提示信息生成方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种提示信息生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标人物所在区域的目标区域图像；使用预设的物体检测模型检测目标区域图像中的目标物体，确定目标物体的位置信息和类型信息；对目标物体进行测距，确定目标物体与目标人物的距离信息；根据位置信息、类型信息和距离信息，生成提示信息；提示信息用于提示目标人物避开目标物体，能够使得视力障碍者出行无需携带体积大的出行工具，降低了出行成本，提高避障的准确性和全面性，更好的保证了视力障碍人群的安全出行。更好的保证了视力障碍人群的安全出行。更好的保证了视力障碍人群的安全出行。

【技术实现步骤摘要】
提示信息生成方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术属于视觉识别
，尤其涉及一种提示信息生成方法、装 置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]视力障碍者是指视力功能出现障碍的人。
[0003]目前，为了避免视力障碍者出行过程中出现危险，需要专人陪伴视力 障碍者出行。为了使得视力障碍者出行节省人力资源，还可以采用针对弱 势群体设计的辅助出行系统来辅助视力障碍者出行。
[0004]但是，辅助出行系统不仅成本高，而且体积较大，不方便出行时携带。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种提示信息生成方法、装置、设备及存储介质， 能够解决辅助出行系统不仅成本高，而且体积较大，不方便出行时携带的 问题。
[0006]第一方面，提供了一种提示信息生成方法，该方法包括：
[0007]获取目标人物所在区域的目标区域图像；
[0008]使用预设的物体检测模型检测目标区域图像中的目标物体，确定目标 物体的位置信息和类型信息；
[0009]对目标物体进行测距，确定目标物体与目标人物的距离信息；
[0010]根据位置信息、类型信息和距离信息，生成提示信息；提示信息用于 提示目标人物避开目标物体。
[0011]在一种可能的实现方式中，使用预先建立的物体检测模型检测目标区 域图像中的目标物体，确定目标物体的位置信息和类型信息，包括：
[0012]将目标区域图像分别输入至物体检测模型中，确定目标区域图像中目 标物体的多个第一目标框；多个第一目标框之间的尺寸和长宽比均不同；
[0013]确定多个第一目标框的分值和位置偏移量；
[0014]根据多个第一目标框的分值和位置偏移量，确定多个第二目标框；多 个第一目标框包括多个第二目标框；
[0015]使用非极大值抑制算法从多个第二目标框中确定目标物体的位置信息 和类型信息。
[0016]在一种可能的实现方式中，该方法还包括：
[0017]保存目标区域图像，目标区域图像中目标物体的位置信息和类型信息 到图像数据库中；
[0018]当图像数据库中的目标区域图像的数量大于预设数量阈值时，基于保 存的目标区域图像目标物体的位置信息和类型信息，对物体检测模型训练， 得到新的物体检测模型；
[0019]使用新的物体检测模型检测目标区域图像中的目标物体，确定目标物 体的位置信息和类型信息；
[0020]对目标物体进行测距，确定目标物体与目标人物的距离信息；
[0021]根据位置信息、类型信息和距离信息，生成提示信息；提示信息用于 提示目标人物避开目标物体。
[0022]在一种可能的实现方式中，该方法还包括：
[0023]删除图像数据库中保存的目标区域图像以及目标区域图像中目标物体 的位置信息和类型信息。
[0024]在一种可能的实现方式中，该方法还包括：
[0025]获取样本训练集；样本训练集包括多个训练样本，每个训练样本包括 样本区域图像和每一个样本区域图像的标签信息；
[0026]对每个训练样本，分别执行下述步骤一到步骤三：
[0027]步骤一：将样本区域图像输入至目标识别(Single Shot Detector，SSD) 算法检测模型中，得到样本区域图像中样本物体的类型信息和位置信息；
[0028]步骤二：根据样本区域图像中样本物体的类型信息、位置信息和样本 区域图像的标签信息，确定SSD算法检测模型的损失函数值；
[0029]步骤三：根据损失函数值训练SSD算法检测模型，得到物体检测模型。
[0030]在一种可能的实现方式中，根据损失函数值训练SSD算法检测模型， 得到物体检测模型，包括：
[0031]当SSD算法检测模型的损失函数值不满足预设训练停止条件时，调整 SSD算法检测模型的参数，并利用训练样本集训练调整后的SSD算法检测 模型，直至满足预设训练停止条件，得到物体检测模型。
[0032]在一种可能的实现方式中，该方法还包括：SSD算法检测模型的损失 函数包括逻辑回归损失函数和最小平方损失函数。
[0033]第二方面，提供了一种提示信息生成装置，该装置包括：
[0034]获取模块，用于获取目标人物所在区域的目标区域图像；
[0035]第一确定模块，用于使用预设的物体检测模型检测目标区域图像中的 目标物体，确定目标物体的位置信息和类型信息；
[0036]第二确定模块，用于对目标物体进行测距，确定目标物体与目标人物 的距离信息；
[0037]生成模块，用于根据位置信息、类型信息和距离信息，生成提示信息； 提示信息用于提示目标人物避开目标物体。
