[发明专利]一种行人警示方法、装置、存储介质及电子设备在审
| 申请号: | 202210699365.2 | 申请日: | 2022-06-20 | 
| 公开(公告)号: | CN115204262A | 公开(公告)日: | 2022-10-18 | 
| 发明(设计)人: | 陈熠男;白金蓬;黎清顾 | 申请(专利权)人: | 珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司 | 
| 主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G08B21/02;G08G1/16 | 
| 代理公司: | 北京聿宏知识产权代理有限公司 11372 | 代理人: | 李爱军;陈超德 | 
| 地址: | 519000*** | 国省代码: | 广东;44 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 行人 警示 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种行人警示方法,其特征在于,所述方法包括:
获取行人的眼球数据、年龄数据及行人与目标物之间的距离信息;
将所述眼球数据、年龄数据及所述距离信息输入至预先建立的判定模型中得到标准安全距离;
在所述距离信息小于所述标准安全距离的情况下,输出警示信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定所述距离信息与预设绝对安全距离之间的大小关系;
所述将所述眼球数据、年龄数据及所述距离信息输入至预先建立的判定模型中得到标准安全距离,包括:
在所述大小关系表征所述距离信息小于所述预设绝对安全距离的情况下,将所述眼球数据、年龄数据及所述距离信息输入至预先建立的判定模型中得到标准安全距离。
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:
获取样本数据集,所述样本数据集中的每个样本数据包括:样本眼球数据、样本年龄数据、行人与目标物之间的样本距离信息及标准距离;
基于所述样本数据集训练初始模型,得到所述判定模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述样本数据集包括训练集和测试集,所述基于所述样本数据集训练初始模型,得到所述判定模型,包括:
将所述训练集输入至所述初始模型中进行训练,确定中间模型;
将所述测试集输入至所述中间模型中,确定所述判定模型。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述测试集输入至所述中间模型中,确定所述判定模型,包括:
将所述测试集输入至所述中间模型中得到预测标准距离;
基于所述标准距离和所述预测标准距离,确定所述初始模型的准确度;
在所述准确度大于准确度阈值的情况下,将所述中间模型确定为所述判定模型。
6.一种行人警示装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取行人的眼球数据、年龄数据及行人与目标物之间的距离信息;
输入模块,用于将所述眼球数据、年龄数据及所述距离信息输入至预先建立的判定模型中得到标准安全距离;
输出模块,用于在所述距离信息小于所述标准安全距离的情况下,输出警示信息。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
第一确定模块,用于确定所述距离信息与预设绝对安全距离之间的大小关系;
所述输入模块,用于所述将所述眼球数据、年龄数据及所述距离信息输入至预先建立的判定模型中得到标准安全距离,包括:
在所述大小关系表征所述距离信息小于所述预设绝对安全距离的情况下,将所述眼球数据、年龄数据及所述距离信息输入至预先建立的判定模型中得到标准安全距离。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
第二获取模块,用于获取样本数据集,所述样本数据集中的每个样本数据包括:样本眼球数据、样本年龄数据、行人与目标物之间的样本距离信息及标准距离;
第二确定模块,用于基于所述样本数据集训练初始模型,得到所述判定模型。
9.一种存储介质,其特征在于,该存储介质存储的计算机程序,在被一个或多个处理器执行时,用来实现如权利要求1-5中所述的行人警示方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,该计算机程序被所述处理器执行时,执行如权利要求1-5任意一项所述的行人警示方法。
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