CN112561113A - 危险场景预警方法及终端设备 - Google Patents
危险场景预警方法及终端设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112561113A CN112561113A CN201910912598.4A CN201910912598A CN112561113A CN 112561113 A CN112561113 A CN 112561113A CN 201910912598 A CN201910912598 A CN 201910912598A CN 112561113 A CN112561113 A CN 112561113A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- dangerous
- early warning
- scene
- scenes
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 80
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 24
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 52
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 claims description 24
- 208000006673 asthma Diseases 0.000 claims description 22
- 206010013647 Drowning Diseases 0.000 claims description 21
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 13
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims description 11
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 claims description 9
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims description 7
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 6
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 claims description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 5
- 125000006239 protecting group Chemical group 0.000 claims description 5
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 claims description 5
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 claims description 5
- 206010026749 Mania Diseases 0.000 claims description 4
- 230000009194 climbing Effects 0.000 claims description 4
- 230000037213 diet Effects 0.000 claims description 4
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 claims description 4
- 239000004576 sand Substances 0.000 claims description 4
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims 2
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 73
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 59
- 230000006854 communication Effects 0.000 description 59
- 239000004984 smart glass Substances 0.000 description 48
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 28
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 24
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 23
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 19
- 230000008569 process Effects 0.000 description 12
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 12
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 11
- 238000012549 training Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 8
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 6
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 5
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 4
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 4
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 4
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 229920001621 AMOLED Polymers 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 3
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 230000037303 wrinkles Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 2
- PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N gold Chemical compound [Au] PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000010931 gold Substances 0.000 description 2
- 229910052737 gold Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 2
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 206010061216 Infarction Diseases 0.000 description 1
- 208000006079 Near drowning Diseases 0.000 description 1
- 208000003443 Unconsciousness Diseases 0.000 description 1
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000003416 augmentation Effects 0.000 description 1
- 238000010009 beating Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000007175 bidirectional communication Effects 0.000 description 1
- 238000013529 biological neural network Methods 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000009193 crawling Effects 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 235000019800 disodium phosphate Nutrition 0.000 description 1
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 230000007574 infarction Effects 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 210000003127 knee Anatomy 0.000 description 1
- 239000010985 leather Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 208000010125 myocardial infarction Diseases 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 description 1
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 1
- 238000007665 sagging Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 230000003238 somatosensory effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- 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
- G06Q50/265—Personal security, identity or safety
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本申请提供一种危险场景预警方法及终端设备,涉及终端技术领域,能够划分用户群体类别,匹配不同危险场景,当用户处于危险场景时,提供不同预警方式的预警帮助。该方法包括:获取用户信息,根据用户信息匹配用户群体类别;根据用户群体类别匹配一个或多个危险场景;获取环境信息,根据环境信息判断用户是否处于一个或多个危险场景;若用户处于一个或多个危险场景,匹配预警方式启动预警。
Description
技术领域
本申请涉及终端技术领域,尤其涉及危险场景预警方法及终端设备。
背景技术
随着科技的发展,近年来可穿戴设备的应用已日益普及。目前,可穿戴设备如手环等大多提供了健康监控功能,或如部分智能眼镜提供了危险场景识别及报警功能。当危险发生时,智能设备检测到危险并向外界报警寻求帮助,但是,由于危险已经发生,等待救援需要一定时间,用户并不能及时脱离危险,以至于造成一定的人身及财产损失。
发明内容
本申请提供危险场景预警方法及终端设备,能够实现为不用的用户群体配置不同的危险场景,并为不同的危险场景配置不同的预警方式,帮助用户避免危险并可以帮助用户及时脱离危险。
为达到上述目的,本申请采用如下技术方案:
第一方面,本申请提供一种危险场景预警方法,该方法可以包括:获取用户信息,根据用户信息匹配用户群体类别,并根据用户群体类别匹配一个或多个危险场景。获取环境信息,根据环境信息判断用户是否处于一个或多个危险场景。若用户处于一个或多个危险场景,匹配预警方式启动预警。
示例性的,获取到用户信息可以包括用户的面部数据,进而根据用户面部数据如皱纹等可以判断当前用户为未成年人,即当前用户的用户群体类别为未成年人,查询预配置的为未成年人配置的危险场景,根据采集到的环境信息判断用户当前所处的环境是否为未成年人危险场景,若为未成年人危险场景,根据预配置的预警方式为用户提供预警帮助。
如此,为不同用户群体类别预配置不同的危险场景及预警方式,利用采集到的信息判断用户所属用户群体类别,进而判断当前用户是否处于对应的危险场景,若处于危险场景,利用对应的预警方式为用户提供预警帮助,提醒用户注意危险,并帮助用户脱离危险。
在一种可能的实现方式中,根据用户信息匹配用户群体类别,包括:根据用户信息确定用户特征信息;用户特征信息包括如下任一项或几项:年龄,健康情况,性别,职业;根据用户特征信息匹配用户群体类别。
示例性的,采集到的用户信息可以包括用户面部信息,如皮肤松弛度,皱纹,发型等。用户信息还可以包括用户体征数据,如心率,血压等。进而根据用户信息可以判断当前用户的用户特征信息如年龄等,如此,可以根据用户年龄匹配到对应的用户群体类别。如根据用户年龄判断当前用户为未成年人,则该用户属于未成年人群体。
在一种可能的实现方式中,用户群体类别包括如下任一项或几项:未成年人、成年人、老年人、患病人员、特殊职业人员、特殊保护群体。
示例性的,一些特殊职业人员,如高危职业人员,会面临一些普通用户群体接触不到的场景,这些场景可能对用户存在一定的危险性。因此,划分特殊职业人员用户群体类别,进而可以根据该类别人员特征为特殊职业人员群体配置对应的危险场景,防止危险的发生或帮助用户尽快脱离危险。又比如一些特殊保护群体,如残疾人群体,一些对于普通用户群体较为容易避免或脱离的危险,相对于残疾人群的危险性可能会很大,因此划分特殊保护群体类别,全面保障用户安全。
在一种可能的实现方式中,根据用户特征信息匹配用户群体类别,包括:根据用户年龄和/或健康状况和/或性别和/或职业匹配用户群体类别。
