CN114973594B - 智能手表的信息交互方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

智能手表的信息交互方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种智能手表的信息交互方法、装置、电子设备及存储介质，该信息交互方法具体包括：检测与关联设备之间的设备绑定状态；当检测到所述设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态；当获取到无线接入信号时，基于所述无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位，并基于室内定位信息输出智能手表到所述关联设备的逆向导航信息；当未获取到无线接入信号时，触发所述智能手表进入监测模式；在所述监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制所述智能手表执行目标操作，本方案可以灵活地根据不同的紧急情况，及时且有效通过智能手表启动相应的防护措施。

Description

智能手表的信息交互方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及视频数据处理领域，特别是涉及一种智能手表的信息交互方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着社会的发展和进步，智能手表的功能也越来越多，智能手表除指示时间之外，还具有提醒、导航、校准、监测、交互等其中一种或者多种功能；显示方式包括指针、数字和/或图像等。
智能手表的其中一个应用场景为儿童防护场景，由于智能手表具备定位和通信功能，家长可以通过智能手表与儿童进行联系，但是在出现紧急状况时，儿童不便通过智能手表公开发起与家长进行联系，导致家长无法获知儿童当前的情况，如何在紧急情况下及时且有效通过智能手表启动相应的防护措施是现有智能手表急需解决的问题。
故需要提供一种智能手表的信息交互方法及装置，以解决上述的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供一种智能手表的信息交互方法及装置，可以在紧急情况下及时且有效通过智能手表启动相应的防护措施。
本发明实施例提供一种智能手表的信息交互方法，其包括：
检测与关联设备之间的设备绑定状态；
当检测到所述设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态；
当获取到无线接入信号时，基于所述无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位，并基于室内定位信息输出智能手表到所述关联设备的逆向导航信息；
当未获取到无线接入信号时，触发所述智能手表进入监测模式；在所述监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制所述智能手表执行目标操作。
在本发明所述的智能手表的信息交互方法中，所述基于所述无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位，包括：
获取预设决策树模型以及序列神经网络分类模型；
根据当前经纬度信息以及所述决策树模型，计算所述智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第一到达概率；
基于所述序列神经网络分类模型以及无线接入信号，计算所述智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率；
融合所述第一到达概率和第二到达概率，得到所述智能手表位于每个候选区域对应的目标定位概率，并将目标定位概率最大的位置确定为所述智能手表对应的室内定位。
在本发明所述的智能手表的信息交互方法中，所述根据当前经纬度信息以及所述决策树模型，计算所述智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第一到达概率，包括：
通过所述决策树模型提取当前经纬度信息的特征向量；
将所述特征向量输入至决策树模型中的每一棵树中，得到所述每一棵树对应的叶子节点，其中，每个所述叶子节点对应一个约束条件；
检测所述叶子节点是否符合对应的约束条件；
基于叶子节点是否符合对应的约束条件，输出每一棵树对应的分数值；
对多个分数值进行求和，得到所述智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第一到达概率。
在本发明所述的智能手表的信息交互方法中，所述基于所述序列神经网络分类模型以及无线接入信号，计算所述智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率，包括：
从所述无线接入信号中获取所述智能手表的物理地址以及无线信号接入强度值；
基于所述物理地址以及无线信号接入强度值，构建所述无线接入信号对应的无线接入信号特征；
通过所述序列神经网络分类模型以及无线接入信号特征，计算所述智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率。
在本发明所述的智能手表的信息交互方法中，所述在所述监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制所述智能手表执行目标操作，包括：
在所述监测模式下采集当前音频数据、当前图像数据以及加速度传感器数据；
检测所述加速度传感器数据的加速度值；
当检测到所述加速度值大于预设值时，在所述当前音频数据中分割出人声和环境声，并对所述当前图像数据进行图像识别；
基于所述人声、环境声和图像识别结果，输出当前环境对应的危险等级；
若当前环境对应的危险等级为一级危险等级时，控制所述智能手表发送危险警报信息至所述关联设备和预设服务器中，并开启所述智能手表中的摄像头和麦克风，以记录当前场景的场景信息；
若当前环境对应的危险等级为二级危险等级时，启动一键报警功能；响应于针对所述智能手表中任意区域的触发操作，控制所述智能手表进行报警操作。
在本发明所述的智能手表的信息交互方法中，还包括：
当检测到所述加速度值小于或等于预设值时，获取环境亮度；
识别所述环境亮度小于第一亮度值且大于等于第二亮度值时，开启所述智能手表的闪光灯，并关闭所述智能手表的加速度传感器；
识别所述环境亮度小于第二亮度值时，根据当前位置信息以及所述智能手表的移动趋势，输出安全路径信息，并将所述安全路径信息发送至所述关联设备中，当检测到所述智能手表与所述关联设备之间的距离大于预设安全距离时，播报导航至所述关联设备的导航路径信息。
在本发明所述的智能手表的信息交互方法中，还包括：
接收所述关联设备发送的目标互动信息；
在预设时间内未接收到针对所述目标互动信息触发的互动操作时，采集当前环境图像，并向所述关联设备发送当前位置信息和所述当前环境图像。
本发明实施例还提供一种智能手表的信息交互装置，包括：
监听模块，用于当检测到所述设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态；
定位模块，用于当获取到无线接入信号时，基于所述无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位；
输出模块，用于基于室内定位信息输出智能手表到所述关联设备的逆向导航信息；
触发模块，用于当未获取到无线接入信号时，触发所述智能手表进入监测模式；
控制模块，用于在所述监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制所述智能手表执行目标操作。
