CN111210590B - 智慧社区内儿童走失预警方法、设备及可读存储介质 - Google Patents

智慧社区内儿童走失预警方法、设备及可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111210590B
CN111210590B CN201911374332.5A CN201911374332A CN111210590B CN 111210590 B CN111210590 B CN 111210590B CN 201911374332 A CN201911374332 A CN 201911374332A CN 111210590 B CN111210590 B CN 111210590B
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
point
guardian
child
distance
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201911374332.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111210590A (zh
Inventor
李文强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Evergrande Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Evergrande Intelligent Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Evergrande Intelligent Technology Co Ltd filed Critical Evergrande Intelligent Technology Co Ltd
Priority to CN201911374332.5A priority Critical patent/CN111210590B/zh
Publication of CN111210590A publication Critical patent/CN111210590A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111210590B publication Critical patent/CN111210590B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/0202—Child monitoring systems using a transmitter-receiver system carried by the parent and the child
    • G08B21/0263—System arrangements wherein the object is to detect the direction in which child or item is located
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/005—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 with correlation of navigation data from several sources, e.g. map or contour matching
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/0202—Child monitoring systems using a transmitter-receiver system carried by the parent and the child
    • G08B21/0272—System arrangements wherein the object is to detect exact location of child or item using triangulation other than GPS
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/0202—Child monitoring systems using a transmitter-receiver system carried by the parent and the child
    • G08B21/0277—Communication between units on a local network, e.g. Bluetooth, piconet, zigbee, Wireless Personal Area Networks [WPAN]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • G08B21/24—Reminder alarms, e.g. anti-loss alarms

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了智慧社区内儿童走失预警方法、设备及可读存储介质，该智慧社区内儿童走失预警方法包括：接收儿童地理位置，获取监护人地理位置，基于儿童地理位置和监护人地理位置，确定目标儿童与目标监护人之间的目标距离，若目标距离小于预设的安全距离，则接收三维环境深度图，基于三维环境深度图，采用RANSAC算法计算出点面距离方程，将三维环境深度图中的每个像素点值输入至点面距离方程中，得到点面距离，基于点面距离，确定出遮挡范围，接收人群图片，基于人群图片，确定出区域范围内的人员密度，若遮挡范围大于或等于预设的目标范围，和/或人员密度大于或等于预设的目标密度，则输出预警指令，提高了智慧社区内的报警准确性。