在一种可能的实现方式中,根据用户群体类别匹配一个或多个危险场景,包括:若用户为未成年人,则危险场景包括如下任一项或几项:溺水、触电、十字路口、与陌生人接触、危险物品。若用户为成年人,则危险场景包括如下任一项或几项:危险操作驾驶,危险环境驾驶,危险路段驾驶。若用户为老年人,则危险场景包括如下任一项或几项:药品使用,饮食,病情发作,诈骗。若用户为患病人员,则危险场景包括如下任一项或几项:哮喘病人危险场景、心脏病人危险场景;哮喘病人危险场景包括如下任一项或几项:空气质量差、花粉、扬尘、人群密集;心脏病人危险场景包括如下任一项或几项:高空游乐场、剧烈运动、爬山、高原反应。若用户为特殊职业人员,则危险场景包括如下任一项或几项:动物发狂、户外作业、防护装置异常。若所述用户为特殊保护群体,则危险场景包括如下任一项或几项:夜间独自出行、陌生人尾随,孕妇久蹲,车流密度较大。
如此,根据用户群体类别,匹配对于该群体类别对应的危险场景,实现最大限度的保证用户安全。
在一种可能的实现方式中,根据用户群体类别匹配一个或多个危险场景,包括:为所有用户匹配自然灾害危险场景及危险动植物危险场景。其中,自然灾害危险场景包括如下任一项或几项:火灾、地震、泥石流、沙尘暴、海啸。危险动植物危险场景包括如下任一项或几项:危险性较大的动物,有毒植物。
如此,将一些危险场景作为基本危险场景为所有用户配置。这些基本危险场景会对所有用户造成一定的威胁,并且,危险程度较高。因此,为保障用户安全防止用户发生危险,为每一用户配置上述基本危险场景,如自然灾害危险场景及危险动植物危险场景。
在一种可能的实现方式中,根据用户群体类别匹配一个或多个危险场景,包括:根据用户群体类别匹配预警模式。预警模式包括第一预警模式和至少一个第二预警模式。其中,第一预警模式对应于所有用户,第二预警模式对应于用户群体类别。根据预警模式匹配一个或多个危险场景。危险场景包括:对应于第一预警模式的第一危险场景和对应于第二预警模式的第二危险场景。
如此,配置不同的预警模式,对应于不同的危险场景,进而为不同的用户群体匹配预警模式即对应不同的危险场景。将危险场景进行划分,更加系统的为用户进行危险预警。
在一种可能的实现方式中,预警方式包括如下任一项或几项:预警提醒、自救知识播放、逃生引导、广播求救、报警救援。
示例性的,危险场景包括潜在危险场景,即当前场景存在潜在危险,如用户通过十字路口存在发生交通事故的潜在可能,此时,可以进行预警提醒。当用户处于危险场景如火灾时,可以为用户提供逃生导引及报警救援,如此,帮助用户及时脱离危险。
由此可知,可以为不同的危险场景预配置不同的预警方式,进而当判定用户处于危险场景时,根据当前危险场景预配置的预警方式为用户提供最佳的预警帮助,避免用户发生危险或使得用户可以尽快脱离危险。
在一种可能的实现方式中,若用户处于一个或多个危险场景,匹配预警方式启动预警,包括:根据一个或多个危险场景匹配预警方式启动预警;或,根据一个或多个危险场景对于用户的潜在危险性划分危险等级,根据危险等级匹配预警方式启动预警;或,根据所述用户确定的危险等级匹配所述预警方式启动预警;或,根据所述用户确定的所述一个或多个危险场景匹配的预警方式启动预警。
如此,可以根据危险场景或用户的实际需求灵活的配置危险场景对应的危险等级及预警方式,使用户避免或尽快脱离危险。并且可以为潜在危险性较大的危险场景划分较高的危险等级,配置较多的预警方式。如火灾,可以配置预警提醒、自救知识播放、逃生引导、广播求救、报警救援。以帮助用户实现自救,并尽快脱离当前危险场景。
在一种可能的实现方式中,获取用户信息,根据用户信息匹配用户群体类别之后,该方法包括:提示用户选择确定一个或多个危险场景;或,根据用户群体类别自动匹配一个或多个危险场景;或,根据用户群体类别自动匹配一个或多个危险场景后,提示用户选择确定一个或多个危险场景;或,提示用户创建一个或多个危险场景;或,根据用户群体类别自动匹配一个或多个第一危险场景后,提示用户创建一个或多个第二危险场景,该危险场景包括第一危险场景和第二危险场景。
如此,可以更加灵活的为用户提供不同的危险场景配置。并且,用户可以根据自身情况自由选择或创建危险场景,如用户能力足以应对某些危险场景则用户可以选择将这些危险场景关闭,而不必预警,如用户认为还包括其他危险场景会对使用者造成危险,可以创建相应的危险场景。灵活的配置方式,可以进一步提高用户体验。
在一种可能的实现方式中,用户信息包括如下任一项或几项:用户面部信息,用户体征数据,用户输入的信息。
在一种可能的实现方式中,环境信息包括用户所处的环境图像信息和/或环境音频信息和/或环境传感器检测的信息。该环境传感器检测到的信息包括如下任一项或几项:空气湿度、环境温度、环境光线、环境气味、环境声音、大气压强。
如此,智能设备可以选择结合多种环境信息判断用户当前所处的环境,实现更加准确的预警判断,减少误判。示例性的,可以结合当前图像信息判断用户正在驾驶车辆,当前环境光线较暗,结合当前环境光线信息判断当前用户处于夜间驾驶状态。如此,可以根据预配置的危险场景判断当前用户是否处于危险场景中。
第二方面,本申请提供一种终端设备,该终端设备可以包括:一个或多个处理器,存储器,以及一个或多个计算机程序。其中一个或多个计算机程序被存储在存储器中,一个或多个计算机程序包括指令。当指令被终端设备执行时,使得终端设备执行:获取用户信息,根据用户信息匹配用户群体类别;根据用户群体类别匹配一个或多个危险场景。获取环境信息,根据环境信息判断用户是否处于一个或多个危险场景;若用户处于一个或多个危险场景,匹配预警方式启动预警。
在一种可能的实现方式中,当指令被终端设备执行时,使得终端设备执行:根据用户信息确定用户特征信息,并根据用户信息匹配用户群体类别。其中,用户特征信息包括如下任一项或几项:年龄,健康情况,性别,职业。
示例性的,用户群体类别包括如下任一项或几项:未成年人、成年人、老年人、患病人员、特殊职业人员、特殊保护群体。
在一种可能的实现方式中,当指令被终端设备执行时,使得终端设备执行:根据用户年龄和/或健康状况和/或性别和/或职业匹配用户群体类别。
在一种可能的实现方式中,当指令被终端设备执行时,使得终端设备执行:根据用户群体类别匹配一个或多个危险场景,包括:若用户为未成年人,则危险场景包括如下任一项或几项:溺水、触电、十字路口、与陌生人接触、危险物品。若用户为成年人,则危险场景包括如下任一项或几项:危险操作驾驶,危险环境驾驶,危险路段驾驶。若用户为老年人,则危险场景包括如下任一项或几项:药品使用,饮食,病情发作,诈骗。若用户为患病人员,则危险场景包括如下任一项或几项:哮喘病人危险场景、心脏病人危险场景;哮喘病人危险场景包括如下任一项或几项:空气质量差、花粉、扬尘、人群密集;心脏病人危险场景包括如下任一项或几项:高空游乐场、剧烈运动、爬山、高原反应。若用户为特殊职业人员,则危险场景包括如下任一项或几项:动物发狂、户外作业、防护装置异常;若用户为特殊保护群体,则危险场景包括如下任一项或几项:夜间单身出行、陌生人尾随,孕妇久蹲,车流密度较大。
在一种可能的实现方式中,当指令被终端设备执行时,使得终端设备执行:为所有用户匹配自然灾害危险场景及危险动植物危险场景。其中,自然灾害危险场景包括如下任一项或几项:火灾、地震、泥石流、沙尘暴、海啸。危险动植物危险场景包括如下任一项或几项:危险性较大的动物,有毒植物。
在一种可能的实现方式中,当指令被终端设备执行时,使得终端设备执行:根据用户群体类别匹配预警模式。预警模式包括第一预警模式和至少一个第二预警模式。其中,第一预警模式对应于所有用户,第二预警模式对应于用户群体类别。根据预警模式匹配一个或多个危险场景。危险场景包括:对应于第一预警模式的第一危险场景和对应于第二预警模式的第二危险场景。
在一种可能的实现方式中,预警方式包括如下任一项或几项:预警提醒、自救知识播放、逃生引导、广播求救、报警救援。
在一种可能的实现方式中,当指令被终端设备执行时,使得终端设备执行:根据一个或多个危险场景匹配预警方式启动预警;或,根据一个或多个危险场景对于用户的潜在危险性划分危险等级,根据危险等级匹配预警方式启动预警;或,根据所述用户确定的危险等级匹配所述预警方式启动预警;或,根据所述用户确定的所述一个或多个危险场景匹配的预警方式启动预警。
在一种可能的实现方式中,当指令被终端设备执行时,使得终端设备执行:提示用户选择确定一个或多个危险场景;或,根据用户群体类别自动匹配一个或多个危险场景;或,根据用户群体类别自动匹配一个或多个危险场景后,提示用户选择确定一个或多个危险场景;或,提示用户创建一个或多个危险场景;或,根据用户群体类别自动匹配一个或多个第一危险场景后,提示用户创建一个或多个第二危险场景,则危险场景包括第一危险场景和第二危险场景。
在一种可能的实现方式中,用户信息包括如下任一项或几项:用户面部信息,用户体征数据,用户输入的信息。
在一种可能的实现方式中,环境信息包括用户所处的环境图像信息和/或环境音频信息和/或环境传感器检测的信息。该环境传感器检测到的信息包括如下任一项或几项:空气湿度、环境温度、环境光线、环境气味、环境声音、大气压强。
第三方面,本申请提供一种终端设备,该终端设备具有实现如上述第一方面及其中任一种可能的实现方式中所述的危险场景预警方法的功能。该功能可以通过硬件实现,也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。
第四方面,本申请提供一种计算机存储介质,包括计算机指令,当计算机指令在终端设备上运行时,使得终端设备执行如上述第一方面及其中任一种可能的实现方式中所述的危险场景预警方法。
第五方面,本申请提供一种计算机程序产品,当计算机程序产品在终端设备上运行时,使得终端设备执行如上述第一方面及其中任一种可能的实现方式中所述的危险场景预警方法。
第六方面,提供一种电路系统,电路系统包括处理电路,处理电路被配置为执行如上述第一方面及其中任一种可能的实现方式中所述的危险场景预警方法。
第七方面,本申请实施例提供一种芯片系统,包括至少一个处理器和至少一个接口电路,至少一个接口电路用于执行收发功能,并将指令发送给至少一个处理器,当至少一个处理器执行指令时,至少一个处理器执行如上述第一方面及其中任一种可能的实现方式中所述的危险场景预警方法。
附图说明
图1为本申请实施例提供的通信系统的结构示意图;
图2为本申请实施例提供的一种可穿戴设备的结构示意图;
图3为本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图;
图4为本申请实施例提供的危险场景预警方法流程图示意图;
图5为本申请实施例提供的危险场景预警方法的应用场景示意图一;
图6为本申请实施例提供的危险场景预警方法的应用场景示意图二;
图7为本申请实施例提供的危险场景预警方法的应用场景示意图三;
图8为本申请实施例提供的危险场景预警方法的应用场景示意图四;
图9为本申请实施例提供的危险场景预警方法的应用场景示意图五;
图10为本申请实施例提供的危险场景预警方法的应用场景示意图六;
图11为本申请实施例提供的危险场景预警方法的应用场景示意图七;
图12为本申请实施例提供的危险场景预警方法的应用场景示意图八;
图13为本申请实施例提供的危险场景预警方法的应用场景示意图九;
图14为本申请实施例提供的危险场景预警方法的应用场景示意图十;
图15为本申请实施例提供的危险场景预警方法的应用场景示意图十一;
图16为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图;
图17为本申请实施例提供的芯片系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请实施例提供的危险场景预警方法及可穿戴设备进行详细地描述。
本申请的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元,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单元。
需要说明的是,本申请实施例中,“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
在本申请的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是指两个或两个以上。本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。
本申请实施例的方案可以应用在单个智能设备中,还可以应用在多个智能设备组成的系统中。其中,智能设备可以为智能眼镜、智能手环、无线耳机等可穿戴设备,还可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理(personal digital assistant,PDA)等,还可以为智能机器人等人工智能(artificial intelligence,AI)终端。例如:该系统可以为多个可穿戴设备组成的系统,还可以为可穿戴设备与手机和/或人工智能终端等终端组成的系统。在多个智能设备组成的系统中,其中部分或全部智能设备用于采集信息,部分智能设备用于根据采集的信息判断用户是否处于危险场景。
示例性的,图1示出了,可穿戴设备和终端设备组成的通信系统100。在通信系统100中,可以包括一个或多个可穿戴设备101以及一个或多个终端设备102。可穿戴设备101可分别与上述一个或多个终端设备102建立短距离无线通信连接,实现可穿戴设备101与终端设备102之间的通信功能。例如,可穿戴设备101可与终端设备102建立蓝牙连接、Wi-Fi(wireless fidelity,无线保真)连接、ZigBee(紫蜂协议)连接或NFC(near fieldcommunication,近场通信)连接等通信连接。当然,可穿戴设备101还可以通过蜂窝网络互联或转接设备(例如,USB数据线或Dock设备)与终端设备102建立通信连接,本申请实施例对此不作任何限制。
以可穿戴设备101为智能眼镜为例,如图2所示,智能眼镜包括:
应用处理器(application processor,AP)201,也叫主处理器,运行操作系统(operating system,OS)以及相关应用软件。
本申请实施例的一些实现方式中,AP可进行危险判断、决策和应急、自救引导。
短距离处理器202,即短距离基带通信处理单元,运行短距离通信协议软件,如基于蓝牙和WiFi协议实现智能设备的互联互通组网。比如智能设备之间的通信互联互通组网。
摄像头用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device,CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor,CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号,之后将电信号传递给ISP转换成数字图像信号。
图形处理器(graphics processing unit,GPU)203,用于对图像数据进行特征分析和演算,记录现场图像,可包括2D(dimension,维)和/或3D处理,如叠加位置定位信息等。
