CN110677535A - 一种智能应急的方法、装置、存储介质和终端 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种智能应急的方法、装置、存储介质以及终端；本申请实施例可以获取当前的加速度信息，当该加速度值的变化满足指定变化状态时，监控该加速度信息维持当前状态的时长，然后，当该时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像，对该实时图像进行分析，得到分析结果，再然后，当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。该方案可以自动对用户是否遇到意外状况作出准确的判断，并及时发出求救信号。

Description

一种智能应急的方法、装置、存储介质和终端

技术领域

本申请涉及通信技术领域，具体涉及一种智能应急的方法、装置、存储介质和终端。

背景技术

随着通信技术和设备的不断发展和普及，手机、平板电脑、笔记本电脑、等终端设备成为人们生活的必需品。遇到紧急情况时，可以通过这些终端设备进行应急求救。目前的智能终端上设置有一键求助的功能，方便用户直接通过一键求助功能向外界发出呼救。但是现有技术中的一键求助功能需要用户去触发该功能，但是在一些紧急情况中用户来不及去触发该功能去应急求助。

发明内容

本申请实施例提供一种智能应急方法、装置、存储介质以及终端，可以自动对用户是否遇到意外状况作出准确的判断，并及时发出求救信号。

本申请实施例提供一种智能应急的方法，包括：

获取当前的加速度信息；

当该加速度值的变化满足指定变化状态时，监控该加速度信息维持当前状态的时长；

当所述时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像；

对该实时图像进行分析，得到分析结果；

当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。

相应的，本申请实施例还提供一种智能应急的装置，包括：

第一获取单元，用于获取当前的加速度信息；

监控单元，用于当该加速度值的变化满足指定变化状态时，监控该加速度信息维持当前状态的时长；

第二获取单元，用于当该时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像；

分析单元，用于对该实时图像进行分析，得到分析结果；

提示单元，用于当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。

在一些实施例中，该监控单元包括第一判断子单元；

该第一判断子单元，用于判断加速度值的变化是否满足指定变化状态。

在一些实施例中，该第二获取单元，包括第二判断子单元；

该第二判断子单元，用于判断该加速度信息维持当前状态的时长是否超过预设时长。

在一些实施例中，该分析单元，包括识别子单元和生成子单元；

该识别子单元，用于利用图像识别算法对该实时图像进行识别处理，得到图像识别信息。

该生成子单元，用于根据该图像识别信息生成分析结果。

在一些实施例中，该提示单元包括第三判断子单元；

该第三判断子单元，用于判断该分析结果是否满足预设条件。

相应的，本申请实施例还提供一种存储介质，该存储介质存储有指令，该指令被处理器执行时实现本申请实施例任一提供的智能应急方法中的步骤。

相应的，本申请实施例还提供了一种终端，包括：处理器和存储器；该存储器质存储有多条指令，该处理器加载该存储器存储的指令以执行本申请实施例任一提供的智能应急方法中的步骤。

本申请实施例可以获取当前的加速度信息，当该加速度值的变化满足指定变化状态时，监控该加速度信息维持当前状态的时长，然后，当该时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像，对该实时图像进行分析，得到分析结果，再然后，当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。该方案可以自动对用户是否遇到意外状况作出准确的判断，并及时发出求救信号。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。

图1是本申请实施例提供的智能应急的方法的流程示意图。

图2是本申请实施例提供的智能应急的方法的又一流程示意图。

图3是本申请实施例提供的智能应急装置的结构示意图。

图4是本申请实施例提供的智能应急装置的另一种结构示意图。

图5是本申请实施例提供的终端的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本发明中的术语“第一”、“第二”和“第三”是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是可选地还包括没有列出的步骤或模块，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。

本实施例提供一种智能应急的方法、装置、存储介质以及终端。

本申请实施例提供一种智能应急的系统，包括：本申请实施例提供的智能应急的装置，该智能应急的装置可以集成在终端中，该终端可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等设备。此外智能应急系统还可以包括其他设备，比如服务器等设备。