Description

智慧社区内儿童走失预警方法、设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及智慧社区的数据处理领域，尤其涉及一种智慧社区内儿童走失预警方法、计算机设备及可读存储介质。
背景技术
随着社会对公共场所的安全性越来越重视，智慧社区内儿童的安全性也越来越受到重视。
在传统方法中，通过给儿童佩戴智能手环，判别该智能手环与监护人之间的距离，当距离超出了认定的安全距离，便触发报警。但是，当距离未超出认定的安全距离，且在人多的场合或者儿童与监护人之间有障碍物时，便无法启动报警功能，从而导致智慧社区内儿童走失的报警准确性低下。
因此，寻找一种准确的智慧社区内儿童走失报警方法成为本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种方法、计算机设备及可读存储介质，以解决智慧社区内儿童走失的报警准确性低下的问题。
一种智慧社区内儿童走失预警方法，包括：
接收儿童客户端发来的目标儿童的儿童地理位置；
获取监护人客户端发来的目标监护人的监护人地理位置；
基于所述儿童地理位置和所述监护人地理位置，确定所述目标儿童与所述目标监护人之间的目标距离；
若所述目标距离小于预设的安全距离，则接收所述目标儿童与所述目标监护人之间的三维环境深度图；
基于三维环境深度图，采用RANSAC算法计算出点面距离方程；
将三维环境深度图中的每个像素点值输入至所述点面距离方程中，得到所述目标儿童与所述目标监护人之间的障碍物到道路平面之间的点面距离；
基于所述点面距离，确定出所述障碍物的遮挡范围；
接收所述目标儿童与所述目标监护人之间预设的区域范围内的人群图片；
基于所述人群图片，确定出所述区域范围内的人员密度；
若所述遮挡范围大于或等于预设的目标范围，和/或所述人员密度大于或等于预设的目标密度，则输出所述目标儿童走失的预警指令。
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
上述智慧社区内儿童走失预警方法、计算机设备及可读存储介质中，通过接收儿童客户端发来的目标儿童的儿童地理位置，获取监护人客户端发来的目标监护人的监护人地理位置，基于儿童地理位置和监护人地理位置，确定目标儿童与目标监护人之间的目标距离，若目标距离小于预设的安全距离，则接收目标儿童与目标监护人之间的三维环境深度图，基于三维环境深度图，采用RANSAC算法计算出点面距离方程，将三维环境深度图中的每个像素点值输入至点面距离方程中，得到目标儿童与目标监护人之间的障碍物到道路平面之间的点面距离，基于点面距离，确定出障碍物的遮挡范围，接收目标儿童与目标监护人之间预设的区域范围内的人群图片，基于人群图片，确定出区域范围内的人员密度，若遮挡范围大于或等于预设的目标范围，和/或人员密度大于或等于预设的目标密度，则输出目标儿童走失的预警指令，可以有效地避免有障碍物或人员密集时智慧社区内儿童走失的情况，提高了智慧社区内的报警准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例中智慧社区内儿童走失预警方法的一应用环境示意图；
图2是本发明一实施例中智慧社区内儿童走失预警方法的一流程图；
图3是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都属于本发明保护的范围。
本申请提供的方法，可应用如图1的应用环境中，该应用环境包括服务端和客户端，其中，客户端通过有线网络或无线网络与服务端进行通信。其中，客户端可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务端或者是多个服务端组成的服务端集群来实现。客户端用于采集儿童地理位置、立体图像和人群图片，服务端用于基于儿童地理位置确定出目标距离，基于立体图像确定出遮挡范围，基于人群图片确定出人员密度，以及基于目标距离、遮挡范围和/或人员密度决定是否输出目标儿童走失的预警指令。
在一实施例中，如图2所示，提供一种智慧社区内儿童走失预警方法，以该智慧社区内儿童走失预警方法应用在图1中的服务端为例进行说明，包括如下步骤：
S10、接收儿童客户端发来的目标儿童的儿童地理位置。
具体地，为了确定目标儿童在智慧社区内是否走失，需要采用客户端采集目标儿童的儿童地理位置，同时将客户端采集到的儿童地理位置通过预设的网络发送至服务端，服务端实时或预设时间段内接收该儿童地理位置。其中，儿童地理位置为目标儿童所在的地理位置。
需要说明的是，客户端可以为智能手机、智能手环或带连网功能的智能摄像头等，预设的网络可以为有线网络或无线网络等，预设的网络的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。
S20、获取监护人客户端发来的目标监护人的监护人地理位置。
具体地，为了确定目标儿童在智慧社区内是否走失，也即，为了确定目标儿童是否在目标监护人的监控范围内，需要采用客户端采集目标监护人的监护人地理位置，同时将客户端采集到的监护人地理位置通过预设的网络发送至服务端，服务端实时或预设时间段内接收该监护人地理位置。其中，监护人地理位置为目标监护人所在的地理位置。
需要说明的是，本步骤S20中预设的网络的内容与步骤S10中预设的网络的内容一致，此处不再阐述。
S30、基于儿童地理位置和监护人地理位置，确定目标儿童与目标监护人之间的目标距离。
具体地，当接收到儿童地理位置和监护人地理位置之后，服务端基于儿童地理位置和监护人地理位置，确定目标儿童与目标监护人之间的目标距离，也即，服务端将儿童地理位置和监护人地理位置之间的距离，确定为目标儿童与目标监护人之间的目标距离。