图像信号处理器(image signal processor,ISP)204,用于对采集的图像,实施图像处理(例如:特征提取,比对分析)以生成图像特征数据,可包括执行必要软件处理的处理器核或纯硬件实现。
上述图像可以为智能眼镜摄像头采集的图像,也可以为智能眼镜接收到的其他设备采集的图像,本申请实施例对此不做具体限定。
本申请实施例的一些实现方式中,由GPU 203和ISP 204对采集到的图像进行处理,并对图像压缩/解压,基于该图像,由AP 201判定用户当前所处场景,并判断当前场景是否为危险场景。
显示子系统205,对GPU 203生成的待显示图像进行显示处理。显示子系统是包括显示器和外接接口。显示子系统205利用显示器进行显示,或者显示子系统205利用外接接口将待显示图像发送给其他智能设备使其他智能设备进行显示。
上述显示器可以为虚拟显示器或为智能眼镜的镜片。其中,当显示器为虚拟显示器时,待显示图像可以在空中的虚拟显示器上显示,而不必被投影于物理屏幕上显示。
在本申请实施例的一些实现方式中,显示的图像可以为危险场景对应的自救知识或自救导引图像等。利用智能眼镜显示器进行显示时,由于虚拟显示器或智能眼镜的镜片可以随用户视野一起移动,因此更加方便观看,便于用户观看自救知识或自救导引图像。
存储支持206,包括外部存储器接口和内部存储器,用于实现存储接口功能连接外部存储器以及对接收到的数据做必要的内部存储和缓存。
神经网络处理器(neural-network processing unit,NPU)207,是人工智能处理器(AI processor),通常是一个进行卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)处理的设备,其可以专用于做人工智能运算,如利用CNN模型做大量的信息识别和筛选处理,也可以针对性的实现一部分CNN模型的训练功能。
本申请实施例的一些实现方式中,由NPU207实现对危险场景的建模和分析、识别处理。比如,用户经常经过的一处场景为危险场景,如十字路口,此时可以根据该场景对相应的十字路口危险场景进行建模训练,进而使得可穿戴设备101能够更加精准的对十字路口的危险场景进行判断,防止危险发生。具体的建模训练方法可以参见现有技术,本申请实施例不做具体阐述。
安全模块(security element,SE)208,负责隐私信息的处理,内部具有独立的内存和处理器,保证系统安全。
射频前端(radio frequency front end,RFFE)209,主要包括无线通信所需的射频开关、双工器、滤波器、功率放大器(power amplifier,PA)等。连接于射频集成电路(radio frequency integrated circuit,RFIC),RFIC用作通信硬件加速即通信处理器。
无线收发机(wireless transceiver,WTR),主要包括混频器、变压器和可变增益放大器等。
芯片级系统(system on chip,SoC),又称片上系统,是一个有专用的集成电路,为运行在芯片上的系统总称,如图2所示包含完整系统并有嵌入软/硬件的全部内容。
上述RFFE 209、WTR与SoC内的各个元件协同工作,用于执行各类蜂窝无线通信,包括2G/3G/4G/5G通信。
短距离通信芯片210,如包括WiFi、蓝牙、NFC、收音机、全球定位系统(globalpositioning system,GPS)等。
编码译码器(coder-decode,Codec)芯片211,外接耳机/外放/麦克,属于语音子系统,处理语音信号,将来自自然界的原始语音信号转化为数字语音信号并作脉冲编码调制(pulse code modulation,PCM),输出语音/音频信号(64kbps或更高速率)以供SoC进一步处理。
传感器子系统212,主要包括处理器,用于处理传感器数据,具体用来进行传感器数据的采集、分类、识别和处理。其中,传感器可以包括如下任一种或多种:压力传感器,陀螺仪传感器,气压传感器,磁传感器,加速度传感器,距离传感器,接近光传感器,指纹传感器,温度传感器,触摸传感器,环境光传感器,骨传导传感器,3D人脸识别。本申请实施例对此不做任何限制。
电源管理集成电路(power management IC,PMIC)213,也叫电源管理单元(powermanagement unit,PMU),属于时钟/电压域子系统,归属于电源管理(power management,PM)核,用于为其它芯片生成工作所需的电压和时钟,包括电池,晶振等,实现电源管理。
可以理解的是,本申请实施例示意的结构并不构成对可穿戴设备101的具体限定。其可以具有比图2中所示出的更多的或者更少的部件,可以组合两个或更多的部件,或者可以具有不同的部件配置。图2中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。
如图3所示,上述通信系统100中的终端设备102具体可以为手机。终端设备102可以包括处理器110,外部存储器接口120,内部存储器121,通用串行总线(universal serialbus,USB)接口130,充电管理模块140,电源管理模块141,电池142,天线1,天线2,射频模块150,通信模块160,音频模块170,扬声器170A,受话器170B,麦克风170C,耳机接口170D,传感器模块180,按键190,马达191,指示器192,摄像头193,显示屏194,以及用户标识模块(subscriber identification module,SIM)卡接口195等。其中,传感器模块180可以包括压力传感器180A,陀螺仪传感器180B,气压传感器180C,磁传感器180D,加速度传感器180E,距离传感器180F,接近光传感器180G,指纹传感器180H,温度传感器180J,触摸传感器180K,环境光传感器180L,骨传导传感器180M等。
可以理解的是,本申请实施例示意的结构并不构成对终端设备102的具体限定。在本申请另一些实施例中,终端设备102可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者拆分某些部件,或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件,软件或软件和硬件的组合实现。
处理器110可以包括一个或多个处理单元,例如:处理器110可以包括应用处理器(application processor,AP),调制解调处理器,图形处理器(graphics processingunit,GPU),图像信号处理器(image signal processor,ISP),控制器,存储器,视频编解码器,数字信号处理器(digital signal processor,DSP),基带处理器,和/或神经网络处理器(neural-network processing unit,NPU)等。其中,不同的处理单元可以是独立的器件,也可以集成在一个或多个处理器中。
其中,控制器可以是终端设备102的神经中枢和指挥中心。控制器可以根据指令操作码和时序信号,产生操作控制信号,完成取指令和执行指令的控制。
处理器110中还可以设置存储器,用于存储指令和数据。在一些实施例中,处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据,可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取,减少了处理器110的等待时间,因而提高了系统的效率。
在一些实施例中,处理器110可以包括一个或多个接口。接口可以包括集成电路(inter-integrated circuit,I2C)接口,集成电路内置音频(inter-integrated circuitsound,I2S)接口,脉冲编码调制(pulse code modulation,PCM)接口,通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter,UART)接口,移动产业处理器接口(mobile industry processor interface,MIPI),通用输入输出(general-purposeinput/output,GPIO)接口,用户标识模块(subscriber identity module,SIM)接口,和/或通用串行总线(universal serial bus,USB)接口等。
I2C接口是一种双向同步串行总线,包括一根串行数据线(serial data line,SDA)和一根串行时钟线(derail clock line,SCL)。在一些实施例中,处理器110可以包含多组I2C总线。处理器110可以通过不同的I2C总线接口分别耦合触摸传感器180K,充电器,闪光灯,摄像头193等。例如:处理器110可以通过I2C接口耦合触摸传感器180K,使处理器110与触摸传感器180K通过I2C总线接口通信,实现终端设备102的触摸功能。
I2S接口可以用于音频通信。在一些实施例中,处理器110可以包含多组I2S总线。处理器110可以通过I2S总线与音频模块170耦合,实现处理器110与音频模块170之间的通信。在一些实施例中,音频模块170可以通过I2S接口向通信模块160传递音频信号,实现通过蓝牙耳机接听电话的功能。
PCM接口也可以用于音频通信,将模拟信号抽样,量化和编码。在一些实施例中,音频模块170与通信模块160可以通过PCM总线接口耦合。在一些实施例中,音频模块170也可以通过PCM接口向通信模块160传递音频信号,实现通过蓝牙耳机接听电话的功能。所述I2S接口和所述PCM接口都可以用于音频通信。
UART接口是一种通用串行数据总线,用于异步通信。该总线可以为双向通信总线。它将要传输的数据在串行通信与并行通信之间转换。在一些实施例中,UART接口通常被用于连接处理器110与通信模块160。例如:处理器110通过UART接口与通信模块160中的蓝牙模块通信,实现蓝牙功能。在一些实施例中,音频模块170可以通过UART接口向通信模块160传递音频信号,实现通过蓝牙耳机播放音乐的功能。
MIPI接口可以被用于连接处理器110与显示屏194,摄像头193等外围器件。MIPI接口包括摄像头串行接口(camera serial interface,CSI),显示屏串行接口(displayserial interface,DSI)等。在一些实施例中,处理器110和摄像头193通过CSI接口通信,实现终端设备102的拍摄功能。处理器110和显示屏194通过DSI接口通信,实现终端设备102的显示功能。
GPIO接口可以通过软件配置。GPIO接口可以被配置为控制信号,也可被配置为数据信号。在一些实施例中,GPIO接口可以用于连接处理器110与摄像头193,显示屏194,通信模块160,音频模块170,传感器模块180等。GPIO接口还可以被配置为I2C接口,I2S接口,UART接口,MIPI接口等。
USB接口130是符合USB标准规范的接口,具体可以是Mini USB接口,Micro USB接口,USB Type C接口等。USB接口130可以用于连接充电器为终端设备102充电,也可以用于终端设备102与外围设备之间传输数据。也可以用于连接耳机,通过耳机播放音频。该接口还可以用于连接其他电子设备,例如AR设备等。
可以理解的是,本申请实施例示意的各模块间的接口连接关系,只是示意性说明,并不构成对终端设备102的结构限定。在本申请另一些实施例中,终端设备102也可以采用上述实施例中不同的接口连接方式,或多种接口连接方式的组合。
充电管理模块140用于从充电器接收充电输入。其中,充电器可以是无线充电器,也可以是有线充电器。在一些有线充电的实施例中,充电管理模块140可以通过USB接口130接收有线充电器的充电输入。在一些无线充电的实施例中,充电管理模块140可以通过终端设备102的无线充电线圈接收无线充电输入。充电管理模块140为电池142充电的同时,还可以通过电源管理模块141为电子设备供电。
电源管理模块141用于连接电池142,充电管理模块140与处理器110。电源管理模块141接收电池142和/或充电管理模块140的输入,为处理器110,内部存储器121,外部存储器,显示屏194,摄像头193,和通信模块160等供电。电源管理模块141还可以用于监测电池容量,电池循环次数,电池健康状态(漏电,阻抗)等参数。在其他一些实施例中,电源管理模块141也可以设置于处理器110中。在另一些实施例中,电源管理模块141和充电管理模块140也可以设置于同一个器件中。
终端设备102的无线通信功能可以通过天线1,天线2,射频模块150,通信模块160,调制解调处理器以及基带处理器等实现。
天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。终端设备102中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用,以提高天线的利用率。例如:可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中,天线可以和调谐开关结合使用。
射频模块150可以提供应用在终端设备102上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。射频模块150可以包括至少一个滤波器,开关,功率放大器,低噪声放大器(lownoise amplifier,LNA)等。射频模块150可以由天线1接收电磁波,并对接收的电磁波进行滤波,放大等处理,传送至调制解调处理器进行解调。射频模块150还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大,经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中,射频模块150的至少部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中,射频模块150的至少部分功能模块可以与处理器110的至少部分模块被设置在同一个器件中。
调制解调处理器可以包括调制器和解调器。其中,调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器处理。低频基带信号经基带处理器处理后,被传递给应用处理器。应用处理器通过音频设备(不限于扬声器170A,受话器170B等)输出声音信号,或通过显示屏194显示图像或视频。在一些实施例中,调制解调处理器可以是独立的器件。在另一些实施例中,调制解调处理器可以独立于处理器110,与射频模块150或其他功能模块设置在同一个器件中。