本发明实施例还提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时执行上述智能手表的信息交互方法。
本发明实施例还提供一种存储介质，其内存储有处理器可执行指令，所述指令由一个或一个以上处理器加载，以执行上述智能手表的信息交互方法。
本发明的智能手表的信息交互方法及智能手表的信息交互装置检测与关联设备之间的设备绑定状态后，当检测到所述设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态，当获取到无线接入信号时，基于所述无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位，并基于室内定位信息输出智能手表到所述关联设备的逆向导航信息，当未获取到无线接入信号时，触发所述智能手表进入监测模式；在所述监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制所述智能手表执行目标操作，可见，本发明的智能手表的信息交互方法及智能手表的信息交互装置，当与关联设备脱离绑定时，可以根据无线接入信号的连接状态，确定相应的信息交互方式，由此，可以灵活地根据不同的紧急情况，及时且有效通过智能手表启动相应的防护措施。
附图说明
图1为本发明的智能手表的信息交互方法的流程示意图；
图2为本发明提供的用户途径商铺的示意图；
图3为本发明的BERT模型示意图；
图4为本发明的智能手表的信息交互方法的另一流程示意图；
图5为本发明的智能手表的信息交互装置的一实施例的结构示意图；
图6为本发明的智能手表的信息交互装置的一实施例的定位模块的结构示意图；
图7为本发明的智能手表的信息交互装置的另一实施例的结构示意图；
图8为本发明的智能手表的信息交互装置所在的电子设备的工作环境结构示意图。
具体实施方式
请参照图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本发明的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所例示的本发明具体实施例，其不应被视为限制本发明未在此详述的其它具体实施例。
在以下的说明中，本发明的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行之作业的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，其将可了解到这些步骤及操作，其中有数次提到为由计算机执行，包括了由代表了以一结构化型式中的数据之电子信号的计算机处理单元所操纵。此操纵转换该数据或将其维持在该计算机之内存系统中的位置处，其可重新配置或另外以本领域技术人员所熟知的方式来改变该计算机之运作。该数据所维持的数据结构为该内存之实体位置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本发明原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域技术人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。
本发明的智能手表的信息交互方法及智能手表的信息交互装置可设置在任何的智能穿戴设备中，用于检测与关联设备之间的设备绑定状态，当检测到设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态，当获取到无线接入信号时，基于无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位，并基于室内定位信息输出智能手表到关联设备的逆向导航信息，当未获取到无线接入信号时，触发智能手表进入监测模式；在监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制智能手表执行目标操作。该智能穿戴设备包括但不限于智能手表、智能手环、智能眼镜或智能配饰，等等。该智能手表的信息交互装置优选为进行智能手表，其根据与关联设备之间的设备绑定状态，输出相应的信息交互方式，具体表现为：当与关联设备脱离绑定时，可以根据无线接入信号的连接状态，确定相应的信息交互方式，由此，可以灵活地根据不同的紧急情况，及时且有效通过智能手表启动相应的防护措施。
目前的智能手表的信息交互方法，通常是由智能手表被动地与其他设备进行信息传递、以及被动地与用户进行信息交互，比如，智能手表的定位功能需要由用户手动开启，并且，在紧急情况下，需要用户手动发送至相应的设备中，如在紧急情况下，由儿童手动发送定位信息至家长的手机等电子设备中。然而，若在紧急情况下，儿童无法使用智能手表，如遭遇到诱拐或对智能手表的安全守护功能不熟悉（如不熟悉如何发送定位），导致家长无法获知儿童当前的情况，由此看来，目前的智能手表的信息交互方法，无法在紧急情况下及时且有效通过智能手表启动相应的防护措施。
本发明提供一种智能手表的信息交互方案，在检测与关联设备之间的设备绑定状态后，当检测到设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态，当获取到无线接入信号时，基于无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位，并基于室内定位信息输出智能手表到关联设备的逆向导航信息，当未获取到无线接入信号时，触发智能手表进入监测模式；在监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制所述智能手表执行目标操作，可见，本发明的智能手表的信息交互方法及智能手表的信息交互装置，当与关联设备脱离绑定时，可以根据无线接入信号的连接状态，确定相应的信息交互方式，由此，可以灵活地根据不同的紧急情况，及时且有效通过智能手表启动相应的防护措施。
请参照图1，图1为本发明的智能手表的信息交互方法的一实施例的流程图。本实施例的智能手表的信息交互方法可使用上述的电子设备进行实施，本实施例的智能手表的信息交互方法包括：
步骤101、检测与关联设备之间的设备绑定状态；
步骤102、当检测到设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态；
步骤103、当获取到无线接入信号时，基于无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位；
步骤104、基于室内定位信息输出智能手表到关联设备的逆向导航信息；
步骤105、当未获取到无线接入信号时，触发所述智能手表进入监测模式；
步骤106、在监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制智能手表执行目标操作。
下面详细说明本实施例的智能手表的信息交互方法。
在步骤101中，智能手表可以通过蓝牙网关、红外网关或紫峰（Zigbee）网关与关联设备进行连接（即绑定）。以蓝牙网关为例，可以分别在智能手表和关联设备中开启蓝牙功能，然后，通过蓝牙网关建立设备之间的连接。可选地，在一些实施例中，可以通过Zigbee网关建立设备之间的连接，Z igBee是一项新型的无线通信技术，适用于传输范围短数据传输速率低的一系列电子元器件设备之间，在本发明中，并非通过蓝牙网关、红外网关等进行通信，而是通过该连接状态确保儿童处于家长的看管范围内，因此，可以利用Zigbee网关的低功耗和近距离的特性，通过Zigbee网关建立设备之间的连接。可选地，该关联设备可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、智能手表、智能眼镜等等，具体可以根据实际情况进行选择，在此不再赘述。
当检测到设备绑定状态为绑定状态时，则持续检测智能手表与关联设备之间的设备绑定状态；当检测到设备绑定状态为脱离绑定状态时，则执行步骤102.