例如，以该智能应急的系统集成在终端中为例，参见图1，该终端可以获取当前的加速度信息，当该加速度值的变化满足指定变化状态时，监控该加速度信息维持当前状态的时长，然后，当该时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像，对该实时图像进行分析，得到分析结果，再然后，当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。

本申请实施例提供的智能应急的方法，可实现在智能应急的装置中，该智能应急的装置具体可以集成在电子设备中，电子设备包括但不限于计算机、智能手表、手机、平板电脑等设备。

以下分别进行详细说明。需说明的是，以下实施例的顺序不作为对实施例优选顺序的限定。

在本实施例中，将从智能应急的装置的角度进行描述，该智能应急的装置具体可以集成在终端。其中，该终端可以包括手机、智能手表、平板电脑、笔记本电脑、个人计算机(PC，Personal Computer)等。

一种智能应急的方法，包括：获取当前的加速度信息，当该加速度值的变化满足指定变化状态时，监控该加速度信息维持当前状态的时长，然后，当该时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像，对该实时图像进行分析，得到分析结果，再然后，当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。

如图1所示，提供了一种智能应急的方法，该智能应急的方法可以由终端的处理器执行，具体流程可以如下：

101、获取当前的加速度信息。

其中，加速度信息可以包括加速度传感器内部环境产生的相对于原始位置的预设多个方向的偏移量。例如，可以是三轴方向。

例如，可以通过终端内置的加速度传感器测量终端当前的加速度信息。

其中，加速度传感器是一种能够测量加速度的传感器。通常由质量块、阻尼器、弹性元件、敏感元件和适调电路等部分组成。传感器在加速过程中，通过对质量块所受惯性力的测量，利用牛顿第二定律获得加速度值。

102、当该加速度值的变化满足指定变化状态时，监控该加速度信息维持当前状态的时长。

其中，指定变化状态是指加速度值先增大后减小。当前状态指的是加速度值减小至0。

具体的，该终端中内置有加速度传感器。具体实施时，可通过该加速度传感器对终端内部环境产生的相对于原始位置的预设多个方向的偏移量进行判定，得到加速度值。实际应用中，加速度传感器感知发生剧烈加速度时(比如，开始跌落)，终端的加速度值将由0开始增大，终端跌落时，该加速度值将减小至0。此时，终端将监控加速度传感器未产生数据更新的时长，并上报主机。

需要注意的是，在理想情况下，终端跌落后为静止状态加速度应为0，但是，由于加速度传感器灵敏度很高，现实中微小的振动也会产生一定的加速度，所以“未产生数据更新”这一状态在现实中应用是指加速度小于用户或者出厂商预设的阈值时的状态。

103、当该时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像。

其中，预设时长指的是用户自行设置的或出厂商设置的当终端触发应急模式后等待的时长。实时图像指的是终端摄像头当前拍摄到的画面。

例如，当加速度减小至0的状态持续的时间大于预设的时长后，终端自动开启摄像头记录当前的画面。

104、对该实时图像进行分析，得到分析结果。

其中，分析结果包括人物图像姿态或该实时图像中是否存在人物图像的信息。

在一些实施例中，步骤“对该实时图像进行分析，得到分析结果”，可以包括以下流程：

(11)利用图像识别算法对所述实时图像进行识别处理，得到图像识别信息；

(12)根据所述图像识别信息生成分析结果。

其中，图像识别算法可以是Mask R-CNN(Mask Region Convolutional NeuralNetworks，细粒度图像识别)。比如，算法库在进行人体姿态检测时，采用Mask R-CNN实时目标更新和语义分割算法对端摄像头获取到的当前画面进行匹配识别，得到图像识别信息，根据该图像识别信息得到人物图像姿态或该实时图像中是否存在人物图像的信息。