通信模块160可以提供应用在终端设备102上的包括无线局域网(wireless localarea networks,WLAN)(如无线保真(wireless fidelity,Wi-Fi)网络),蓝牙(bluetooth,BT),全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS),调频(frequencymodulation,FM),近距离无线通信技术(near field communication,NFC),红外技术(infrared,IR)等无线通信的解决方案。通信模块160可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。通信模块160经由天线2接收电磁波,将电磁波信号调频以及滤波处理,将处理后的信号发送到处理器110。通信模块160还可以从处理器110接收待发送的信号,对其进行调频,放大,经天线2转为电磁波辐射出去。
在一些实施例中,终端设备102的天线1和射频模块150耦合,天线2和通信模块160耦合,使得终端设备102可以通过无线通信技术与网络以及其他设备通信。所述无线通信技术可以包括全球移动通讯系统(global system for mobile communications,GSM),通用分组无线服务(general packet radio service,GPRS),码分多址接入(code divisionmultiple access,CDMA),宽带码分多址(wideband code division multiple access,WCDMA),时分码分多址(time-division code division multiple access,TD-SCDMA),长期演进(long term evolution,LTE),BT,GNSS,WLAN,NFC,FM,和/或IR技术等。所述GNSS可以包括全球卫星定位系统(global positioning system,GPS),全球导航卫星系统(globalnavigation satellite system,GLONASS),北斗卫星导航系统(beidou navigationsatellite system,BDS),准天顶卫星系统(quasi-zenith satellite system,QZSS)和/或星基增强系统(satellite based augmentation systems,SBAS)。
终端设备102通过GPU,显示屏194,以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器,连接显示屏194和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算,用于图形渲染。处理器110可包括一个或多个GPU,其执行程序指令以生成或改变显示信息。
显示屏194用于显示图像,视频等。显示屏194包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display,LCD),有机发光二极管(organic light-emittingdiode,OLED),有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrixorganic light emitting diode的,AMOLED),柔性发光二极管(flex light-emittingdiode,FLED),Miniled,MicroLed,Micro-oLed,量子点发光二极管(quantum dot lightemitting diodes,QLED)等。在一些实施例中,终端设备102可以包括1个或N个显示屏194,N为大于1的正整数。
终端设备102可以通过ISP,摄像头193,视频编解码器,GPU,显示屏194以及应用处理器等实现拍摄功能。
ISP用于处理摄像头193反馈的数据。例如,拍照时,打开快门,光线通过镜头被传递到摄像头感光元件上,光信号转换为电信号,摄像头感光元件将所述电信号传递给ISP处理,转化为肉眼可见的图像。ISP还可以对图像的噪点,亮度,肤色进行算法优化。ISP还可以对拍摄场景的曝光,色温等参数优化。在一些实施例中,ISP可以设置在摄像头193中。
摄像头193用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device,CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor,CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号,之后将电信号传递给ISP转换成数字图像信号。ISP将数字图像信号输出到DSP加工处理。DSP将数字图像信号转换成标准的RGB,YUV等格式的图像信号。在一些实施例中,终端设备102可以包括1个或N个摄像头193,N为大于1的正整数。
数字信号处理器用于处理数字信号,除了可以处理数字图像信号,还可以处理其他数字信号。例如,当终端设备102在频点选择时,数字信号处理器用于对频点能量进行傅里叶变换等。
视频编解码器用于对数字视频压缩或解压缩。终端设备102可以支持一种或多种视频编解码器。这样,终端设备102可以播放或录制多种编码格式的视频,例如:动态图像专家组(moving picture experts group,MPEG)1,MPEG2,MPEG3,MPEG4等。
NPU为神经网络(neural-network,NN)计算处理器,通过借鉴生物神经网络结构,例如借鉴人脑神经元之间传递模式,对输入信息快速处理,还可以不断的自学习。通过NPU可以实现终端设备102的智能认知等应用,例如:图像识别,人脸识别,语音识别,文本理解等。
外部存储器接口120可以用于连接外部存储卡,例如Micro SD卡,实现扩展终端设备102的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口120与处理器110通信,实现数据存储功能。例如将音乐,视频等文件保存在外部存储卡中。
内部存储器121可以用于存储计算机可执行程序代码,所述可执行程序代码包括指令。处理器110通过运行存储在内部存储器121的指令,从而执行终端设备102的各种功能应用以及数据处理。内部存储器121可以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。存储数据区可存储终端设备102使用过程中所创建的数据(比如音频数据,电话本等)等。此外,内部存储器121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,通用闪存存储器(universal flash storage,UFS)等。
终端设备102可以通过音频模块170,扬声器170A,受话器170B,麦克风170C,耳机接口170D,以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放,录音等。
音频模块170用于将数字音频信息转换成模拟音频信号输出,也用于将模拟音频输入转换为数字音频信号。音频模块170还可以用于对音频信号编码和解码。在一些实施例中,音频模块170可以设置于处理器110中,或将音频模块170的部分功能模块设置于处理器110中。
扬声器170A,也称“喇叭”,用于将音频电信号转换为声音信号。终端设备102可以通过扬声器170A收听音乐,或收听免提通话。
受话器170B,也称“听筒”,用于将音频电信号转换成声音信号。当终端设备102接听电话或语音信息时,可以通过将受话器170B靠近人耳接听语音。
麦克风170C,也称“话筒”,“传声器”,用于将声音信号转换为电信号。当拨打电话或发送语音信息时,用户可以通过人嘴靠近麦克风170C发声,将声音信号输入到麦克风170C。终端设备102可以设置至少一个麦克风170C。在另一些实施例中,终端设备102可以设置两个麦克风170C,除了采集声音信号,还可以实现降噪功能。在另一些实施例中,终端设备102还可以设置三个,四个或更多麦克风170C,实现采集声音信号,降噪,还可以识别声音来源,实现定向录音功能等。
耳机接口170D用于连接有线耳机。耳机接口170D可以是USB接口130,也可以是3.5mm的开放移动电子设备平台(open mobile terminal platform,OMTP)标准接口,美国蜂窝电信工业协会(cellular telecommunications industry association of the USA,CTIA)标准接口。
压力传感器180A用于感受压力信号,可以将压力信号转换成电信号。在一些实施例中,压力传感器180A可以设置于显示屏194。压力传感器180A的种类很多,如电阻式压力传感器,电感式压力传感器,电容式压力传感器等。电容式压力传感器可以是包括至少两个具有导电材料的平行板。当有力作用于压力传感器180A,电极之间的电容改变。终端设备102根据电容的变化确定压力的强度。当有触摸操作作用于显示屏194,终端设备102根据压力传感器180A检测所述触摸操作强度。终端设备102也可以根据压力传感器180A的检测信号计算触摸的位置。
陀螺仪传感器180B可以用于确定终端设备102的运动姿态。在一些实施例中,可以通过陀螺仪传感器180B确定终端设备102围绕三个轴(即,x,y和z轴)的角速度。陀螺仪传感器180B可以用于拍摄防抖。示例性的,当按下快门,陀螺仪传感器180B检测终端设备102抖动的角度,根据角度计算出镜头模组需要补偿的距离,让镜头通过反向运动抵消终端设备102的抖动,实现防抖。陀螺仪传感器180B还可以用于导航,体感游戏场景。
气压传感器180C用于测量气压。在一些实施例中,终端设备102通过气压传感器180C测得的气压值计算海拔高度,辅助定位和导航。
磁传感器180D包括霍尔传感器。终端设备102可以利用磁传感器180D检测翻盖皮套的开合。在一些实施例中,当终端设备102是翻盖机时,终端设备102可以根据磁传感器180D检测翻盖的开合。进而根据检测到的皮套的开合状态或翻盖的开合状态,设置翻盖自动解锁等特性。
加速度传感器180E可检测终端设备102在各个方向上(一般为三轴)加速度的大小。当终端设备102静止时可检测出重力的大小及方向。还可以用于识别电子设备姿态,应用于横竖屏切换,计步器等应用。
距离传感器180F,用于测量距离。终端设备102可以通过红外或激光测量距离。在一些实施例中,拍摄场景,终端设备102可以利用距离传感器180F测距以实现快速对焦。
接近光传感器180G可以包括例如发光二极管(LED)和光检测器,例如光电二极管。发光二极管可以是红外发光二极管。终端设备102通过发光二极管向外发射红外光。终端设备102使用光电二极管检测来自附近物体的红外反射光。当检测到充分的反射光时,可以确定终端设备102附近有物体。当检测到不充分的反射光时,终端设备102可以确定终端设备102附近没有物体。终端设备102可以利用接近光传感器180G检测用户手持终端设备102贴近耳朵通话,以便自动熄灭屏幕达到省电的目的。接近光传感器180G也可用于皮套模式,口袋模式自动解锁与锁屏。
环境光传感器180L用于感知环境光亮度。终端设备102可以根据感知的环境光亮度自适应调节显示屏194亮度。环境光传感器180L也可用于拍照时自动调节白平衡。环境光传感器180L还可以与接近光传感器180G配合,检测终端设备102是否在口袋里,以防误触。
指纹传感器180H用于采集指纹。终端设备102可以利用采集的指纹特性实现指纹解锁,访问应用锁,指纹拍照,指纹接听来电等。
温度传感器180J用于检测温度。在一些实施例中,终端设备102利用温度传感器180J检测的温度,执行温度处理策略。例如,当温度传感器180J上报的温度超过阈值,终端设备102执行降低位于温度传感器180J附近的处理器的性能,以便降低功耗实施热保护。在另一些实施例中,当温度低于另一阈值时,终端设备102对电池142加热,以避免低温导致终端设备102异常关机。在其他一些实施例中,当温度低于又一阈值时,终端设备102对电池142的输出电压执行升压,以避免低温导致的异常关机。
触摸传感器180K,也称“触控面板”。触摸传感器180K可以设置于显示屏194,由触摸传感器180K与显示屏194组成触摸屏,也称“触控屏”。触摸传感器180K用于检测作用于其上或附近的触摸操作。触摸传感器可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器,以确定触摸事件类型。可以通过显示屏194提供与触摸操作相关的视觉输出。在另一些实施例中,触摸传感器180K也可以设置于终端设备102的表面,与显示屏194所处的位置不同。
骨传导传感器180M可以获取振动信号。在一些实施例中,骨传导传感器180M可以获取人体声部振动骨块的振动信号。骨传导传感器180M也可以接触人体脉搏,接收血压跳动信号。在一些实施例中,骨传导传感器180M也可以设置于耳机中,结合成骨传导耳机。音频模块170可以基于所述骨传导传感器180M获取的声部振动骨块的振动信号,解析出语音信号,实现语音功能。应用处理器可以基于所述骨传导传感器180M获取的血压跳动信号解析心率信息,实现心率检测功能。
按键190包括开机键,音量键等。按键190可以是机械按键。也可以是触摸式按键。终端设备102可以接收按键输入,产生与终端设备102的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。
马达191可以产生振动提示。马达191可以用于来电振动提示,也可以用于触摸振动反馈。例如,作用于不同应用(例如拍照,音频播放等)的触摸操作,可以对应不同的振动反馈效果。作用于显示屏194不同区域的触摸操作,马达191也可对应不同的振动反馈效果。不同的应用场景(例如:时间提醒,接收信息,闹钟,游戏等)也可以对应不同的振动反馈效果。触摸振动反馈效果还可以支持自定义。
指示器192可以是指示灯,可以用于指示充电状态,电量变化,也可以用于指示消息,未接来电,通知等。
SIM卡接口195用于连接SIM卡。SIM卡可以通过插入SIM卡接口195,或从SIM卡接口195拔出,实现和终端设备102的接触和分离。终端设备102可以支持1个或N个SIM卡接口,N为大于1的正整数。SIM卡接口195可以支持Nano SIM卡,Micro SIM卡,SIM卡等。同一个SIM卡接口195可以同时插入多张卡。所述多张卡的类型可以相同,也可以不同。SIM卡接口195也可以兼容不同类型的SIM卡。SIM卡接口195也可以兼容外部存储卡。终端设备102通过SIM卡和网络交互,实现通话以及数据通信等功能。在一些实施例中,终端设备102采用eSIM,即:嵌入式SIM卡。eSIM卡可以嵌在终端设备102中,不能和终端设备102分离。
以下,将结合附图对本申请实施例提供的危险场景预警方法进行具体介绍。以下实施例中均以智能眼镜作为上述可穿戴设备101,并以智能眼镜的配对的智能设备为手机举例说明。