在步骤102中，无线信号接入信号为WiFi信号，WiFi信号实质上是一种无线点，无线电是指在所有自由空间（包括空气和真空）传播的电磁波，是其中的一个有限频带，上限频率在3THz（太赫兹），下限频率较不统一，常见的有3KHz~3THz（ITU－国际电信联盟规定），9KHz~3THz，10KHz~3THz。
可选地，当获取到WiFi信号时，则可以执行步骤103；当未获取到WiFi信号时，则可以执行105。
在步骤103中，室内定位是指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通讯、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。然而，由于室内的信号容易受到墙壁格挡的影响，导致经纬度通常存在较大的误差，故，本发明采用GPS结合无线接入信号进行室内定位。
经纬度信息可以为全球定位系统定位所产生的定位信息，全球定位系统（GlobalPositioning System，GPS）是一种以人造地球卫星为基础的高精度无线电导航的定位系统，它在全球任何地方以及近地空间都能够提供准确的地理位置、车行速度及精确的时间信息，智能手表中可以装在有GPS接收机，并利用GPS接收机定从目标设备至GPS卫星的距离，并根据卫星星历所给出的观测瞬间卫星在空间的位置等信息求出目标设备的三维位置、三维运动速度和钟差等参数。
以商场的场景为例进行说明，在商场中往往会出现儿童走丢的情况，在本发明中，利用GPS和无线接入信号进行联合定位，确定智能手表在商场中的位置，如楼层、在对应楼层的区域等等，具体的，可以采用决策树模型和序列神经网络分类模型，结合无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位，即，可选地，步骤“基于无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位”，具体可以包括：
（11）获取预设决策树模型以及序列神经网络分类模型；
（12）根据当前经纬度信息以及所述决策树模型，计算智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第一到达概率；
（13）基于序列神经网络分类模型以及无线接入信号，计算智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率；
（14）融合第一到达概率和第二到达概率，得到智能手表位于每个候选区域对应的目标定位概率，并将目标定位概率最大的位置确定为所述智能手表对应的室内定位。
其中，决策树（Decision tree）是基于已知各种情况（特征取值）的基础上，通过构建树型决策结构来进行分析的一种方式，是常用的有监督的分类算法，在本申请中，可以采用分类回归树（Classification And Regression Tree，CART），对于本申请的经纬度预估场景而言，其因变量（即儿童可能会到达的地点）是离散的，因此，该CART模型为分类模型，即，预估儿童是否会到达目标地点，其输出为是或否。
决策树往往采用的是自上而下的设计方法，每迭代循环一次，就会选择一个特征属性进行分叉，直到不能再分叉为止。因此在构建决策树的过程中，选择最佳（既能够快速分类，又能使决策树的深度小）的分叉特征属性是关键所在。这种“最佳性”可以用非纯度（impurity）进行衡量。如果一个数据集合中只有一种分类结果，则该集合最纯，即一致性好；反之有许多分类，则不纯，即一致性不好。有许多指标可以定量的度量这种非纯度，最常用的有熵，基尼指数（Gini Index）和分类误差。
需要说明的是，由于商场内的商铺较多，对于CART而言，当需要分类的类别较多时，其分类的准确性较差，故，在此引入多个弱学习器所集成的强学习器，又称XGBoost模型，弱学习器组成强学习器涉及一个概念：集成学习。集成学习是指将若干弱分类器组合之后产生一个强分类器。弱分类器指那些分类准确率只稍好于随机猜测的分类器（错误率<50%），而强学习器的准确率则高于弱分类器的准确率。XGBoost主要利用特征维度对样本空间进行划分，通过不断地进行特征分裂来添加树，最终通过贪婪算法和调节树的最大深度的超参数得到一个包含K棵树的模型，并利用该模型对样本进行预测，具体的，将经纬度信息输入至决策树模型中的每一棵树中，然后，对每棵树输出的分数值进行求和，从而得到智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第一到达概率，也即，可选的，在一些实施例中，步骤“根据决策树模型以及经纬度信息，计算目标设备到达预设区域集合中每个预设区域对应的第一到达概率”，具体可以包括：
（21）通过决策树模型提取当前经纬度信息的特征向量；
（22）将特征向量输入至决策树模型中的每一棵树中，得到每一棵树对应的叶子节点，其中，每个所述叶子节点对应一个约束条件；
（23）检测所述叶子节点是否符合对应的约束条件；
（24）基于叶子节点是否符合对应的约束条件，输出每一棵树对应的分数值；
（25）对多个分数值进行求和，得到所述智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第一到达概率。
多个弱学习器为CART，将经纬度信息输入XGBoost模型，通过XGBoost模型提取经纬度信息的特征向量，将该特征向量输入该多个弱学习器，每个弱学习器都可以对该特征向量进行特征分裂，得到该弱学习器所在决策树的叶子节点，由于每个弱学习器都对应于一个约束条件，其中，在不同场景下，约束条件是不相同的，在分类树下，弱学习器的约束条件则为：基尼指数最小化准则，其中，基尼指数是一种不等性度量，可以用来度量任何不均匀分布，并且，基尼指数是是介于0~1之间的数，0-完全相等，1-完全不相等，总体内包含的类别越杂乱，基尼指数就越大（跟熵的概念很相似）。在CART算法中, 基尼不纯度表示一个随机选中的样本在子集中被分错的可能性。基尼不纯度为这个样本被选中的概率乘以它被分错的概率。当一个节点中所有样本都是一个类时，基尼不纯度为零。即，弱学习器的基尼指数最小时，则确定该弱学习器满足约束条件。