在一些实施例中，在步骤“对该实时图像进行分析，得到分析结果”之前，可以包括以下流程：

(21)获取用户状况数据集，作为样本数据；

(22)通过所述样本数据对所述图像识别算法进行训练，得到训练好的图像识别算法；

(23)利用所述训练好的图像识别算法对该实时图像进行识别处理。

其中，用户状况数据集指的是用户的人物图像姿态数据集合。

例如，可以在公开网络进行搜索所需要相应的人物图像姿态，也可以从本终端中接收用户输入(如导入、拍摄或扫描等)人物图像姿态，或从本终端中读取保存的人物图像姿态。比如，人物姿势可以为：伏地、坐立，站立等等。

比如，算法库在进行人体姿态检测时，采用Mask R-CNN实时目标更新和语义分割算法，训练相应的人物姿态图相关数据集，得到训练好的图像识别算法。然后利用该训练好的图像识别算法对终端摄像头获取到的当前画面进行识别处理。通过样本数据对图像识别算法进行训练可以提高算法库的稳定性和准确性，从而准确识别出用户的身体状况。

105、当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。

其中，预设条件指的是当分析结果中显示人物图像姿态为预设人物图像姿态、或实时图像中不存在人物图像。

比如，预设人物姿态可以为倒地相关姿态。当分析结果满足上述预设条件时，向基于所述电话号码呼叫目标终端、或向目标终端发送所述实时图像。

例如，若该终端为手机，设置的预设通讯标识为电话号码001、002、003，它们对应的目标终端分别为终端1、终端2、终端3，即向持有上述终端的用户发送求救信号。

在一些实施例中，步骤“在当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息”之前，可以包括以下流程：

(31)检测是否有预设的通讯标识；

(32)若否，获取终端通话记录信息；

(33)根据该通话记录信息获取通话次数；

(34)根据该通话次数对通讯标识进行排序，得到排序结果；

(35)根据该排序结果选取指定数量的通讯标识作为预设通讯标识。

其中，预设的通讯标识为电话号码。

例如，该终端为手机，检测是否有预设的电话号码，若否，获取该手机的通话记录信息，根据该通话记录信息获取通话次数，根据该通话次数对电话号码进行排序，得到排序结果。根据所述排序结果选取指定数量的电话号码作为该预设通讯标识。

其中，通话记录信息包括手机号码，联系人姓名等等。

例如，若设置的预设通讯标识为电话号码001、002、003，它们对应的目标终端分别为终端1、终端2、终端3，即向持有上述手机的用户发送求救信号。若没有预设通讯标识，根据通话记录次数得到排序结果为：001、002、003、004......选取指定数量的电话号码，例如指定数量为3，则默认电话号码001、002、003为预设通讯标识。此外，该预设通讯标识也可通过社交软件建立的社交关系产生。

由上可知，本申请实施例可以获取当前的加速度信息，当该加速度值的变化满足指定变化状态时，监控该加速度信息维持当前状态的时长，然后，当该时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像，对该实时图像进行分析，得到分析结果，再然后，当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。该方案可以自动对用户是否遇到意外状况作出准确的判断，并及时发出求救信号。

根据上述描述的内容，下面将对本申请实施例提供的方法进行举例说明。

参考图2，一种智能应急的方法，具体流程可以包括：

201、终端获取当前的加速度信息。

其中，加速度信息可以包括加速度传感器内部环境产生的相对于原始位置的预设多个方向的偏移量。例如，可以是三轴方向。

例如，可以通过终端内置的加速度传感器测量终端当前的加速度信息。

202、当该加速度值的变化满足指定变化状态时，终端监控该加速度信息维持当前状态的时长。

其中，指定变化状态是指加速度值先增大后减小。当前状态指的是加速度值减小至0。

具体的，该终端中内置有加速度传感器。具体实施时，可通过该加速度传感器对终端内部环境产生的相对于原始位置的预设多个方向的偏移量进行判定，得到加速度值。实际应用中，加速度传感器感知发生剧烈加速度时(比如，开始跌落)，终端的加速度值将由0开始增大，终端跌落时，该加速度值将减小至0。此时，终端将监控加速度传感器未产生数据更新的时长，并上报主机。