[0038]第三方面，提供了一种电子设备，该设备包括：处理器以及存储有计 算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现如第一方面或 者第一方面的任一可能实现方式中的方法。
[0039]第四方面，提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质上存储有 计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面或者第 一方面的任一可能实现方式中的方法。
[0040]基于提供的提示信息生成方法、装置、设备及存储介质，通过获取目 标人物所在
区域的目标区域图像；使用预设的物体检测模型检测目标区域 图像中的目标物体，确定目标物体的位置信息和类型信息；对目标物体进 行测距，确定目标物体与目标人物的距离信息；根据位置信息、类型信息 和距离信息，生成提示信息；提示信息用于提示目标人物避开目标物体， 能够使得视力障碍者出行无需携带体积大的出行工具，降低了出行成本， 提高避障的准确性和全面性，更好的保证了视力障碍人群的安全出行。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例 中所需要使用的附图作简单的介绍，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。
[0042]图1是本专利技术实施例提供的一种提示信息生成方法的流程示意图；
[0043]图2是本专利技术实施例提供的一种提示信息生成装置的结构示意图；
[0044]图3是本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0045]下面将详细描述本专利技术的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本 专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例， 对本专利技术进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配 置为解释本专利技术，并不被配置为限定本专利技术。对于本领域技术人员来说， 本专利技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实 施例的描述仅仅是为了通过示出本专利技术的示例来提供对本专利技术更好的理解。
[0046]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用 来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者 暗示这些实体或操作之间存在任何本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提示信息生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标人物所在区域的目标区域图像；使用预设的物体检测模型检测目标区域图像中的目标物体，确定所述目标物体的位置信息和类型信息；对所述目标物体进行测距，确定所述目标物体与所述目标人物的距离信息；根据所述位置信息、所述类型信息和所述距离信息，生成提示信息；所述提示信息用于提示所述目标人物避开所述目标物体。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用预先建立的物体检测模型检测目标区域图像中的目标物体，确定所述目标物体的位置信息和类型信息，包括：将所述目标区域图像分别输入至所述物体检测模型中，确定所述目标区域图像中所述目标物体的多个第一目标框；所述多个第一目标框之间的尺寸和长宽比均不同；确定所述多个第一目标框的分值和位置偏移量；根据所述多个第一目标框的分值和位置偏移量，确定多个第二目标框；所述多个第一目标框包括所述多个第二目标框；使用非极大值抑制算法从所述多个第二目标框中确定目标物体的位置信息和类型信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：保存所述目标区域图像，所述目标区域图像中目标物体的位置信息和类型信息到图像数据库中；当所述图像数据库中的所述目标区域图像的数量大于预设数量阈值时，基于保存的所述目标区域图像目标物体的位置信息和类型信息，对所述物体检测模型训练，得到新的物体检测模型；使用所述新的物体检测模型检测目标区域图像中的目标物体，确定所述目标物体的位置信息和类型信息；对所述目标物体进行测距，确定所述目标物体与所述目标人物的距离信息；根据所述位置信息、所述类型信息和所述距离信息，生成提示信息；所述提示信息用于提示所述目标人物避开所述目标物体。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：删除所述图像数据库中保存的所述目标区域图像以及所述目标区域图像中目标物体的位置信息和类型信息。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取样本训练集；...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈庆勇，马玉涛，桑建，莫小波，杜犁新，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：