[发明专利]一种安全提醒方法、装置、设备、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种安全提醒方法、装置、设备、系统及存储介质，涉及机器学习技术领域，方法包括获取当前环境的图像数据以及处于当前环境中的目标对象的状态信息；将图像数据输入训练获得的图像识别模型，以获得当前环境的环境信息；根据环境信息和状态信息，基于预设安全方案，判断目标对象所处的状态是否存在安全风险；若目标对象存在安全风险，生成安全警示指令，以发出安全警示提醒。本发明解决了现有技术无法针对危险环境进行安全提醒的问题，实现了辅助人们识别危险场景，进行安全提醒的目的，降低了安全事故的发生概率。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种安全提醒方法、装置、设备、系统及存储介质。

背景技术

随着物联网技术和计算机学习技术的兴起，各种传统行业都在尝试新的技术体验。在日常生活中，老人、小孩等群体对待危险环境的判断有时候不太准确，容易造成安全事故的发生。比如，过马路时，小孩子看不懂红绿灯，一些存在红绿视力障碍的人看不出来红绿变化，还有一些低头族，沉迷于玩手机等等情况，特别容易产生交通事故。

因此，提供一种针对危险环境进行安全提醒的安全提醒方法、装置、设备、系统及存储介质是亟待解决的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于：提供一种安全提醒方法、装置、设备、系统及存储介质，旨在解决现有技术无法针对危险环境进行安全提醒的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种安全提醒方法，所述方法包括以下步骤：

获取当前环境的图像数据以及处于所述当前环境中的目标对象的状态信息；

将所述图像数据输入训练获得的图像识别模型，以获得所述当前环境的环境信息；

根据所述环境信息和所述状态信息，基于预设安全方案，判断所述目标对象所处的状态是否存在安全风险；

若所述目标对象存在安全风险，生成安全警示指令，以发出安全警示提醒。

可选地，上述安全提醒方法中，所述将所述图像数据输入训练获得的图像识别模型，以获得所述当前环境的环境信息的步骤，具体包括：

利用CNN算法，对所述图像数据进行特征提取，获得包含环境信息的特征数据；

利用SVM算法，对所述特征数据进行分类识别，获得当前环境的环境信息。

可选地，上述安全提醒方法中，在利用CNN算法，对所述图像数据进行特征提取，获得包含环境信息的特征数据的步骤之前，所述方法还包括：

对所述图像数据依次进行筛选、清洗和降噪处理，以获取包含环境信息的图像数据。

可选地，上述安全提醒方法中，在获取当前环境的图像数据以及处于所述当前环境中的目标对象的状态信息的步骤之前，所述方法还包括：

获取所述当前环境的视频数据；

对所述视频数据进行视频帧提取，获取当前环境的图像数据。

可选地，上述安全提醒方法中，所述状态信息包括所述目标对象的移动状态；

所述根据所述环境信息和所述状态信息，基于预设安全方案，判断所述目标对象所处的状态是否存在安全风险的步骤，具体包括：

根据所述环境信息，获取预设安全方案中与所述环境信息对应的移动状态；

判断所述目标对象的移动状态和与所述环境信息对应的移动状态是否一致；

当所述目标对象的移动状态和与所述环境信息对应的移动状态一致时，判定所述目标对象所处的状态不存在安全风险。