需要注意的是，在理想情况下，终端跌落后为静止状态加速度应为0，但是，由于加速度传感器灵敏度很高，现实中微小的振动也会产生一定的加速度，所以“未产生数据更新”这一状态在现实中应用是指加速度小于用户或者出厂商预设的阈值时的状态。

其中，指定变化状态也可以是当加速度值超过某一预设阈值，终端内置的加速度传感器测得加速度值的变化状态持续超过该预设阈值时，触发终端对接下来的未产生数据更新的状态进行监控。

此外，在实际情况中加速度值发生变化时不一定就是用户发生意外的状态，所以当终端开始监控的同时可以向用户发送询问信息例如：“是否发生应急事件？”，“是”，“否”或者通过语音、警报等进行提示，然后根据用户反馈的相应信息来判断是否执行智能应急的下一个操作。比如，用户的反馈是肯定的或用户没有进行回复则执行智能应急的下一个操作，用户的反馈是否定的则撤销终端的应急状态。

203、当该时长超过预设时长时，终端启动摄像头获取实时图像。

其中，预设时长指的是用户自行设置的或出厂商设置的当终端触发应急模式后等待的时长。实时图像指的是终端摄像头当前拍摄到的画面。

例如，当加速度减小至0的状态持续的时间大于预设的时长后，终端自动开启摄像头记录当前的画面。

204、终端对该实时图像进行分析，得到分析结果。

例如，具体可以如下：可以预先获取用户状况数据集，作为样本数据。例如，可以在公开网络进行搜索所需要相应的人物图像姿态，也可以从本终端中接收用户输入(如导入、拍摄或扫描等)人物图像姿态，或从本终端中读取保存的人物图像姿态。比如，人物姿势可以为：伏地、坐立，站立等等。

然后通过该采集到的样本数据对该图像识别算法进行训练，得到训练好的图像识别算法，利用训练好的图像识别算法对该实时图像进行识别处理，得到图像识别信息，然后根据该图像识别信息生成分析结果。

比如，算法库在进行人体姿态检测时，采用Mask R-CNN实时目标更新和语义分割算法，训练相应的人物姿态图相关数据集，得到训练好的图像识别算法。然后利用该训练好的图像识别算法对终端摄像头获取到的当前画面进行识别处理。通过样本数据对图像识别算法进行训练可以提高算法库的稳定性和准确性，从而准确识别出用户的身体状况。

205、当该分析结果满足预设条件时，终端向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。

其中，预设条件指的是当分析结果中显示人物图像姿态为预设人物图像姿态、或实时图像中不存在人物图像。

比如，预设人物姿态可以为倒地相关姿态。当分析结果满足上述预设条件时，向基于所述电话号码呼叫目标终端、或向目标终端发送所述实时图像。

例如，具体可以如下：若该终端为手机，检测是否有预设的电话号码，若否，获取该手机的通话记录信息，根据该通话记录信息获取通话次数，根据该通话次数对电话号码进行排序，得到排序结果。根据所述排序结果选取指定数量的电话号码作为该预设通讯标识。

其中，通话记录信息包括手机号码，联系人姓名等等。

例如，若设置的预设通讯标识为电话号码001、002、003，它们对应的目标终端分别为终端1、终端2、终端3，即向持有上述手机的用户发送求救信号。若没有预设通讯标识，根据通话记录次数得到排序结果为：001、002、003、004......选取指定数量的电话号码，例如指定数量为3，则默认电话号码001、002、003为预设通讯标识。