对于符合约束条件的叶子节点，那么弱学习器输出一个大于0的叶子节点分数，对于不符合约束条件的叶子节点，那么弱学习器输出一个小于0的叶子节点分数，重复执行上述过程，多个弱学习器将会输出多个叶子节点分数，通过对该多个叶子节点分数进行求和，得到智能手表到达预设区域中每个候选区域对应的第一到达概率。
需要说明的是，在本申请中，对于特定的场景，约束条件可以根据实际情况进行灵活设置，比如，在商场的场景下，可以将约束条件设置为：弱学习器的基尼指数最小时，且儿童到达离自身近的区域的概率大于到达离自身远的区域的概率，即，在智能手表所在点s附近有点a、点b、点c、点d以及点e，点a、点b以及点c与点s位于同一层，点d和点s位于不同层，点e和点s位于不同层，点a与点s之间的距离为5米，点b与点s之间的距离为10米，点c与点s之间的距离为10米，点d与点s之间的距离为45米，点e与点s之间的距离为25米，即，根据上述约束条件可知：智能手表所在点s到达点a的概率大于到达其他点的概率。还需要说明的是，在该示例下，距离指的是步行距离。
考虑到候选区域对应不同经度和纬度，故先根据经度区分不同高度的候选区域，然后，再通过纬度区分候选区域的位置，最后，基于智能手表的经纬度信息，逐一计算智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第一到达概率。
需要说明的是，由于商场内具有大量的墙体，智能手表的经纬度信息可能会存在一定的误差，请参阅图2，以商场中的商铺为例进行说明，当用户戴有智能手表途径商铺A时，其经纬度信息会指示用户位于商铺A所覆盖的区域内，然而，会存在一种情形是：用户并未进入该商铺A内，而是在商铺A外，图中圆形a表示用户在商铺A内，长方形b表示用户在商铺A所覆盖的区域内且未进入商铺A内，此时，可以通过XGBoost模型对该经纬度信息进行处理，从而预估用户是否进入商铺A内。
另外，可以根据无线接入信号和基于变换器的双向编码模型（BiDirectionalEncoder Rpresentation From Transformers，BERT），输出智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率。
其中，BERT是一种双向语言模型，它需要同时考虑单词的上文和下文，为了实现这一目的，模型采用了一种简单的方法：随机屏蔽（masking）部分输入token，然后训练模型去正确预测那些被屏蔽的token，具体来说，模型会随机选择语料中15%的单词，然后其中的80%会用[Mask]掩码代替原始单词，从而得到遮盖文本串，其中的10%会被随机换为另一个单词，剩下10%保持原单词不变，然后要求模型去正确预测被选中的单词。
需要说明的是，本发明的BERT模型并不做上下文的预测，而是将物理地址和无线信号接入强度值拼接为文本，利用BERT模型对文本的处理能力，预估智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率，即，可选地，步骤“基于序列神经网络分类模型以及无线接入信号，计算智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率”，具体可以包括：
（31）从无线接入信号中获取所述智能手表的物理地址以及无线信号接入强度值；
（32）基于物理地址以及无线信号接入强度值，构建无线接入信号对应的无线接入信号特征；
（33）通过序列神经网络分类模型以及无线接入信号特征，计算智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率。
需要说明的是，无线信号接入强度值，又称接收信号强度（Received SignalStrength，RSS），RSS用于衡量接入的无线信号的强度，物理地址，又称媒体存取控制位址（Media Access Control Address，MAC），也称为局域网地址（LAN Address），以太网地址（Ethernet Address）或物理地址（Physical Address），它是一个用来确认网络设备位置的位址，在此，需要引申一个概念，基础结构型基本服务集（Basic Service Set，BSS），基础结构型基本服务集被界定在接入点的传输范围内，接入点负责基础结构型网络所有的通信，包括同一服务区域内所有移动节点的通信，BSS可用于提供WIFI服务，BSSID就是设备虚拟的MAC地址，这个MAC可以和设备的实际MAC一样，也可以是在实际MAC基础上末尾数字有所变动，不同厂家实现方式不一样，本发明基于BSSID以及RSS构建无线信号接入信息对应的无线信号接入特征，具体形式如：X1:rx1;X2:rx2; X3:rx3；...XN:rxn，在预测时，将无线信号接入特征输入至BERT模型，输出智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率。
BERT模型是用于解决序列问题的神经网络结构，其输入的编码向量（长度是512）是3个嵌入特征的单位和，这三个词嵌入特征是：词嵌入、位置嵌入以及分割嵌入，请参阅图3，BERT的输入是token、segmentation和position embeddings的叠加，也就说每个单词的embedding是三个embedding的叠加。对于token embeddings（词嵌入），是通过单词表来实现的；而positional embedding（位置嵌入）s用来表示句子中单词的位置信息；segementembeddings（分割嵌入）则是对于句子整体的，即，用于区分两个句子，例如B是否是A的下文两个句子，例如B是否是A的下文，由于本发明的BERT模型并不做上下文的预测，因此，与常规的BERT模型的输入不同，在本发明中，将遮盖文本串B设置为全0序列，遮盖文本串A则为mac地址序列及其强度值，如图3所示，具体形式请参阅前面实施例，其中，每组遮盖文本串A均标注有用户所在区域，该区域包含区域内到店及区域内未到店，将遮盖文本串A和遮盖文本串B输入至BERT模型后，取输出序列的第一位C作为分类层的输入，从而预测候选区域集合中每个候选区域对应的第二到达概率。