S40、若目标距离小于预设的安全距离，则接收目标儿童与目标监护人之间的三维环境深度图。
具体地，若步骤S30中确定出的目标距离小于预设的安全距离，则接收目标儿童与目标监护人之间的三维环境深度图，也即，当被认为目标儿童在目标监护人监控的安全范围内时，接收目标儿童与目标监护人之间的三维环境深度图，其中，三维环境深度图为三维环境景物的深度信息的图片。
若步骤S30中确定出的目标距离大于或等于预设的安全距离，则输出目标儿童走失的预警指令，也即，当被认为目标儿童不在目标监护人监控的安全范围内时，输出目标儿童走失的预警指令。
需要说明的是，目标儿童走失的预警指令的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。
S50、基于三维环境深度图，采用RANSAC算法计算出点面距离方程。
具体地，为了能够确定出三维环境景物是否遮挡了目标儿童，服务端需要基于步骤S40中获取到的三维环境深度图，确定出最优样本，也即，然后从三维环境深度图中选取服从正态分布的N个像素点作为样本集，最后从样本集中，获取点面距离小于预设的第一阈值的样本点作为好点，统计好点的目标个数，若目标个数大于预设的第二阈值，则将好点确定为最优样本。当确定出最优样本之后，采用最小二乘法对最优样本进行拟合，得到点面距离方程系数，比如采用了opencv的一些函数来对平面进行拟合，基于点面距离方程系数确定出点面距离方程。
S60、将三维环境深度图中的每个像素点值输入至点面距离方程中，得到目标儿童与目标监护人之间的障碍物到道路平面之间的点面距离。
具体地，为了能够确定出三维环境景物是否遮挡了目标儿童，服务端需要将三维环境深度图中的每个像素点值输入至点面距离公式中，得到目标儿童与目标监护人之间的障碍物到道路平面之间的点面距离，也即，将三维环境深度图中的每个像素点值输入至点面距离公式中，得到目标儿童与目标监护人之间的障碍物到道路平面之间的距离集。计算距离集中距离的平均值作为点面距离，点面距离公式具体为：
Figure BDA0002340515570000061
其中，x为三维环境深度图中的一个像素点的X轴坐标值，y为三维环境深度图中的一个像素点的X轴坐标值，z为三维环境深度图中的一个像素点的X轴坐标值。
S70、基于点面距离，确定出障碍物的遮挡范围。
具体地，为了能够确定出三维环境景物是否遮挡了目标儿童，服务端将点面距离转换为障碍物灰度值，基于障碍物灰度值，确定障碍物高度，同时将障碍物高度确定为遮挡范围，其中，障碍物灰度值越大，确定障碍物高度越大，反之，障碍物灰度值越小，确定障碍物高度越小。
S80、接收目标儿童与目标监护人之间预设的区域范围内的人群图片。
具体地，为了能够准确地确定目标儿童所在的区域的人员密度是否过于密集，服务端需要接收目标儿童与目标监护人之间的三维环境的立体图像，基于立体图像，匹配出对应像素点，基于对应像素点，采用三角测量方法确定出三维环境深度图。
S90、基于人群图片，确定出区域范围内的人员密度。
具体地，为了能够准确地确定目标儿童所在的区域的人员密度是否过于密集，服务端需要基于人群图片，采用人脸识别模型识别出区域范围内的人数，也即，将人群图片输入至预先训练好的人脸识别模型中，得到识别结果，统计为人脸的识别结果的个数，确定为区域范围内的人数，获取区域范围的预先计算出的区域面积；将人数与区域面积之间的商确定为区域范围内的人员密度。
需要说明的是，人脸识别模型可以为深度学习模型等，人脸识别模型的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。
S100、若遮挡范围大于或等于预设的目标范围，和/或人员密度大于或等于预设的目标密度，则输出目标儿童走失的预警指令。
具体地，若遮挡范围大于或等于预设的目标范围，和/或人员密度大于或等于预设的目标密度，则输出目标儿童走失的预警指令，若遮挡范围小于预设的目标范围，和/或人员密度小于预设的目标密度，则输出目标儿童安全的指令。
在图2对应的实施例中，通过接收儿童客户端发来的目标儿童的儿童地理位置，获取监护人客户端发来的目标监护人的监护人地理位置，基于儿童地理位置和监护人地理位置，确定目标儿童与目标监护人之间的目标距离，若目标距离小于预设的安全距离，则接收目标儿童与目标监护人之间的三维环境深度图，基于三维环境深度图，采用RANSAC算法计算出点面距离方程，将三维环境深度图中的每个像素点值输入至点面距离方程中，得到目标儿童与目标监护人之间的障碍物到道路平面之间的点面距离，基于点面距离，确定出障碍物的遮挡范围，接收目标儿童与目标监护人之间预设的区域范围内的人群图片，基于人群图片，确定出区域范围内的人员密度，若遮挡范围大于或等于预设的目标范围，和/或人员密度大于或等于预设的目标密度，则输出目标儿童走失的预警指令，可以有效地避免有障碍物或人员密集时智慧社区内儿童走失的情况，提高了智慧社区内的报警准确性。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务端，其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性可读存储介质、内存储器。该非易失性可读存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性可读存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储方法所涉及到的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例方法的步骤，例如图2所示的步骤S10至步骤S100。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例中方法。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取可读存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种智慧社区内儿童走失预警方法，其特征在于，所述智慧社区内儿童走失预警方法包括：
