少一个车窗屏幕上进行展示；

所述获取用户对信息展示设置的第一输入具体包括：

获取用户对信息展示进行设置的视频数据，所述视频数据包括手势设置信息；若所述第一输入包括所述视频数据，则所述基于所述第一输入，通过对待展示信息进行设置，获取目标播放内容，包括：

解析所述视频数据，并通过图像识别技术确定所述手势设置信息对应的手势；

根据所述手势设置信息对应的手势，相应设置所述待展示信息；在所述通过图像识别技术确定所述手势设置信息对应的手势之前，还包括：

获取训练数据集，并在对所述训练数据集进行预处理后，对预处理后的数据集打标签，获取训练样本和测试样本；

通过设计基于3D卷积网络的网络拓扑结构和基于注意力机制的混合域优化策略，初始化深度学习识别模型；

确定基于L2正则的损失函数和基于Adam优化器的损失函数优化算法，并基于所述损失函数和所述损失函数优化算法，利用所述训练样本，训练初始化完成的深度学习识别模型；

利用所述测试样本，测试训练完成的深度学习识别模型，获取目标深度学习识别模型；

相应的，所述通过图像识别技术确定所述手势设置信息对应的手势，具体包括：

利用所述目标深度学习识别模型，识别所述手势设置信息对应的手势。

3.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，其特征在于，所述处理器执行所述程序或指令时，实现如权利要求1所述的列车信息展示方法的步骤。

4.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有程序或指令，其特征在于，所述程序或指令被处理器执行时，实现如权利要求1所述的列车信息展示方法的步骤。

5.一种列车信息展示系统，其特征在于，包括：输入单元、控制单元、分屏器和至少一个车窗屏幕，所述输入单元的数量与所述车窗屏幕的数量对应；

所述输入单元，用于接收用户对信息展示设置的第一输入；

所述控制单元，分别与所述输入单元和所述分屏器通信连接，用于从所述输入单元获取所述第一输入，并基于所述第一输入，通过对待展示信息进行设置，获取目标播放内容，以及，将所述目标播放内容发送至所述分屏器；

所述分屏器，与所述车窗屏幕通信连接，用于将所述目标播放内容分发到所述车窗屏幕上进行展示；所述输入单元具体包括视频采集装置；

若所述输入单元为视频采集装置，则所述第一输入具体为包含手势设置信息的视频数据，且所述控制单元在用于所述基于所述第一输入，通过对待展示信息进行设置，获取目标播放内容时，具体用于：

解析所述视频数据，并通过图像识别技术确定所述手势设置信息对应的手势；

根据所述对应的手势，相应设置所述待展示信息；所述控制单元，还用于：

获取训练数据集，并在对所述训练数据集进行预处理后，对预处理后的数据集打标签，获取训练样本和测试样本；

通过设计基于3D 卷积网络的网络拓扑结构和基于注意力机制的混合域优化策略，初始化深度学习识别模型；

确定基于L2正则的损失函数和基于Adam优化器的损失函数优化算法，并基于所述损失函数和所述损失函数优化算法，利用所述训练样本，训练初始化完成的深度学习识别模型；

利用所述测试样本，测试训练完成的深度学习识别模型，获取目标深度学习识别模型；

相应的，所述控制单元在用于所述通过图像识别技术确定所述手势设置信息对应的手势时，具体用于：

利用所述目标深度学习识别模型，识别所述手势设置信息对应的手势。