此外，为了保证用户处于突发意外中及时求助，除了本方案提供的方法外，在终端发送提示信息的同时还可以伴随有语音形式以及警报形式的提示信息。

由上可知，本申请实施例可以获取当前的加速度信息，当该加速度值的变化满足指定变化状态时，监控该加速度信息维持当前状态的时长，然后，当该时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像，对该实时图像进行分析，得到分析结果，再然后，当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。该方案可以自动对用户是否遇到意外状况作出准确的判断，并及时发出求救信号。

为了便于更好的实施本申请实施例提供的智能应急的方法，在一些实施例中还提供了一种智能应急的装置，该智能应急的装置适用于终端，具体实现细节可以参考方法实施例中的说明。

在一些实施例中，还提供了一种智能应急的装置，该智能应急的装置具体可以集成在终端中。比如，可以以客户端的形式集成在客户端中，如图3所示，该智能应急的装置可以包括：第一获取单元301、监控单元302、第二获取单元303、分析单元304、提示单元305，具体如下：

第一获取单元301，用于获取当前的加速度信息；

其中，加速度信息可以包括加速度传感器内部环境产生的相对于原始位置的预设多个方向的偏移量。例如，可以是三轴方向。

监控单元302，用于当该加速度值的变化满足指定变化状态时，监控该加速度信息维持当前状态的时长。

其中，指定变化状态是指加速度值先增大后减小。当前状态指的是加速度值减小至0。

第二获取单元303，用于当该时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像。

其中，预设时长指的是用户自行设置的或出厂商设置的当终端触发应急模式后等待的时长。实时图像指的是终端摄像头当前拍摄到的画面。

分析单元304，用于对该实时图像进行分析，得到分析结果。

其中，分析结果包括人物图像姿态或该实时图像中是否存在人物图像的信息。

提示单元305，用于当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。

其中，预设条件指的是当分析结果中显示人物图像姿态为预设人物图像姿态、或实时图像中不存在人物图像。比如，预设人物姿态可以为倒地相关姿态。

在一些实施例中，参考图4，该监控单元302包括第一判断子单元3021；

该第一判断子单元3021，用于判断加速度值的变化是否满足指定变化状态。

在一些实施例中，参考图4，该第二获取单元303，包括第二判断子单元3031；

该第二判断子单元3031，用于判断该加速度信息维持当前状态的时长是否超过预设时长。

在一些实施例中，参考图4，该分析单元304，包括识别子单元3041和生成子单元3042；

该识别子单元3041，用于利用图像识别算法对该实时图像进行识别处理，得到图像识别信息。

该生成子单元3042，用于根据该图像识别信息生成分析结果。

在一些实施例中，参考图4，该提示单元305包括第三判断子单元3051；

该第三判断子单元3051，用于判断该分析结果是否满足预设条件。

由上可知，本申请实施例可以获取当前的加速度信息，当该加速度值的变化满足指定变化状态时，监控该加速度信息维持当前状态的时长，然后，当该时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像，对该实时图像进行分析，得到分析结果，再然后，当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。该方案可以自动对用户是否遇到意外状况作出准确的判断，并及时发出求救信号。

本申请实施例还提供一种终端，该终端可以为终端或者服务器，比如，终端可以为异构消息系统间的互通服务器，也可也为消息系统内的服务器等等，又比如，终端可以为用户终端，如手机、平板电脑等等。如图5所示，其示出了本申请实施例所涉及的终端的结构示意图，具体来讲：

该终端可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器401、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器402、电源403和输入单元404等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：

处理器401是该终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器402内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器402内的数据，执行终端的各种功能和处理数据，从而对终端进行整体监控。可选的，处理器401可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器401可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器401中。

存储器402可用于存储软件程序以及模块，处理器401通过运行存储在存储器402的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器402还可以包括存储器控制器，以提供处理器401对存储器402的访问。

终端还包括给各个部件供电的电源403，优选的，电源403可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源403还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