接收儿童客户端发来的目标儿童的儿童地理位置；
获取监护人客户端发来的目标监护人的监护人地理位置；
基于所述儿童地理位置和所述监护人地理位置，确定所述目标儿童与所述目标监护人之间的目标距离；
若所述目标距离小于预设的安全距离，则接收所述目标儿童与所述目标监护人之间的三维环境深度图；
基于三维环境深度图，采用RANSAC算法计算出点面距离方程；
将三维环境深度图中的每个像素点值输入至点面距离方程中，得到所述目标儿童与所述目标监护人之间的障碍物到道路平面之间的距离集；
计算所述距离集中距离的平均值作为所述点面距离；
基于所述点面距离，确定出所述障碍物的遮挡范围；
接收所述目标儿童与所述目标监护人之间预设的区域范围内的人群图片；
基于所述人群图片，确定出所述区域范围内的人员密度；
若所述遮挡范围大于或等于预设的目标范围，和/或所述人员密度大于或等于预设的目标密度，则输出所述目标儿童走失的预警指令。
2.如权利要求1所述的智慧社区内儿童走失预警方法，其特征在于，所述基于三维环境深度图，采用RANSAC算法计算出点面距离方程包括：
基于所述三维环境深度图，确定出最优样本；
采用最小二乘法对所述最优样本进行拟合，得到点面距离方程系数；
基于所述点面距离方程系数确定出所述点面距离方程。
3.如权利要求2所述的智慧社区内儿童走失预警方法，其特征在于，所述基于所述三维环境深度图，确定出最优样本包括：
从所述三维环境深度图中选取服从正态分布的N个像素点作为样本集；
从所述样本集中，获取所述点面距离小于预设的第一阈值的样本点作为好点；
统计所述好点的目标个数；
若所述目标个数大于预设的第二阈值，则将所述好点确定为所述最优样本。
4.如权利要求1所述的智慧社区内儿童走失预警方法，其特征在于，所述基于所述点面距离，确定出所述障碍物的遮挡范围包括：
将所述点面距离转换为障碍物灰度值；
基于所述障碍物灰度值，确定障碍物高度，同时将所述障碍物高度确定为所述遮挡范围。
5.如权利要求1所述的智慧社区内儿童走失预警方法，其特征在于，所述接收所述目标儿童与所述目标监护人之间的三维环境深度图包括：
接收所述目标儿童与所述目标监护人之间的三维环境的立体图像；
基于所述立体图像，匹配出对应像素点；
基于所述对应像素点，采用三角测量方法确定出所述三维环境深度图。
6.如权利要求1至5中任一项所述的智慧社区内儿童走失预警方法，其特征在于，所述基于所述人群图片，确定出所述区域范围内的人员密度包括：
基于所述人群图片，采用人脸识别模型识别出所述区域范围内的人数；
获取所述区域范围的预先计算出的区域面积；
将所述人数与所述区域面积之间的商确定为所述区域范围内的人员密度。
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的智慧社区内儿童走失预警方法。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的智慧社区内儿童走失预警方法。
CN201911374332.5A 2019-12-27 2019-12-27 智慧社区内儿童走失预警方法、设备及可读存储介质 Expired - Fee Related CN111210590B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911374332.5A CN111210590B (zh) 2019-12-27 2019-12-27 智慧社区内儿童走失预警方法、设备及可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911374332.5A CN111210590B (zh) 2019-12-27 2019-12-27 智慧社区内儿童走失预警方法、设备及可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111210590A CN111210590A (zh) 2020-05-29
CN111210590B true CN111210590B (zh) 2021-10-19

Family

ID=70786453

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911374332.5A Expired - Fee Related CN111210590B (zh) 2019-12-27 2019-12-27 智慧社区内儿童走失预警方法、设备及可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111210590B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113076798B (zh) * 2021-03-01 2024-02-13 北京安科特科技有限公司 实时人员定位跟踪方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013069128A (ja) * 2011-09-22 2013-04-18 Nec Embedded Products Ltd 迷子発見システム及び方法
CN105023391A (zh) * 2015-08-07 2015-11-04 王宾 主动声光报警音视频监控gps防走失装置及其监控方法
CN105829911A (zh) * 2015-09-23 2016-08-03 深圳还是威健康科技有限公司 一种防止走失的方法、智能手环及终端