综上，则得到第一到达概率和第二到达概率，保留第一到达概率大于0.6的候选区域或保留第二到达概率大于0.6的候选区域，并计算保留的候选区域其第一到达概率和第二到达概率的平均数，得到目标定位概率，最后，将目标定位概率最大的位置确定为智能手表对应的室内定位，需要说明的是，对于某个候选区域其存在信号缺失（如缺失经纬度定位信号或无线接入信号），且第一到达概率大于0.6的候选区域或第二到达概率大于0.6时，将该候选区域确定为参考区域，计算该参考区域与关联设备脱离绑定的点位之间的距离是否满足预设条件，当满足预设条件时，则将该参考区域对应的第一到达概率或第二到达概率确定为目标定位概率，随后执行步骤104。
在步骤104中，智能手表到关联设备的逆向导航信息具体可以表现为逆向导航路线，即，起点为关联设备的定位，终点为智能手表的室内定位。对于室内寻人而言，由于本发明的方案结合了经纬度和无线接入信号，由此，可以更精确地定位智能手表的位置，并且，智能手表在生成逆向导航信息后，还可以将该逆向导航信息发送至关联设备中，以便关联设备的用户通过该逆向导航信息找到儿童，整个过程无需儿童操作智能手表，由此，可以灵活地根据不同的紧急情况，及时且有效通过智能手表启动相应的防护措施。
在步骤105中，在监测模式下，可以监测当前环境数据和传感器数据，其中，当前环境数据可以包括当前图像数据和当前音频数据，传感器数据可以包括加速度传感器数据以及惯性测量单元数据。需要说明的是，加速度传感器数据携带有重力加速度信息和水平加速度信息，该惯性测量单元数据携带有智能手表在预设时间内的移动信息，利用该移动信息可以辅助经纬度信息进行后续的定位。
在步骤106中，可以基于当前环境数据和传感器数据，控制智能手表执行拍摄操作、录音操作、提示操作、报警操作中的一种或多种。可选地，在一些实施例中，可以根据加速度传感器对应的加速度值、当前音频数据以及当前图像数据，控制智能手表执行目标操作，即，步骤“在监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制智能手表执行目标操作”，具体可以包括：
（41）在监测模式下采集当前音频数据、当前图像数据以及加速度传感器数据；
（42）检测加速度传感器数据的加速度值；
（43）当检测到加速度值大于预设值时，在当前音频数据中分割出人声和环境声，并对当前图像数据进行图像识别；
（44）基于人声、环境声和图像识别结果，输出当前环境对应的危险等级；
（45）若当前环境对应的危险等级为一级危险等级时，控制智能手表发送危险警报信息至关联设备和预设服务器中，并开启智能手表中的摄像头和麦克风，以记录当前场景的场景信息；
（46）若当前环境对应的危险等级为二级危险等级时，启动一键报警功能；响应于针对智能手表中任意区域的触发操作，控制智能手表进行报警操作。
可选地，预设值可以为1m/s，也可以为0.5m/s，具体可以根据实际需求进行设置，例如，具体的，可以通过麦克风和摄像头分别采集前音频数据和当前图像数据，并从传感器数据中提取加速度传感器数据，需要说明的是，在未获取到无线接入信号，且加速度值大于预设值时，可能会发生儿童被诱拐的情况，故，在本发明的方案中，从当前音频数据中分割出人声和环境声，同时可以识别当前图像数据中的人像和/或环境图像，以识别当前图像数据中的人像为例进行说明，具体的，可以对人声的语音文本进行语义识别，在识别到目标关键词时，则输出当前环境对应的危险等级为一级危险等级，该目标关键词可以为“救命”等寻求救援的词汇。
此外，对人声的语音文本进行语义识别，未识别到目标关键词时，则记录该语音文本的语义识别结果，同时基于环境声和图像识别结果，输出当前环境对应的危险等级，若当前环境对应的危险等级为一级危险等级时，控制智能手表发送危险警报信息至关联设备和预设服务器中，该危险警报信息可以是文本信息，也可以是语音信息，具体可以根据实际情况进行设置，同时，开启智能手表中的摄像头和麦克风，以记录当前场景的场景信息，比如，根据连续采集的图像数据和声音数据，输出当前场景的场景类型，便于后续家长对智能手表进行追踪；若当前环境对应的危险等级为二级危险等级时，启动一键报警功能；响应于针对智能手表中任意区域的触发操作，控制智能手表进行报警操作，比如，在智能手表启动一键报警功能后，响应针对智能手表中任意按键或控件的触发操作，控制智能手表拨打报警电话，或控制智能手表将当前位置发送至关联设备中，同时，附带紧急求助信息，如“需要救援”等文字信息等等，具体可以根据实际情况进行设置，在此不再赘述。
可选地，在一些实施例中，当检测到加速度值小于或等于预设值时，此时，智能手表所处的场景可能为：在室外步行；因此，可以检测环境亮度，根据该环境亮度，输出相应的信息交互方式，即，本发明的信息交互方法具体还可以包括：
（51）当检测到加速度值小于或等于预设值时，获取环境亮度；
（52）识别环境亮度小于第一亮度值且大于等于第二亮度值时，开启智能手表的闪光灯，并关闭智能手表的加速度传感器；
（53）识别环境亮度小于第二亮度值时，根据当前位置信息以及智能手表的移动趋势，输出安全路径信息，并将安全路径信息发送至关联设备中，当检测到智能手表与关联设备之间的距离大于预设安全距离时，播报导航至关联设备的导航路径信息。
比如，可以通过红外传感器获取当前的环境亮度，其中，环境亮度的单位为Lux，1Lux等于1流明（lumen，lm）的光通量均匀分布于1m2面积上的光照度，识别到该环境亮度小于0.3Lux且大于0.03Lux时，则控制智能手表的闪光灯开启，避免儿童在能见度较低的环境下出现摔跤的情况，进一步的，当该环境亮度小于0.03Lux时，则控制智能手表的闪光灯开启，同时，根据当前位置信息和智能手表的移动趋势，输出安全路径信息，需要说明的是，智能手表的移动趋势可以由装载在智能手表中的关键测量单元测量得到，安全路径信息对应的路径终点可以是预先设定的，也可以是根据智能手表当前位置实时计算得到的，由于智能手表处于室外，因此，其经纬度定位的精度较高，故，在该场景下可以直接利用经纬度定位计算安全路径信息对应的路径终点，在确定安全路径信息后，将该安全路径信息发送至关联设备中，故，存在如下情况：