该终端还可包括输入单元404，该输入单元404可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。

尽管未示出，终端还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，终端的处理器401会按照如下的指令，将加速度信息以及实时图像加载到存储器402中，并由处理器401来对该加速度信息以及实时图像进行处理，从而得到分析结果对应的用户状态，若用户的状态在紧急的情况则及时发出求救信号。如下：

本申请实施例可以获取当前的加速度信息，当该加速度值的变化满足指定变化状态时，监控该加速度信息维持当前状态的时长，然后，当该时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像，对该实时图像进行分析，得到分析结果，再然后，当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。

以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。

由上可知，本申请实施例提供的终端可以提供一种智能应急的方法，该方案可以对用户是否遇到意外状况作出准确的判断，并及时发出求救信号。

本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。

为此，本申请实施例提供一种存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种智能应急的方法中的步骤。比如：

获取当前的加速度信息，当该加速度值的变化满足指定变化状态时，监控该加速度信息维持当前状态的时长，然后，当该时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像，对该实时图像进行分析，得到分析结果，再然后，当该分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。

以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。

其中，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。

由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本申请实施例所提供的任一种智能应急的方法中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的任一种智能应急的方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。

以上对本申请实施例所提供的一种智能应急的方法、装置、存储介质和终端进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种智能应急的方法，应用于终端，其特征在于，包括：

获取当前的加速度信息；

当所述加速度值的变化满足指定变化状态时，监控所述加速度信息维持当前状态的时长；

当所述时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像；

对所述实时图像进行分析，得到分析结果；

当所述分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述实时图像进行分析，得到分析结果，包括：

利用图像识别算法对所述实时图像进行识别处理，得到图像识别信息；

根据所述图像识别信息生成分析结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述利用图像识别算法对所述实时图像进行识别处理，得到图像识别信息之前，还包括：

获取用户状况数据集，作为样本数据；

通过所述样本数据对所述图像识别算法进行训练，得到训练好的图像识别算法；

所述利用图像识别算法对所述实时图像进行识别处理，包括：

利用所述训练好的图像识别算法对所述实时图像进行识别处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析结果包括人物图像姿态或所述实时图像中是否存在人物图像的信息，所述预设的通讯标识为电话号码；

当所述分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息，包括：

当所述人物图像姿态为预设人物图像姿态、或所述实时图像中不存在人物图像时，向基于所述电话号码呼叫目标终端、或向所述目标终端发送所述实时图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述加速度信息包括加速度值，所述指定变化状态为加速度值先增大后减小；所述当前状态为加速度值减小至0。

6.根据权利要求1所述的方法，在当所述分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息之前，还包括：

检测是否有预设的通讯标识；

若否，获取终端通话记录信息；

根据所述通话记录信息获取通话次数；

根据所述通话次数对通讯标识进行排序，得到排序结果；

根据所述排序结果选取指定数量的通讯标识作为所述预设通讯标识。

7.一种智能应急装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取当前的加速度信息；

监控单元，用于当所述加速度值的变化满足指定变化状态时，监控所述加速度信息维持当前状态的时长；

第二获取单元，用于当所述时长超过预设时长时，启动摄像头获取实时图像；

分析单元，用于对所述实时图像进行分析，得到分析结果；

求助单元，当所述分析结果满足预设条件时，向基于预设的通讯标识向目标终端发送提示信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分析单元包括：识别子单元和生成子单元；

所述识别子单元，用于利用图像识别算法对所述实时图像进行识别处理，得到图像识别信息；

所述生成子单元，用于根据所述图像识别信息生成分析结果。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求以执行权利要求1至6任一项所述的一种基于终端的智能应急方法中的步骤。

10.一种终端，其特征在于，包括：处理器和存储器；所述存储器质存储有多条指令，所述处理器加载所述存储器存储的指令以执行权利要求1至6任一项所述的一种基于终端的智能应急方法中的步骤。

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