CN107239744A (zh) * 2017-05-15 2017-10-10 深圳奥比中光科技有限公司 人体关联关系的监控方法、系统及存储装置
CN107393256A (zh) * 2017-07-31 2017-11-24 深圳前海弘稼科技有限公司 防止走失方法、服务器及终端设备
KR20190022397A (ko) * 2017-08-23 2019-03-06 (주)디티에스 위치 추적 시스템
CN109686049A (zh) * 2019-01-03 2019-04-26 深圳壹账通智能科技有限公司 公共场所内儿童落单提醒方法、装置、介质及电子设备
CN109960735A (zh) * 2017-12-26 2019-07-02 丰田自动车株式会社 人物搜索系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201545131A (zh) * 2014-05-23 2015-12-01 Avermedia Tech Inc 監控系統、及其裝置與方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013069128A (ja) * 2011-09-22 2013-04-18 Nec Embedded Products Ltd 迷子発見システム及び方法
CN105023391A (zh) * 2015-08-07 2015-11-04 王宾 主动声光报警音视频监控gps防走失装置及其监控方法
CN105829911A (zh) * 2015-09-23 2016-08-03 深圳还是威健康科技有限公司 一种防止走失的方法、智能手环及终端
CN107239744A (zh) * 2017-05-15 2017-10-10 深圳奥比中光科技有限公司 人体关联关系的监控方法、系统及存储装置
CN107393256A (zh) * 2017-07-31 2017-11-24 深圳前海弘稼科技有限公司 防止走失方法、服务器及终端设备
KR20190022397A (ko) * 2017-08-23 2019-03-06 (주)디티에스 위치 추적 시스템
CN109960735A (zh) * 2017-12-26 2019-07-02 丰田自动车株式会社 人物搜索系统
CN109686049A (zh) * 2019-01-03 2019-04-26 深圳壹账通智能科技有限公司 公共场所内儿童落单提醒方法、装置、介质及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN111210590A (zh) 2020-05-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109035299B (zh) 目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质
CN108256404B (zh) 行人检测方法和装置
CN113239874B (zh) 基于视频图像的行为姿态检测方法、装置、设备及介质
CN108628442B (zh) 一种信息提示方法、装置以及电子设备
CN106780064B (zh) 一种区域划分方法、装置及网络设备
CN108629254B (zh) 一种运动目标的检测方法及装置
CN112102288A (zh) 水体识别和水体变化检测方法、装置、设备及介质
CN112528974B (zh) 测距方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN114022846A (zh) 作业车辆的防碰撞监控方法、装置、设备和介质
CN110673146A (zh) 气象预测图检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质
CN111210590B (zh) 智慧社区内儿童走失预警方法、设备及可读存储介质
JP2022545962A (ja) 団霧認識方法及び装置、電子機器、記憶媒体並びにコンピュータプログラム製品
CN111047088A (zh) 预测图像获取方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115546628A (zh) 一种水利工程堤坝裂缝监测方法、装置、设备及介质
CN110674834A (zh) 地理围栏识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质
CN113297946A (zh) 一种监控盲区识别方法和识别系统
CN112036279A (zh) 一种楼宇智能监控方法及系统
CN111899279A (zh) 一种目标对象的运动速度检测方法及装置
CN113673319B (zh) 异常姿态检测方法、装置、电子装置和存储介质
CN111178224A (zh) 物体规则判断方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114708291A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN111814776B (zh) 一种图像处理方法、设备、服务器及存储介质
CN113688676A (zh) 一种基于人工智能的可疑行为识别方法及云服务器
CN108615025B (zh) 家居环境下门识别定位方法、系统以及机器人
CN110837783A (zh) 智慧社区中外来可疑人物自动警告方法、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20211019

Termination date: 20211227