安全路径信息对应的路径终点为关联设备的实时位置点，当关联设备的位置保持不变时，安全路径信息为智能手表当前位置到关联设备的实时位置点的路径信息；当关联设备的位置发生变化时，且关联设备朝着智能手表的方向运动，此时，安全路径信息为变化的路径信息，安全路径信息的起点和终点分别为智能手表当前的位置点和关联设备的实时位置点；当关联设备的位置发生变化时，且关联设备远离智能手表的方向运动，则将终点确定为预设点位，该预设点位可以是商场、警察局或消防站等地点。
可选地，在一些实施例中，本发明的信息交互方法具体还可以包括：
（61）接收关联设备发送的目标互动信息；
（62）在预设时间内未接收到针对目标互动信息触发的互动操作时，采集当前环境图像，并向关联设备发送当前位置信息和当前环境图像。
其中，目标互动信息为目标类型的互动信息，或目标内容的互动信息，比如，目标类型为视频聊天类型，接收到关联设备发送的互动信息后，识别该互动信息的信息类型，当该互动信息为视频聊天信息时，在预设时间内未接收到针对目标互动信息触发的互动操作时，采集当前环境图像，并向关联设备发送当前位置信息和当前环境图像，比如，儿童针对该互动信息触发任何的操作，智能手表则采集当前环境图像，并向关联设备发送当前位置信息和当前环境图像。需要说明的是，预设时间可以预先设定的时间，如晚上9点至凌晨6点；预设时间还可以是由关联设备实时设定的，便于家长通过关联设备监控儿童的人身安全。
这样即完成了本实施例的智能手表的信息交互过程。
本实施例在检测与关联设备之间的设备绑定状态后，当检测到设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态，当获取到无线接入信号时，基于无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位，并基于室内定位信息输出智能手表到关联设备的逆向导航信息，当未获取到无线接入信号时，触发智能手表进入监测模式；在所述监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制智能手表执行目标操作，可见，本发明的信息交互方法，当与关联设备脱离绑定时，可以根据无线接入信号的连接状态，确定相应的信息交互方式，由此，可以灵活地根据不同的紧急情况，及时且有效通过智能手表启动相应的防护措施。
本申请实施例还提供一种智能手表的信息交互方法，其中，该信息交互装置集成在智能手表中，请参阅图4，具体流程如下：
步骤201、智能手表检测与关联设备之间的设备绑定状态；
步骤202、智能手表当检测到设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态；
步骤203、智能手表当获取到无线接入信号时，基于无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位；
步骤204、智能手表基于室内定位信息输出智能手表到关联设备的逆向导航信息。
步骤205、智能手表当未获取到无线接入信号时，触发所述智能手表进入监测模式。
步骤206、智能手表在监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制智能手表执行目标操作。
由上可知，智能手表在检测与关联设备之间的设备绑定状态后，智能手表当检测到设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态，智能手表当获取到无线接入信号时，基于无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位，并基于室内定位信息输出智能手表到关联设备的逆向导航信息，智能手表当未获取到无线接入信号时，触发智能手表进入监测模式；在所述监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制智能手表执行目标操作，可见，本发明的信息交互方法，当与关联设备脱离绑定时，可以根据无线接入信号的连接状态，确定相应的信息交互方式，由此，可以灵活地根据不同的紧急情况，及时且有效通过智能手表启动相应的防护措施。
本发明还提供一种智能手表的信息交互装置，请参照图5，图5为本发明的智能手表的信息交互装置的一实施例的结构示意图，本实施例的智能手表的信息交互装置可使用上述的智能手表的信息交互方法进行实施。本实施例的智能手表的信息交互装置30包括检测模块301、监听模块302、定位模块303、输出模块304、触发模块305以及控制模块306，具体如下：
检测模块301，用于检测与关联设备之间的设备绑定状态。
监听模块302，用于当检测到设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态。
定位模块303，用于当获取到无线接入信号时，基于无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位。
输出模块304，用于基于室内定位信息输出智能手表到关联设备的逆向导航信息。
触发模块305，用于当未获取到无线接入信号时，触发智能手表进入监测模式。
控制模块306，用于在监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制智能手表执行目标操作。
可选地，在一些实施例中，请参阅图6，图6为本发明的智能手表的信息交互装置的一实施例的定位模块的结构示意图，该定位模块303具体可以包括：
获取单元3031，用于获取预设决策树模型以及序列神经网络分类模型；
第一计算单元3032，用于根据当前经纬度信息以及所述决策树模型，计算智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第一到达概率；
第二计算单元3033，基于序列神经网络分类模型以及无线接入信号，计算智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率；
融合单元3034，用于融合第一到达概率和第二到达概率，得到智能手表位于每个候选区域对应的目标定位概率，并将目标定位概率最大的位置确定为智能手表对应的室内定位。