此外,本申请实施例中,在智能眼镜未连接到其他智能设备的时候,可以根据智能眼镜自身采集的数据对用户群体类别及用户所处场景进行判断。在智能眼镜连接到其他智能设备的时候,智能眼镜可以与其他智能设备融合组网,即可以将其他智能设备采集到的数据与自身采集的数据相结合,而后更加精准的判断用户群体类别及判断是否处于危险场景。换言之,智能眼镜可以承担其他智能设备全部或部分的数据处理工作,本申请实施例对智能眼镜和其他智能设备的分工不做限定。
目前,部分智能设备已经具备检测用户身体数据及环境信息,并进行危险报警的功能,智能设备利用上述功能追踪用户的健康状况及判断用户是否处于危险场景,若用户发生危险则报警。比如,可以利用智能设备的传感器功能监测用户环境信息,当检测到用户发生危险后立即报警。
但是,当危险发生时,仅仅采取报警功能,等待救援,并不能避免危险的发生,并且报警后,由于用户无法立即脱离危险,还是会导致用户持续受到伤害。此外,用户危险判定标准单一,并不适用于所有的用户群体。比如,对于儿童来说,无成年人陪同时过马路即为危险场景,但是此时,智能设备采集的用户的生理信息监测正常,智能设备并不会报警。而对于成年人来说,遵守交通规则的过马路可以不视为一种危险场景。
因此,本申请实施例提供一种危险场景预警方法,在该方法中,智能眼镜中根据用户信息匹配用户群体类别,并根据每一用户群体类别对应预设置多种危险场景。用户使用智能眼镜后,智能眼镜根据用户使用的一种或多种智能设备采集的用户信息判断该用户所属的用户群体类别及是否处于该用户群体类别对应的危险场景。当用户处于危险场景时,为用户提供自救引导,并根据危险场景判断是否报警。比如,当儿童过马路时,采用语音或其他方式引导儿童过马路即可,而不必报警。当儿童处于火灾现场时,智能眼镜提供自救引导的同时报警,以化解危险。通过更加精准的危险场景判断及自救引导,使得用户可以尽快脱离危险。
在一种可能的实现方式中,可以根据用户特征信息创建适用于不同用户群体类别的危险场景。上述用户特征信息包括如下任一项或几项:用户年龄,用户健康状况,用户性别,用户职业。
可选的,每一用户群体类别可以对应于一个预警模式,当智能设备判定预警模式后,可以自动匹配该预警模式下的危险场景。
参见表1,示例性的,根据用户年龄和/或健康状况和/或性别和/或职业划分用户群体类别,每一用户群体类别对应一个预警模式,并对应创建一个或多个危险场景。
表1
上表1中,模式1为通用模式,对应于基本危险场景,适用于所有用户,即模式1为通用模式,会为每一用户配置该模式。比如,当用户面临一些自然灾害时,并不清楚何种方式为最佳的自救方式。或者,即使有的用户学习过面临一些自然灾害时如何自救,但是,当用户处于自然灾害场景时,由于紧张等因素而并不能及时采取有效的自救方式,还是需要一定的自救引导,减少用户受到的伤害。因此,可以将自然灾害危险场景设置为模式1对应的危险场景。
由于不同年龄段的用户面临的危险场景不同,故根据用户年龄划分用户群体类别,对应将预警模式划分为模式2-模式4。每一年龄段人群可以对应于不同年龄段的危险场景,如上表1中的未成年人危险场景,成年人危险场景及老年人危险场景。
当用户患有疾病时,一些特定场景会对该用户产生危险,比如空气质量较差的环境,如花粉或粉尘较多的环境会对哮喘病人产生危险,因此划分患病人员的用户群体类别,对应于疾病危险场景,并将预警模式中的模式5设置为疾病预警模式,在该模式中可以根据不同的疾病对应设置不同的危险场景。
当用户从事特殊职业时,如高危行业从业人员,这类人群会接触到一般人接触不到的特殊危险场景,因此设置特殊职业人员危险场景以避免危险的发生或帮助用户尽快脱离危险。如驯兽师日常工作会接触大量动物,有可能出现突发情况刺激动物发狂对用户造成危险,因此划分特殊职业人员的用户群体类别,对应于特殊职业危险场景,并将预警模式中的模式6设置为特殊职业预警模式,在该模式中可以根据不同的特殊职业对应设置不同的危险场景。
一些特殊保护群体,如女性,孕妇,残疾人等,一些特殊场景可能会对其产生危险,因此划分特殊保护群体的用户群体类别,对应于特殊保护群体危险场景,并将预警模式中的模式7设置为特殊保护群体预警模式,在该模式中可以根据不同的特殊保护群体对应设置不同的危险场景。
模式8为自定义模式,对应于自定义危险场景,适用于所有用户,即会为每一用户配置模式8。当用户认为在当前所有的危险场景外,还存在其他会对使用者造成危险的场景,则用户可以在模式8中,根据自身需求,创建不同的危险场景,进而满足用户的个性化需求。
上述危险场景包括潜在的会对用户造成伤害的场景,如危险动植物或十字路口等。当智能眼镜判断用户处于该潜在的危险场景时,会提醒用户注意危险并加以引导,以便用户化解危险。如引导用户不触碰或食用危险动植物,在十字路口注意来往车辆等。危险场景还包括用户已经处于的危险场景,如火灾,心脏病发作等。当智能眼镜判断用户已处于危险场景时,会针对已经发生的危险场景进行救援逃生讲解和演示,并启动自救系统实施自救导引或在适当场景向外求救。如火灾时,智能眼镜会引导用户自救,规划逃生路线及报警求救;心脏病病发时,会及时实施自救导引并向外界求助,把握“黄金3分钟”的救援时机。
需要说明的是,上述用户群体类别的划分方式仅为本申请实施例的一种示例性说明,还可以有其他划分方式。比如未成年人及其对应的预警模式和危险场景还可以划分的更细致,如将模式2再化分为模式2-1和模式2-2。其中,模式2-1对应“10岁以下儿童”,对应的危险场景同表1中的模式2对应的危险场景;模式2-2对应“10-18岁未成年人”,由于此年龄段的用户已具备一定的危险识别及自救能力,因此可以将表1中的模式2对应的危险场景中的“十字路口”和“与陌生人接触”去除后的危险场景作为模式2-2对应的危险场景。本申请实施例对此不做具体限定。并且,每一用户群体类别和预警模式对应的危险场景应不局限于表1中所列举的危险场景,可以理解的是,每一用户群体类别和预警模式应可以根据实际情况对应更多的危险场景。
可选的,用户可以利用与智能眼镜连接且具备编辑功能的智能设备如手机,电脑,PAD等对智能眼镜进行预警设置。其中预警设置是对智能眼镜中预警功能进行相关设置,比如预警模式、危险场景、预警方式等的设置。本申请实施例以智能眼镜与手机相连,利用手机进行预警设置为例进行说明。智能眼镜可以采用蓝牙、Wi-Fi或USB接口等方式与手机相连。参见图5中的(a)所示,用户在手机屏幕显示界面501中选择预警设置后可以进入预警设置页面,当开启预警模式对应的开关502为开启时,会显示危险场景设置及基本设置,可以进一步对危险场景及自救引导模式、声音等基本设置进行设置。用户可以选择通过关闭开关502的方式关闭预警模式。也可以通过语音等较为快捷的方式,关闭预警模式。如,当智能眼镜采集到用户语音“关闭预警模式”或“预警模式关闭”等词汇时,智能眼镜关闭预警模式。当预警模式关闭时,预警设置界面如图5中的(b)所示,隐藏危险场景及基本设置。示例性的,当用户在动物园参观时,可能某一场馆内的动物均会被智能眼镜预设为攻击性较大的动物,那么,当用户观看时,智能眼镜就有可能会频繁的进行危险预警,因此,此时用户就可以选择关闭智能眼镜的预警功能,以便正常参观。
可选的,用户可以在智能眼镜中设置危险场景。参见图6中的(a)所示,当用户通过开关502开启预警模式后,点击危险场景设置,就可以进入如图6中的(b)所示的危险场景设置界面,危险场景设置界面会显示所有的危险场景,如基本危险场景,未成年人危险场景,成年人危险场景,老年人危险场景,疾病危险场景等。智能眼镜会根据用户信息对用户群体类别及预警模式进行判断进而自动开启或关闭相应的危险场景,具体方式详见下文描述。如图6中的(b)所示,当前用户用为老年人,因此,默认开启基本危险场景及老年人危险场景。当然,用户也可以利用开关502开启或关闭相应的危险场景,比如,可以通过点击疾病危险场景对应的开关502,进而进行相应疾病危险场景的设置。之后,用户可进一步进行具体场景的设置,比如,点击基本危险场景后进入如图6中的(c)所示界面,在基本危险场景设置界面中,基本危险场景中的所有具体场景默认为开启。用户可以通关操作开关502,将基本危险场景中的地震、泥石流和海啸等用户所在地区并不常出现的危险场景关闭。
可选的,参见图7中的(a)所示,用户可以对预警模式中的一些基本功能进行设置,如点击预警设置界面的基本设置后,进入如图7中的(b)所示的界面,可以对自救引导模式,声音,显示,勿扰模式,辅助功能等进行设置。比如,点击自救引导模式,进入如图7中的(c)所示的界面,可以选择不同的自救引导模式。对于不同年龄段的人群来说,自救引导的方式是不同的。比如,对于未成年人来说,就需要采用通俗易懂的语音或动画进行引导,防止用户由于听不懂自救引导而采用错误的自救方式,造成损失。或者智能眼镜采用投影演示的方式,直接引导用户学习操作,快速自救。对于老年人来说,自救引导就需要更加慢的语速,给予用户更多的反应及操作时间。通常,智能眼镜都会根据预警模式自动匹配自救引导模式,比如,模式4适用的用户群体为老年人,就会直接匹配老年人模式的自救引导模式。此时,如果用户觉得当前自救引导模式不合适,可以通过在如图7中的(c)所示的界面,操作开关502,选择不同的自救引导模式。当然,也可以在如图7中的(b)所示的界面中进行其他预警的基本设置。比如,可以通过勿扰模式的设置,设置相应的时间段不必进行预警报警。又比如,可以通过辅助功能的设置,设置报警的联系人,LED闪烁等。本申请实施例不对此做具体限定。
如图4所示,为本申请实施例提供的一种危险场景预警方法,具体如下:
S401、智能眼镜开机,获取用户信息,根据用户信息匹配用户群体类别。
在一种可能的实现方式中,智能眼镜开机后,会自动采集用户信息,该用户信息包括通过自身传感器采集的信息也包括接收的其他用户设备采集的信息,根据用户信息确定用户特征信息。比如,智能眼镜可以对用户面部进行扫描,采集用户面部数据,如皮肤松弛度,皱纹,发型等,进而判断用户年龄,性别等用户特征信息。又比如,接收如智能手环等可穿戴设备检测的用户体征数据,对用户年龄,是否患有疾病等用户特征信息进行判断。该用户体征数据可以为心率、呼吸、血压等。如当多次或周期性采集用户心率数据异常时,可以判断用户患有心脏病。又比如,有的智能终端中用户已输入机主信息,该机主信息可能包括年龄,疾病史等。智能眼镜直接接收该机主信息就可以直接确定用户特征信息。又比如,通过人机交互的方式,引导用户输入自己的特征信息,智能眼镜获取该用户特征信息。其中,人机交互方式包含语音引导,如语音询问用户年龄等用户信息,用户回答后解析该语音提取用户信息,进而匹配用户群体类别;或者,图像引导,如出示包含用户信息采集的表格,由用户填写确认后,根据用户填写的用户信息匹配用户群体类别等。对于人机交互获得用户信息的方式本申请实施例不做具体限定。
可选的,用户还可以自行输入年龄等用户信息,以便更加精准的匹配用户群体类别。或者,一些不易根据检测到的用户数据判断的病症,用户可以自行选择。如哮喘病,心脏病等。示例性的,当智能设备采集用户数据之后,语音提示用户可以利用与智能眼镜连接且具备编辑功能的智能设备如手机,电脑,PAD等进行基本信息设置。语音提示用户可以进行基本信息设置后,如图8中的(a)所示,与智能眼镜相连的手机显示界面显示基本信息设置界面,在该界面,用户可以输入姓名,年龄等基本信息。可能此时智能设备根据采集到的用户信息并不能判断用户患有疾病,因此,是否患有疾病对应的开关502为关闭状态。此时若用户患有疾病,可以通过操作开关502开启该功能进入如图8中的(b)所示的基本信息设置界面,在该界面是否患有疾病功能为开启状态,并且在该功能下会对应显示不同的病症,用户可以结合自身的情况,通过操作开关502开启相应的病症。如用户患有哮喘病,则如图8中的(b)所示通过操作开关502开启哮喘病功能。通过用户基本信息的设置,使得智能设备可以进一步匹配用户群体类别,进而使得后续可以匹配到更多的适合用户的危险场景。
由此,结合上述各项用户信息,判断用户特征信息,进而匹配用户群体类别,进而可以匹配到对应的危险场景。其中,用户群体类别至少包括如下任一项或几项:未成年人、成年人、老年人、患病人员、特殊职业人员、特殊保护群体。比如,根据用户信息判断用户A为未成年人患有哮喘病,那么,参见表1,用户A的用户群体类别为未成年人和患病人员,之后智能眼镜就可以根据用户A的用户群体类别匹配到相应的基本危险场景、未成年人危险场景和疾病危险场景。
S402、智能眼镜根据用户群体类别,匹配危险场景。
如上文所述,参见表1智能眼镜根据用户群体类别匹配到相应的一个或多个危险场景。
在一种可能的实现方式中,智能设备根据用户信息判断用户群体类别之后,可以直接根据用户群体类别自动匹配到对应的一个或多个危险场景。并根据匹配到的危险场景对用户进行后续的危险场景检测预警。
在一种可能的实现方式中,智能设备根据用户信息判断用户群体类别之后,可以直接根据用户群体类别自动匹配到对应的一个或多个危险场景。之后,还可以语音提示用户可以进行相关预警设置或者由用户自行进行相关预警设置。结合如图5-图7所示的用户的选择确定最终的一个或多个危险场景及预警引导模式等信息。
可选的,一些不易根据检测到的用户信息判断的病症,用户可以自行选择。如哮喘病,心脏病等。比如,智能设备根据用户信息判断用户群体类别之后,语音提示用户可以进行相关疾病危险场景设置。此时,参见如图9中的(a)所示,与智能眼镜相连的智能设备直接进入危险场景设置的界面,进而用户可以直接在该界面通过操作开关502开启疾病预警模式。开启后,用户可以点击疾病危险场景进入如图9中的(b)所示的界面,在疾病危险场景设置界面,通过操作开关502选择相应的病症,并可以通过点击相应的病症以选择相应的危险场景。其中,如图9中的(b)所示,若用户患有哮喘病,用户根据自身情况可以选择通过操作开关502开启哮喘病危险场景。之后,用户可进一步进行哮喘病危险场景的设置,比如,点击哮喘病后进入如图9中的(c)所示界面,在哮喘病危险场景设置界面中,哮喘病危险场景中的所有具体场景默认为开启,哮喘病危险场景可以包括空气质量差,花粉,扬尘,人群密集等。用户可以通关操作开关502,将哮喘病危险场景中的花粉、扬尘等用户所在地区并不常出现的危险场景关闭。通过上述方式,可以更加准确的匹配更多符合用户情况的危险场景,防止危险的发生,并能在危险发生后及时自救。