可选地，在一些实施例中，第一计算单元3032具体可应用于：通过决策树模型提取当前经纬度信息的特征向量；将特征向量输入至决策树模型中的每一棵树中，得到每一棵树对应的叶子节点，其中，每个叶子节点对应一个约束条件；检测叶子节点是否符合对应的约束条件；基于叶子节点是否符合对应的约束条件，输出每一棵树对应的分数值；对多个分数值进行求和，得到智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第一到达概率。
可选地，在一些实施例中，第二计算单元3033具体可应用于：从无线接入信号中获取智能手表的物理地址以及无线信号接入强度值；基于物理地址以及无线信号接入强度值，构建无线接入信号对应的无线接入信号特征；通过序列神经网络分类模型以及无线接入信号特征，计算智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率。
可选地，在一些实施例中，该控制模块306具体可应用于：在监测模式下采集当前音频数据、当前图像数据以及加速度传感器数据；检测加速度传感器数据的加速度值；当检测到加速度值大于预设值时，在当前音频数据中分割出人声和环境声，并对当前图像数据进行图像识别；基于人声、环境声和图像识别结果，输出当前环境对应的危险等级；若当前环境对应的危险等级为一级危险等级时，控制智能手表发送危险警报信息至关联设备和预设服务器中，并开启智能手表中的摄像头和麦克风，以记录当前场景的场景信息；若当前环境对应的危险等级为二级危险等级时，启动一键报警功能；响应于针对智能手表中任意区域的触发操作，控制智能手表进行报警操作。
可选地，在一些实施例中，该控制模块306具体还可应用于：当检测到加速度值小于或等于预设值时，获取环境亮度；识别环境亮度小于第一亮度值且大于等于第二亮度值时，开启智能手表的闪光灯，并关闭智能手表的加速度传感器；识别环境亮度小于第二亮度值时，根据当前位置信息以及智能手表的移动趋势，输出安全路径信息，并将安全路径信息发送至所述关联设备中，当检测到智能手表与关联设备之间的距离大于预设安全距离时，播报导航至关联设备的导航路径信息。
可选地，在一些实施例中，请参阅图7，信息交互装置30具体还可以包括采集模块307，该采集模块307具体可应用于：接收关联设备发送的目标互动信息；在预设时间内未接收到针对目标互动信息触发的互动操作时，采集当前环境图像，并向关联设备发送当前位置信息和当前环境图像
这样即完成了本实施例的信息交互装置30的信息交互过程。
本实施例的智能手表的信息交互装置的具体工作原理与上述智能手表的信息交互方法的实施例中的描述相同或相似，具体请参见上述智能手表的信息交互方法的实施例中的详细描述。
本实施例的智能手表的信息交互装置在检测与关联设备之间的设备绑定状态后，当检测到设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态，当获取到无线接入信号时，基于无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位，并基于室内定位信息输出智能手表到关联设备的逆向导航信息，当未获取到无线接入信号时，触发智能手表进入监测模式；在所述监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制智能手表执行目标操作，可见，本发明的信息交互方法，当与关联设备脱离绑定时，可以根据无线接入信号的连接状态，确定相应的信息交互方式，由此，可以灵活地根据不同的紧急情况，及时且有效通过智能手表启动相应的防护措施。
如本申请所使用的术语“组件”、“模块”、“系统”、“接口”、“进程”等等一般地旨在指计算机相关实体：硬件、硬件和软件的组合、软件或执行中的软件。例如，组件可以是但不限于是运行在处理器上的进程、处理器、对象、可执行应用、执行的线程、程序和／或计算机。通过图示，运行在控制器上的应用和该控制器二者都可以是组件。一个或多个组件可以有在于执行的进程和／或线程内，并且组件可以位于一个计算机上和／或分布在两个或更多计算机之间。
图8和随后的讨论提供了对实现本发明所述的信息交互装置所在的电子设备的工作环境的简短、概括的描述。图8的工作环境仅仅是适当的工作环境的一个实例并且不旨在建议关于工作环境的用途或功能的范围的任何限制。实例电子设备1012包括但不限于可穿戴设备、头戴设备、医疗健康平台、个人计算机、服务器计算机、手持式或膝上型设备、移动设备(比如移动电话、个人数字助理(PDA)、媒体播放器等等）、多处理器系统、消费型电子设备、小型计算机、大型计算机、包括上述任意系统或设备的分布式计算环境，等等。
尽管没有要求，但是在“计算机可读指令”被一个或多个电子设备执行的通用背景下描述实施例。计算机可读指令可以经由计算机可读介质来分布（下文讨论）。计算机可读指令可以实现为程序模块，比如执行特定任务或实现特定抽象数据类型的功能、对象、应用编程接口(API)、数据结构等等。典型地，该计算机可读指令的功能可以在各种环境中随意组合或分布。
图8图示了包括本发明的信息交互装置中的一个或多个实施例的电子设备1012的实例。在一种配置中，电子设备1012包括至少一个处理单元1016和存储器1018。根据电子设备的确切配置和类型，存储器1018可以是易失性的(比如RAM)、非易失性的（比如ROM、闪存等）或二者的某种组合。该配置在图1中由虚线1014图示。
在其他实施例中，电子设备1012可以包括附加特征和／或功能。例如，设备1012还可以包括附加的存储装置（例如可移除和／或不可移除的），其包括但不限于磁存储装置、光存储装置等等。这种附加存储装置在图8中由存储装置1020图示。在一个实施例中，用于实现本文所提供的一个或多个实施例的计算机可读指令可以在存储装置1020中。存储装置1020还可以存储用于实现操作系统、应用程序等的其他计算机可读指令。计算机可读指令可以载入存储器1018中由例如处理单元1016执行。