在一种可能的实现方式中,智能设备根据用户群体类别匹配一个或多个第一危险场景后,提示用户可以再根据自身需求创建自定义的第二危险场景,则最终该用户对应的危险场景包括第一危险场景和第二危险场景。即如表1中的模式8对应的自定义危险场景,用户可以在如图10所示的界面进行自定义的第二危险场景设置。如图10中的(a)所示,在危险场景设置界面,用户可以直接通过开关502开启自定义危险场景,并通过点击自定义危险场景进入如图10中的(c)所示的自定义危险场景设置界面。或者,智能设备根据用户群体类别为用户匹配某一危险场景后,用户可以在该危险场景设置界面再进行自定义危险场景设置。如图10中的(b)所示,智能设备为用户匹配未成年人危险场景,在对应的设置界面,用户可以通过开关502开启自定义危险场景,并通过点击自定义危险场景进入如图10中的(c)所示的自定义危险场景设置界面。如图10中的(c)所示,用户可以通过点击“新建”按钮创建自定义危险场景。假设用户A为未成年人,家住19层,属于高层住户,当用户A靠近窗户时就有可能发生高空坠落危险,如此,创建场景1为“远离窗户”危险场景。可以为该场景创建关键词,便于智能设备确定该危险场景,如可以将关键词设置为“窗户”,“距离1米”等,即当用户A距离窗台距离小于1米时,智能眼镜启动危险预警。该关键词的添加可以为用户文字或语音输入,还可以为智能设备自动匹配的关键词。之后,用户还可以通过添加危险场景图片或图像,使智能设备能够更加准确的识别创建的自定义危险场景。并且可以利用添加的危险场景图片或图像对智能设备进行训练,以便后续智能设备可以准确的识别类似的危险场景。具体训练方法见下文建模部分所述。设置完毕后,用户通过点击“保存”按钮,保存创建的危险场景。
可选的,智能眼镜获得新建的危险场景后可以将其添加到服务器中,分享出来,同理,当其他用户也想创建相似的危险场景时,输入场景名称后,智能设备可以从服务器上自动匹配关键词及图像,同步到本地使用。如输入“远离窗户”,“窗户”等相似的场景名称,可以自动匹配对应的关键词和图像。或者,可以设置预设阈值,当创建某一危险场景的用户人数超过预设阈值时,则将该危险场景添加到对应的用户群体类别对应的危险场景中,简化用户创建过程,提高用户体验。如将远离窗户的危险场景添加到未成年人危险场景中。
在另一种可能的实现方式中,智能眼镜根据用户群体类别,匹配预警模式,该预警模式包括第一预警模式和至少一个第二预警模式。其中,第一预警模式对应于所有用户,第二预警模式对应于用户群体类别。根据预警模式匹配一个或多个危险场景,危险场景包括:对应于第一预警模式的第一危险场景和对应于第二预警模式的第二危险场景。即,参见表1,第一预警模式为模式1,第二预警模式为模式2-模式7。第一危险场景为基本危险场景,第二危险场景为未成年人危险场景,成年人危险场景,老年人危险场景,疾病危险场景,特殊职业人员危险场景,特殊保护群体危险场景。此时智能眼镜匹配到预警模式后,可以根据预警模式直接匹配到对应的一个或多个危险场景。
在另一种可能的实现方式中,智能眼镜开机后,直接语音提示用户可以利用与智能眼镜连接且具备编辑功能的智能设备如手机,电脑,PAD等进行如图5至图10所示的预警设置。即,不必执行上述步骤S401,直接根据用户的选择和/或创建的危险场景确定最终的一个或多个危险场景,并可以由用户直接选择预警引导模式等信息。
S403、智能眼镜获取环境信息,判断用户是否处于危险场景。若用户处于危险场景,则执行步骤S404,若用户未处于危险场景则执行步骤S405。
可选的,可以由智能眼镜根据自身采集到的用户信息判断用户是否处于危险场景。还可以由智能眼镜结合其他智能设备(如手机)采集到用户信息判断用户是否处于危险场景。或者,智能眼镜将采集到的用户信息发送到其他智能设备,由其他智能设备对用户当前是否处于危险场景进行判断后反馈给智能眼镜,本申请实施例对此不做具体限定。
在一种可能的实现方式中,可以通过智能眼镜采集当前用户所处场景的环境图像信息并进行分析。示例性的,分析环境图像信息中出现的目标对象的形体特征,以判断用户是否处于危险场景。比如,当智能眼镜采集到图像包含有毒的植物果实时,判断用户处于基本危险场景中的危险动植物危险场景,进而执行步骤S404,防止用户误触,误食等。又比如,当智能眼镜判断用户群体类别为老年人时,智能眼镜通过对采集到的环境图像信息分析确定用户正准备服用药品,并根据药品的图像信息判断当前药品是否为预配置的对症药品,若判断为非对症药品,则判断用户处于老年人危险场景中的药品使用危险场景。
可选的,智能眼镜可以结合智能设备(如智能手环)采集的用户体征数据对用户当前身体状况进行判断,以判断用户是否处于危险场景。示例性的,智能眼镜可以采集用户瞳孔数据,当用户瞳孔急速收缩时,表明可能用户受到惊吓或突发疾病;当预设时间段内未采集到用户的瞳孔数据时,表明用户可能已经昏迷。此时,结合智能手环对用户心率等数据的采集,更加准确的判断用户是否突发疾病。
可选的,智能眼镜可以结合智能设备采集的环境音频信息,判断用户是否处于危险场景。示例性的,当用户为儿童时,即对应用户群体类别中的未成年人时。首先,智能眼镜会将熟人的面部数据进行储存,之后,通过收集到的声音数据及图像数据,判断用户在与人接触。并且通过人脸面部识别确认当前与用户接触对象的面部数据非已储存的数据,进而判断当前用户正在与陌生人接触,因此,进行危险预警保证用户安全。示例性的,可以预配置一些敏感词汇。比如,当用户为用户群体类别中的老年人时,智能眼镜收集到的数据表明用户正在打电话,并通过声纹识别判断出用户正在与陌生人交谈,当采集到一些词汇如“转账”,“金额”等,表明用户处于老年危险场景中的诈骗危险场景。
可选的,智能眼镜可以结合智能设备环境传感器检测的信息,判断用户是否处于危险场景。其中,环境传感器检测到的信息包括如下任一项或几项:空气湿度、环境温度、环境光线、环境气味、环境声音、大气压强。比如,环境传感器检测到此时空气湿度逐渐增加,并且,智能眼镜采集到环境图像信息判断用户处于户外山脚处游玩,结合上述环境信息,智能眼镜可以推测降雨的可能性,以及发生山体滑坡或泥石流的可能性。进而确定用户当前是否处于危险场景。
可选的,智能眼镜可以结合智能设备采集的位置或速度数据,以判断用户是否处于危险场景。比如,智能眼镜可以结合手机定位装置,判断用户当前位置,比如是否位于十字路口等危险路段。或者,若智能眼镜判断用户正在驾驶车辆,结合位置信息,以判断用户是否在危险路段驾驶。又比如智能眼镜判断用户在驾驶车辆时,可以结合手机的速度传感器,判断用户是否在超速驾驶等。
在一种可能的实现方式中,可以为危险场景配置危险等级。比如,成年人危险场景中,超速驾驶为3级危险场景,在危险路段高速驾驶为2级危险场景,在雨雪天气危险路段高速驾驶为1级危险场景。根据用户处于的一个或多个危险场景对于用户的潜在危险性划分危险等级,针对不同级别的危险场景采取不同的预警方式。进而根据智能眼镜采集到的数据结合收集到的环境数据判断用户处于几级危险场景,以采取不用的预警方式。
在一种可能的实现方式中,智能眼镜可以根据用户经常处于的危险场景对危险场景进行建模训练。比如,用户A为未成年人,假设用户A每天上下学路上都会经过一个人流密集的十字路口,那么,用户A的智能眼镜就会采集该十字路口的图像,通过人工智能学习,统计分析该十字路口的红绿灯时长,路面宽度,车流和车速情况,根据用户A的平均通过速度建立模型,给出用户A通过路口的安全和危险范围,输入到用户A的智能眼镜中十字路口对应的危险场景训练模型中,用于训练针对用户A的未成年人危险场景中的十字路口危险场景,之后输出训练后的十字路口危险场景,能够实现用户A的智能眼镜对该场景更加精准的判断确认。例如,当用户A即将进入该十字路口时,结合当前实时的绿灯时长,剩余的通过距离(如绿灯剩余时间不足10秒时,路面宽度大于20米,最近的车距小于50米),最终识别出本次通过是否处于危险场景,并提醒用户A谨慎通过或是暂停通过。进一步的,由于用户A所处的环境可能是变化的,比如过十字路口时,可能红绿灯坏了,或者停电,需要根据之前该危险场景建模训练的数据进行预判,增加识别准确率和安全率。
又比如,用户B也为未成年人,假设用户B每天上下学路上都会经过一条小河,那么,用户B的智能眼镜就会采集该条河的图像,通过人工智能学习,统计分析水流的速度,水面的高度,天气的情况等,及用户B平均通过小河的速度或时间数据,输入到用户B的智能眼镜中溺水对应的危险场景训练模型中,用于训练针对用户B的未成年人危险场景中的溺水危险场景,之后输出训练后的溺水危险场景,能够实现用户B的智能眼镜对该场景更加精准的判断确认。例如在下雨天,河水高于用户B的膝盖,则认为用户B处于危险场景,并提醒用户B退回或是向周边求救。
可见,对于相同用户群体类别下的不同用户来说,经常遇到的危险场景也有可能是不相同的,因此,需要针对用户进行特定危险场景的建模训练,并且不断完善和更新危险场景数据,以便智能眼镜可以更加精准的进行危险预警,帮助用户避免危险或及时自救。其中,具体的建模训练算法可以参见现有技术,本申请实施例不做具体阐述。
S404、若用户处于危险场景,智能眼镜匹配预警方式,并启动预警。
在一种可能的实现方式中,预警方式包括如下任一项或几项:预警提醒、自救知识播放、逃生引导、广播求救、报警救援。其中,预警提醒可以包括语音提醒,如语音播放“请注意,当前处于某某危险场景”或单音节预警,如“滴!滴!滴!”鸣叫声等,还可以为灯光闪烁或震动等。自救知识播放为语音播放针对不同的危险场景预配置的自救知识。比如,火灾场景对应的火场自救知识等。还可以利用智能眼镜的虚拟显示器或者镜片播放文字或动画的自救知识,如图11所示,为利用智能眼镜的虚拟显示器播放火灾中的动画自救知识,使用户可以学习如何在火灾中自救,如采取低姿势或匍匐前进逃生。还可以利用与智能眼镜连接的手机或其他具有显示功能的智能设备播放文字或动画的自救知识,如图12所示,为利用与智能眼镜连接的手机播放火灾中的动画自救知识。逃生引导可以为智能眼镜结合手机等智能设备中的全球定位系统(global positioning system,GPS)判断的逃生路线引导或者结合室内逃生疏散图为用户提供逃生路线等,以帮助用户尽快脱离危险场景。如图13所示为利用智能眼镜的虚拟显示器显示室内逃生路线的示意图。如图14所示为利用与智能眼镜连接的手机显示室内逃生路线的示意图。用户可以按照该逃生路线尽快脱离险情。广播求救为智能眼镜广播求救信息,以告知路人当前用户处于危险场景,需要帮助。比如智能眼镜判断用户处于未成年人危险场景中的与陌生人接触的场景,当根据当前环境信息判断陌生人有强行接触动作时,可以通过广播,帮助用户向路人求救,以摆脱危险的陌生人,防止受到伤害。报警救援为向有关部门报警求助或者可以为拨打预设置的联系人电话等。比如,智能眼镜判断用户处于自然灾害场景中火灾危险场景时,可以自动拨打火警电话,以及时获得救援。
可选的,针对用户处于的一个或多个危险场景,匹配不同的预警方式,便于最大限度的化解危机。示例性的,智能眼镜判断用户匹配到危险场景中的十字路口危险场景,其中十字路口路段为交通事故高发路段,智能眼镜判断此时并未发生交通事故,那么则可以对用户进行安全预防宣传如自救知识播放,便于用户学习相关知识,以应对后续可能的危险情况的发生。比如,当用户遭遇交通事故时,智能眼镜可以进行自救知识播放及逃生引导,并且广播求救以寻求路人的帮助,在适当的时候还需要报警救援,以便及时得到救治。又比如,智能眼镜判断当前空气质量较差,用户处于疾病危险场景中的哮喘病人危险场景,智能眼镜就会进行预警提醒,以提醒当前场景对用户存在潜在危险,请用户尽快远离当前场景。又比如,智能眼镜通过采集到的数据,判断用户当前心脏病病发,智能眼镜会立即广播求救及报警救援,以便于实现心机梗塞的“黄金3分钟”自救。
可选的,当用户处于不同危险等级的危险场景时,可以匹配不同的预警方式。如下表2所示,可以在智能眼镜中存储预配置的危险等级与预警方式的对应关系。示例性的,可以根据危险场景对于用户的潜在危险性将危险等级划分为5个等级,每一危险等级对应一个或多个预警方式。比如,自然灾害危险场景的危险等级较高,可以将自然灾害危险场景的危险等级设置为较高级别,如设置为1级。当用户处于该等级较高的危险场景时,结合多种预警方式,保证用户安全。比如,当用户处于火灾危险场景时,智能眼镜就会预警提醒、逃生引导、广播求救及报警救援,使得用户尽快获得救援脱离火场。当用户处于危险性较小的危险场景时,可以为其设置较低的危险等级,如5级,此时,只需要预警提醒即可使用户避免伤害。如此,按照场景的危险性将危险场景划分危险等级,每一危险等级对应一个或多个预警方式,进而可以快速匹配合适的预警方式。
表2
可选的,用户可以为危险场景自定义危险等级及预警方式。智能设备可以根据当前危险场景自动匹配危险等级,由用户进行修改或确定后,根据用户确定的危险等级匹配预警方式;或者智能设备可以显示每一危险场景对应的危险等级及预警方式设置界面,在该界面可以自定义当前危险场景的危险等级及预警方式。示例性的,用户想要对溺水危险场景的危险等级及预警方式进行设置。首先,参见图15中的(a)所示,用户通过开启并点击危险场景设置中的未成年人危险场景,进入到如图15中的(b)所示的界面。在未成年人危险场景设置界面开启并点击溺水危险场景,进而到如图15中的(c)所示的界面。智能设备会在溺水危险场景设置界面自动显示对应的潜在危险场景如未溺水和已发生的危险场景如已溺水。可以为每一危险场景自定义危险等级及预警方式,如图15中的(c)所示,未溺水危险场景对应的卡片,智能设备可以自动匹配危险等级,或者由用户输入或选择危险等级为3级。此时,智能设备会自动匹配对应的预警方式,参见上表2,危险等级为3级时对应的预警方式为:预警提醒、自救知识播放和逃生引导。用户可以对该预警方式进行修改,输入或选择新的预警方式,或删除某些用户根据自身需求认为不需要的预警方式,如图15中的(c)所示,未溺水危险场景的预警方式,用户选择删除逃生引导的预警方式,而保留预警提醒及自救知识播放的预警方式。用户完成危险场景下每一卡片的设置可以点击保存按钮,保存当前设置。智能眼镜获取最终用户确定的预警方式后,采用该预警方式为用户预警。
此外,如图15中的(c)所示,用户可以选择关闭或删除某些危险场景类包含的不同危险场景。比如,用户根据场景描述结合自身情况认为未溺水危险场景包含的场景范围过大,不能较为完善的保护自己,可以删除溺水危险场景下的未溺水危险场景,再新建新的危险场景卡片。如图15中的(d)所示,将未溺水危险场景拆分为潜在溺水危险场景和即将溺水危险场景,删除未溺水危险场景。通过新建按钮,分别建立潜在溺水危险场景和即将溺水危险场景,输入或自动匹配场景描述,并设置对应的危险等级及预警方式。该场景描述可以为语音、文字、图片、图像等。示例性的,其中,潜在溺水危险场景可以为用户在河边散步,距离河道的距离为1米到3米;即将溺水危险场景可以为用户距离河道的距离小于1米且已进入水中。为防止用户后续还需要使用某一危险场景如未溺水危险场景,用户可以选择不删除该危险场景,而是将该危险场景关闭,以便后续需要时可以再打开。或者,用户也可以选择通过上述步骤S402中的自定义危险场景创建方法,先创建危险场景,再自定义对应的危险等级及预警方式。
需要说明的是,智能眼镜开始预警后,可由智能眼镜语音播报相应的内容。当智能眼镜连接到手机的时候,也可以由手机进行语音播报。或者,当智能眼镜连接到蓝牙耳机时,由蓝牙耳机进行语音播报,本申请实施例对此不做具体限定。
此外,当用户离开某一危险场景后或者完成当前危险场景自救后,智能眼镜返回步骤S403,继续对用户所处场景进行匹配,判断用户是否处于危险场景。
S405、若用户未处于危险场景,返回步骤S403。
具体的,智能眼镜实时采集用户环境信息,包括用户所处的环境图像信息和/或环境音频信息和/或环境传感器检测的信息等。实时匹配当前用户所处场景是否为危险场景。如处于危险场景则选择预警方式并启动预警;若未处于危险场景则继续采集用户环境信息,匹配危险场景。
由此可见,本申请提供的危险场景预警方法,可以对不同的用户群体划分不同的用户群体类别并对应设置不同的危险场景,对不同的危险场景设定相应的自救引导措施,通过智能眼镜识别用户是否处于危险场景,进而引导用户自救。相对于现有技术中,智能设备只提供检测功能或报警功能,无法提供必要的危机化解和自救服务。本申请实施例中,可以以智能眼镜为切入口,联合其他智能设备,发挥人工智能优势,分工协作,分析、识别预置、突发、潜在的危险,进行预警。对用户所处场景进行分析、识别,进而进行预警和自救引导,最大限度的实现危机化解和逃生,提高用户人身安全保障。
如图16所示,本申请实施例公开了一种终端设备,包括:一个或多个处理器1601;存储器1602;以及一个或多个计算机程序1603。上述各器件可以通过一个或多个通信总线1604连接。其中,上述一个或多个计算机程序1602被存储在上述存储器1602中并被配置为被该一个或多个处理器1601执行,该一个或多个计算机程序1603包括指令,上述指令可以用于执行上述的危险场景预警方法实施例中的各个步骤。
示例性的,上述处理器1601具体可以为图2所示的应用处理器201,上述存储器1602具体可以为图2所示的存储支持201。
该终端设备还包括通信模块1605;传感器1606;上述通信模块1605具体可以为图2所示的短距离处理器20,上述传感器1606具体可以为图2所示的传感器子系统212,本申请实施例对此不做任何限制。上述传感器1606可以用于执行检测用户特征数据、环境信息等上述危险场景预警方法中所涉及的步骤。
处理器1601可以是处理器或控制器,例如可以是中央处理器(centralprocessing unit,CPU),GPU,通用处理器,数字信号处理器(digital signal processor,DSP),专用集成电路(application-specific integrated circuit,ASIC),现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框,模块和电路。所述处理器也可以是实现计算功能的组合,例如包含一个或多个微处理器组合,DSP和微处理器的组合等等。
通信模块1605可以是收发器、收发电路、输入输出设备或通信接口等。例如,通信模块1605具体可以是蓝牙装置、Wi-Fi装置、外设接口等等。
存储器1602可以包括高速随机存取存储器,或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,随机存取存储器(random access memory,RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备,也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasableprogrammable read-only memory,EEPROM)、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。存储器1602可以是独立存在,通过通信总线1604与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。
本申请实施例还提供一种芯片系统,如图17所示,该芯片系统包括至少一个处理器1701和至少一个接口电路1702。处理器1701和接口电路1702可通过线路互联。例如,接口电路1702可用于从其它装置(例如终端设备102的存储器)接收信号。又例如,接口电路1702可用于向其它装置(例如处理器1701)发送信号。示例性的,接口电路1702可读取存储器中存储的指令,并将该指令发送给处理器1701。当所述指令被处理器1701执行时,可使得终端设备执行上述实施例中的可穿戴设备101执行的各个步骤。当然,该芯片系统还可以包含其他分立器件,本申请实施例对此不作具体限定。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质,该计算机存储介质中存储有计算机指令,当该计算机指令在终端设备上运行时,使得终端设备执行上述相关方法步骤实现上述实施例中的危险场景预警方法。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品,当该计算机程序产品在计算机上运行时,使得计算机执行上述相关步骤,以实现上述实施例中的危险场景预警方法。
另外,本申请的实施例还提供一种装置,该装置具体可以是组件或模块,该装置可包括相连的处理器和存储器;其中,存储器用于存储计算机执行指令,当装置运行时,处理器可执行存储器存储的计算机执行指令,以使装置执行上述各方法实施例中的危险场景预警方法。
其中,本申请实施例提供的终端设备、计算机存储介质、计算机程序产品或芯片均用于执行上文所提供的对应的方法,因此,其所能达到的有益效果可参考上文所提供的对应的方法中的有益效果,此处不再赘述。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,仅以上述各功能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模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的终端设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,模块或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:快闪存储器、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序指令的介质。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (27)
1.一种危险场景预警方法,其特征在于,所述方法包括:
获取用户信息,根据所述用户信息匹配用户群体类别;
根据所述用户群体类别匹配一个或多个危险场景;
获取环境信息,根据所述环境信息判断用户是否处于所述一个或多个危险场景;
若所述用户处于所述一个或多个危险场景,匹配预警方式启动预警。
2.根据权利要求1所述的危险场景预警方法,其特征在于,所述根据所述用户信息匹配用户群体类别,包括:
根据所述用户信息确定用户特征信息;所述用户特征信息包括如下任一项或几项:年龄,健康情况,性别,职业;
根据所述用户特征信息匹配所述用户群体类别。
3.根据权利要求2所述的危险场景预警方法,其特征在于,所述用户群体类别包括如下任一项或几项:未成年人、成年人、老年人、患病人员、特殊职业人员、特殊保护群体。
4.根据权利要求1-3任一项所述的危险场景预警方法,其特征在于,根据所述用户特征信息匹配所述用户群体类别,包括:
根据所述用户年龄和/或健康状况和/或性别和/或职业匹配所述用户群体类别。
5.根据权利要求1-4任一项所述的危险场景预警方法,其特征在于,根据所述用户群体类别匹配一个或多个危险场景,包括:
若所述用户为未成年人,则所述危险场景包括如下任一项或几项:溺水、触电、十字路口、与陌生人接触、危险物品;
若所述用户为成年人,则所述危险场景包括如下任一项或几项:危险操作驾驶,危险环境驾驶,危险路段驾驶;
若所述用户为老年人,则所述危险场景包括如下任一项或几项:药品使用,饮食,病情发作,诈骗;
若所述用户为患病人员,则所述危险场景包括如下任一项或几项:哮喘病人危险场景、心脏病人危险场景;所述哮喘病人危险场景包括如下任一项或几项:空气质量差、花粉、扬尘、人群密集;所述心脏病人危险场景包括如下任一项或几项:高空游乐场、剧烈运动、爬山、高原反应;
若所述用户为特殊职业人员,则所述危险场景包括如下任一项或几项:动物发狂、户外作业、防护装置异常;
若所述用户为特殊保护群体,则所述危险场景包括如下任一项或几项:夜间独自出行、陌生人尾随,孕妇久蹲,车流密度较大。
6.根据权利要求1-4任一项所述的危险场景预警方法,其特征在于,根据所述用户群体类别匹配一个或多个危险场景,包括:
为所有用户匹配自然灾害危险场景及危险动植物危险场景;所述自然灾害危险场景包括如下任一项或几项:火灾、地震、泥石流、沙尘暴、海啸;所述危险动植物危险场景包括如下任一项或几项:攻击性较大的动物,有毒植物。
7.根据权利要求1所述的危险场景预警方法,其特征在于,所述根据所述用户群体类别匹配一个或多个危险场景,包括:
根据所述用户群体类别匹配预警模式;所述预警模式包括第一预警模式和至少一个第二预警模式;其中,所述第一预警模式对应于所有用户,所述第二预警模式对应于所述用户群体类别;
根据所述预警模式匹配一个或多个危险场景;所述危险场景包括:对应于所述第一预警模式的第一危险场景和对应于所述第二预警模式的第二危险场景。
8.根据权利要求1-7任一项所述的危险场景预警方法,其特征在于,
所述预警方式包括如下任一项或几项:预警提醒、自救知识播放、逃生引导、广播求救、报警救援。
9.根据权利要求1-8任一项所述的危险场景预警方法,其特征在于,所述若所述用户处于所述一个或多个危险场景,匹配预警方式启动预警,包括:
根据所述一个或多个危险场景匹配所述预警方式启动预警;或,根据所述一个或多个危险场景对于所述用户的潜在危险性划分危险等级,根据所述危险等级匹配所述预警方式启动预警;或,根据所述用户确定的危险等级匹配所述预警方式启动预警;或,根据所述用户确定的所述一个或多个危险场景匹配的预警方式启动预警。
10.根据权利要求1-9任一项所述的危险场景预警方法,其特征在于,所述获取用户信息,根据所述用户信息匹配用户群体类别之后,所述方法包括:
提示用户选择确定所述一个或多个危险场景;或,根据所述用户群体类别自动匹配一个或多个危险场景;或,根据所述用户群体类别自动匹配一个或多个危险场景后,提示用户选择确定所述一个或多个危险场景;或,提示用户创建所述一个或多个危险场景;或,根据所述用户群体类别自动匹配一个或多个第一危险场景后,提示用户创建一个或多个第二危险场景,所述危险场景包括所述第一危险场景和所述第二危险场景。
11.根据权利要求1-10任一项所述的危险场景预警方法,其特征在于,
所述用户信息包括如下任一项或几项:用户面部信息,用户体征数据,用户输入的信息。
12.根据权利要求1-11任一项所述的危险场景预警方法,其特征在于,
所述环境信息包括用户所处的环境图像信息和/或环境音频信息和/或环境传感器检测的信息;所述环境传感器检测到的信息包括如下任一项或几项:空气湿度、环境温度、环境光线、环境气味、环境声音、大气压强。
13.一种终端设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器;
以及一个或多个计算机程序,其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中,所述一个或多个计算机程序包括指令;当所述指令被所述终端设备执行时,使得所述终端设备执行:
获取用户信息,根据所述用户信息匹配用户群体类别;根据所述用户群体类别匹配一个或多个危险场景;获取环境信息,根据所述环境信息判断用户是否处于所述一个或多个危险场景;若所述用户处于所述一个或多个危险场景,匹配预警方式启动预警。
14.根据权利要求13所述的终端设备,其特征在于,当所述指令被终端设备执行时,使得所述终端设备执行:
根据所述用户信息确定用户特征信息;所述用户特征信息包括如下任一项或几项:年龄,健康情况,性别,职业;根据所述用户特征信息匹配所述用户群体类别。
15.根据权利要求14所述的终端设备,其特征在于,所述用户群体类别包括如下任一项或几项:未成年人、成年人、老年人、患病人员、特殊职业人员、特殊保护群体。
16.根据权利要求13-15任一项所述的终端设备,其特征在于,当所述指令被终端设备执行时,使得所述终端设备执行:
根据所述用户年龄和/或健康状况和/或性别和/或职业匹配所述用户群体类别。
17.根据权利要求13-16任一项所述的终端设备,其特征在于,当所述指令被终端设备执行时,使得所述终端设备执行:
若所述用户为未成年人,则所述危险场景包括如下任一项或几项:溺水、触电、十字路口、与陌生人接触、危险物品;
若所述用户为成年人,则所述危险场景包括如下任一项或几项:危险操作驾驶,危险环境驾驶,危险路段驾驶;
若所述用户为老年人,则所述危险场景包括如下任一项或几项:药品使用,饮食,病情发作,诈骗;
若所述用户为患病人员,则所述危险场景包括如下任一项或几项:哮喘病人危险场景、心脏病人危险场景;所述哮喘病人危险场景包括如下任一项或几项:空气质量差、花粉、扬尘、人群密集;所述心脏病人危险场景包括如下任一项或几项:高空游乐场、剧烈运动、爬山、高原反应;
若所述用户为特殊职业人员,则所述危险场景包括如下任一项或几项:动物发狂、户外作业、防护装置异常;
若所述用户为特殊保护群体,则所述危险场景包括如下任一项或几项:夜间单身出行、陌生人尾随,孕妇久蹲,车流密度较大。
18.根据权利要求13-16任一项所述的终端设备,其特征在于,当所述指令被终端设备执行时,使得所述终端设备执行:
为所有用户匹配自然灾害危险场景及危险动植物危险场景;所述自然灾害危险场景包括如下任一项或几项:火灾、地震、泥石流、沙尘暴、海啸;所述危险动植物危险场景包括如下任一项或几项:危险性较大的动物,有毒植物。
19.根据权利要求13所述的终端设备,其特征在于,当所述指令被终端设备执行时,使得所述终端设备执行:
根据所述用户群体类别匹配预警模式;所述预警模式包括第一预警模式和至少一个第二预警模式;其中,所述第一预警模式对应于所有用户,所述第二预警模式对应于所述用户群体类别;
根据所述预警模式匹配一个或多个危险场景;所述危险场景包括:对应于所述第一预警模式的第一危险场景和对应于所述第二预警模式的第二危险场景。
20.根据权利要求13-19任一项所述的终端设备,其特征在于,
所述预警方式包括如下任一项或几项:预警提醒、自救知识播放、逃生引导、广播求救、报警救援。
21.根据权利要求13-20任一项所述的终端设备,其特征在于,当所述指令被终端设备执行时,使得所述终端设备执行:
根据所述一个或多个危险场景匹配所述预警方式启动预警;或,根据所述一个或多个危险场景对于所述用户的潜在危险性划分危险等级,根据所述危险等级匹配所述预警方式启动预警;或,根据所述用户确定的危险等级匹配所述预警方式启动预警;或,根据所述用户确定的所述一个或多个危险场景匹配的预警方式启动预警。
22.根据权利要求13-21任一项所述的终端设备,其特征在于,当所述指令被终端设备执行时,使得所述终端设备执行:
提示用户选择确定所述一个或多个危险场景;或,根据所述用户群体类别自动匹配一个或多个危险场景;或,根据所述用户群体类别自动匹配一个或多个危险场景后,提示用户选择确定所述一个或多个危险场景;或,提示用户创建所述一个或多个危险场景;或,根据所述用户群体类别自动匹配一个或多个第一危险场景后,提示用户创建一个或多个第二危险场景,所述危险场景包括所述第一危险场景和所述第二危险场景。
23.根据权利要求13-22任一项所述的终端设备,其特征在于,
所述用户信息包括如下任一项或几项:用户面部信息,用户体征数据,用户输入的信息。
24.根据权利要求13-23任一项所述的终端设备,其特征在于,
所述环境信息包括用户所处的环境图像信息和/或环境音频信息和/或环境传感器检测的信息;所述环境传感器检测到的信息包括如下任一项或几项:空气湿度、环境温度、环境光线、环境气味、环境声音、大气压强。
25.一种计算机存储介质,其特征在于,包括计算机指令,当所述计算机指令在终端设备上运行时,使得所述终端设备执行如权利要求1-12中任一项所述的危险场景预警方法。
26.一种计算机程序产品,其特征在于,当所述计算机程序产品在计算机上运行时,使得所述计算机执行如权利要求1-12中任一项所述的危险场景预警方法。
27.一种芯片系统,其特征在于,包括至少一个处理器和至少一个接口电路,所述至少一个接口电路用于执行收发功能,并将指令发送给所述至少一个处理器,当所述至少一个处理器执行所述指令时,所述至少一个处理器执行如权利要求1-12中任一项所述的危险场景预警方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910912598.4A CN112561113A (zh) | 2019-09-25 | 2019-09-25 | 危险场景预警方法及终端设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910912598.4A CN112561113A (zh) | 2019-09-25 | 2019-09-25 | 危险场景预警方法及终端设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112561113A true CN112561113A (zh) | 2021-03-26 |
Family
ID=75029347
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910912598.4A Pending CN112561113A (zh) | 2019-09-25 | 2019-09-25 | 危险场景预警方法及终端设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112561113A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113559509A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-10-29 | 网易(杭州)网络有限公司 | 游戏中的信息提示方法及装置、电子设备、存储介质 |
US11537198B1 (en) * | 2021-11-08 | 2022-12-27 | Meta Platforms Technologies, Llc | Reconfigurable headset that transitions between virtual reality, augmented reality, and actual reality |
CN117544717A (zh) * | 2022-08-02 | 2024-02-09 | 荣耀终端有限公司 | 风险识别方法和电子设备 |
CN118116157A (zh) * | 2024-04-29 | 2024-05-31 | 四川福汇达安全技术有限公司 | 一种室外通信作业的安全预警方法和系统 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103530978A (zh) * | 2013-10-18 | 2014-01-22 | 南京大学 | 一种面向特殊人群的危险感知与报警系统 |
CN105632049A (zh) * | 2014-11-06 | 2016-06-01 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 一种基于可穿戴设备的预警方法和装置 |
KR20160075203A (ko) * | 2014-12-19 | 2016-06-29 | 엘지전자 주식회사 | 이동 단말기 및 이의 제어 방법 |
CN107566358A (zh) * | 2017-08-25 | 2018-01-09 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种风险预警提示方法、装置、介质及设备 |
CN107680323A (zh) * | 2016-08-01 | 2018-02-09 | 北京心有灵犀科技有限公司 | 一种基于可穿戴设备的预警系统 |
CN107757471A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-03-06 | 上海爱优威软件开发有限公司 | 安全驾驶提醒方法以及移动终端 |
CN108885800A (zh) * | 2016-08-11 | 2018-11-23 | 英特吉姆股份有限公司 | 基于智能增强现实(iar)平台的通信系统 |
CN108933864A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-12-04 | 努比亚技术有限公司 | 智能眼镜提醒方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN109700113A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-05-03 | 迅捷安消防及救援科技(深圳)有限公司 | 智能头盔、消防救援方法及相关产品 |
CN109993944A (zh) * | 2018-01-02 | 2019-07-09 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种危险预警方法、移动终端及服务器 |
CN110121026A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-08-13 | 深圳传音控股股份有限公司 | 智能拍摄设备及其基于生物特征识别的场景生成方法 |
-
2019
- 2019-09-25 CN CN201910912598.4A patent/CN112561113A/zh active Pending
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103530978A (zh) * | 2013-10-18 | 2014-01-22 | 南京大学 | 一种面向特殊人群的危险感知与报警系统 |
CN105632049A (zh) * | 2014-11-06 | 2016-06-01 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 一种基于可穿戴设备的预警方法和装置 |
KR20160075203A (ko) * | 2014-12-19 | 2016-06-29 | 엘지전자 주식회사 | 이동 단말기 및 이의 제어 방법 |
CN107680323A (zh) * | 2016-08-01 | 2018-02-09 | 北京心有灵犀科技有限公司 | 一种基于可穿戴设备的预警系统 |
CN108885800A (zh) * | 2016-08-11 | 2018-11-23 | 英特吉姆股份有限公司 | 基于智能增强现实(iar)平台的通信系统 |
CN107566358A (zh) * | 2017-08-25 | 2018-01-09 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种风险预警提示方法、装置、介质及设备 |
CN107757471A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-03-06 | 上海爱优威软件开发有限公司 | 安全驾驶提醒方法以及移动终端 |
CN109993944A (zh) * | 2018-01-02 | 2019-07-09 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种危险预警方法、移动终端及服务器 |
CN108933864A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-12-04 | 努比亚技术有限公司 | 智能眼镜提醒方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN109700113A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-05-03 | 迅捷安消防及救援科技(深圳)有限公司 | 智能头盔、消防救援方法及相关产品 |
CN110121026A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-08-13 | 深圳传音控股股份有限公司 | 智能拍摄设备及其基于生物特征识别的场景生成方法 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113559509A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-10-29 | 网易(杭州)网络有限公司 | 游戏中的信息提示方法及装置、电子设备、存储介质 |
CN113559509B (zh) * | 2021-07-30 | 2024-04-16 | 网易(杭州)网络有限公司 | 游戏中的信息提示方法及装置、电子设备、存储介质 |
US11537198B1 (en) * | 2021-11-08 | 2022-12-27 | Meta Platforms Technologies, Llc | Reconfigurable headset that transitions between virtual reality, augmented reality, and actual reality |
US11822711B2 (en) | 2021-11-08 | 2023-11-21 | Meta Platforms Technologies, Llc | Reconfigurable headset that transitions between virtual reality, augmented reality, and actual reality |
US20240053818A1 (en) * | 2021-11-08 | 2024-02-15 | Meta Platforms Technologies, Llc | Reconfigurable headset that transitions between virtual reality, augmented reality, and actual reality |
CN117544717A (zh) * | 2022-08-02 | 2024-02-09 | 荣耀终端有限公司 | 风险识别方法和电子设备 |
CN118116157A (zh) * | 2024-04-29 | 2024-05-31 | 四川福汇达安全技术有限公司 | 一种室外通信作业的安全预警方法和系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112561113A (zh) | 危险场景预警方法及终端设备 | |
CN103282906B (zh) | 用于锻炼和个人安全的系统、方法、设备或计算机程序产品 | |
WO2021036568A1 (zh) | 辅助健身的方法和电子装置 | |
CN109710080A (zh) | 一种屏幕控制和语音控制方法及电子设备 | |
US11928947B2 (en) | Fall detection-based help-seeking method and electronic device | |
CN110222491A (zh) | 一种启动应用的方法及一种电子设备 | |
CN113552937A (zh) | 显示控制方法和可穿戴设备 | |
CN112783330A (zh) | 电子设备的操作方法、装置和电子设备 | |
CN114242037A (zh) | 一种虚拟人物生成方法及其装置 | |
CN113744874A (zh) | 风险预警方法、风险行为信息获取方法和电子设备 | |
CN113892920A (zh) | 可穿戴设备的佩戴检测方法、装置及电子设备 | |
CN205665839U (zh) | 可穿戴智能跌倒检测警报通知系统 | |
WO2022100407A1 (zh) | 智能眼罩、终端设备、健康管理方法与系统 | |
CN113996046B (zh) | 热身判断方法、装置及电子设备 | |
CN113509145A (zh) | 睡眠风险监测方法、电子设备及存储介质 | |
WO2021204036A1 (zh) | 睡眠风险监测方法、电子设备及存储介质 | |
CN115336968A (zh) | 一种睡眠状态检测方法与电子设备 | |
KR101572807B1 (ko) | 웨어러블 디바이스를 이용하여 영상 신호를 전송하는 방법, 이를 위한 장치 및 그 시스템 | |
CN113359120B (zh) | 用户活动距离的测量方法、设备和电子设备 | |
CN115551156B (zh) | 一种发光闪烁的方法及可穿戴设备 | |
CN113509144B (zh) | 提示方法及装置 | |
WO2021238338A1 (zh) | 语音合成方法及装置 | |
CN113380374B (zh) | 基于运动状态感知的辅助运动方法、电子设备及存储介质 | |
CN114362878B (zh) | 数据处理方法及电子设备 | |
WO2023237087A1 (zh) | 易孕期的预测方法、装置和电子设备 |
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 |