本文所使用的术语“计算机可读介质”包括计算机存储介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令或其他数据之类的信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。存储器1018和存储装置1020是计算机存储介质的实例。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字通用盘(DVD)或其他光存储装置、盒式磁带、磁带、磁盘存储装置或其他磁存储设备、或可以用于存储期望信息并可以被电子设备1012访问的任何其他介质。任意这样的计算机存储介质可以是电子设备1012的一部分。
电子设备1012还可以包括允许电子设备1012与其他设备通信的通信连接1026。通信连接1026可以包括但不限于调制解调器、网络接口卡(NIC)、集成网络接口、射频发射器／接收器、红外端口、USB连接或用于将电子设备1012连接到其他电子设备的其他接口。通信连接1026可以包括有线连接或无线连接。通信连接1026可以发射和／或接收通信媒体。
术语“计算机可读介质”可以包括通信介质。通信介质典型地包含计算机可读指令或诸如载波或其他传输机构之类的“己调制数据信号”中的其他数据，并且包括任何信息递送介质。术语“己调制数据信号”可以包括这样的信号：该信号特性中的一个或多个按照将信息编码到信号中的方式来设置或改变。
电子设备1012可以包括输入设备1024，比如键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备、红外相机、视频输入设备和／或任何其他输入设备。设备1012中也可以包括输出设备1022，比如一个或多个显示器、扬声器、打印机和／或任意其他输出设备。输入设备1024和输出设备1022可以经由有线连接、无线连接或其任意组合连接到电子设备1012。在一个实施例中，来自另一个电子设备的输入设备或输出设备可以被用作电子设备1012的输入设备1024或输出设备1022。
电子设备1012的组件可以通过各种互连（比如总线）连接。这样的互连可以包括外围组件互连(PCI)(比如快速PCI)、通用串行总线(USB)、火线(IEEE 13104)、光学总线结构等等。在另一个实施例中，电子设备1012的组件可以通过网络互连。例如，存储器1018可以由位于不同物理位置中的、通过网络互连的多个物理存储器单元构成。
本领域技术人员将认识到，用于存储计算机可读指令的存储设备可以跨越网络分布。例如，可经由网络1028访问的电子设备1030可以存储用于实现本发明所提供的一个或多个实施例的计算机可读指令。电子设备1012可以访问电子设备1030并且下载计算机可读指令的一部分或所有以供执行。可替代地，电子设备1012可以按需要下载多条计算机可读指令，或者一些指令可以在电子设备1012处执行并且一些指令可以在电子设备1030处执行。
本文提供了实施例的各种操作。在一个实施例中，所述的一个或多个操作可以构成一个或多个计算机可读介质上存储的计算机可读指令，其在被电子设备执行时将使得计算设备执行所述操作。描述一些或所有操作的顺序不应当被解释为暗示这些操作必需是顺序相关的。本领域技术人员将理解具有本说明书的益处的可替代的排序。而且，应当理解，不是所有操作必需在本文所提供的每个实施例中存在。
而且，尽管已经相对于一个或多个实现方式示出并描述了本公开，但是本领域技术人员基于对本说明书和附图的阅读和理解将会想到等价变型和修改。本公开包括所有这样的修改和变型，并且仅由所附权利要求的范围限制。特别地关于由上述组件（例如元件、资源等）执行的各种功能，用于描述这样的组件的术语旨在对应于执行所述组件的指定功能（例如其在功能上是等价的）的任意组件（除非另外指示），即使在结构上与执行本文所示的本公开的示范性实现方式中的功能的公开结构不等同。此外，尽管本公开的特定特征已经相对于若干实现方式中的仅一个被公开，但是这种特征可以与如可以对给定或特定应用而言是期望和有利的其他实现方式的一个或多个其他特征组合。而且，就术语“包括”、“具有”、“含有”或其变形被用在具体实施方式或权利要求中而言，这样的术语旨在以与术语“包含”相似的方式包括。
本发明实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。上述的各装置或系统，可以执行相应方法实施例中的方法。
综上所述，虽然本发明已以实施例揭露如上，实施例前的序号仅为描述方便而使用，对本发明各实施例的顺序不造成限制。并且，上述实施例并非用以限制本发明，本领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围以权利要求界定的范围为准。

Claims (9)

1.一种智能手表的信息交互方法，其特征在于，包括：
检测与关联设备之间的设备绑定状态；
当检测到所述设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态；
当获取到无线接入信号时，基于所述无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位，并基于室内定位信息输出智能手表到所述关联设备的逆向导航信息；
当未获取到无线接入信号时，触发所述智能手表进入监测模式；在所述监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制所述智能手表执行目标操作；
所述在所述监测模式下基于当前环境数据以及传感器数据，控制所述智能手表执行目标操作，包括：
在所述监测模式下采集当前音频数据、当前图像数据以及加速度传感器数据；
检测所述加速度传感器数据的加速度值；
当检测到所述加速度值大于预设值时，在所述当前音频数据中分割出人声和环境声，并对所述当前图像数据进行图像识别；
基于所述人声、环境声和图像识别结果，输出当前环境对应的危险等级；
若当前环境对应的危险等级为一级危险等级时，控制所述智能手表发送危险警报信息至所述关联设备和预设服务器中，并开启所述智能手表中的摄像头和麦克风，以记录当前场景的场景信息；
若当前环境对应的危险等级为二级危险等级时，启动一键报警功能；响应于针对所述智能手表中任意区域的触发操作，控制所述智能手表进行报警操作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位，包括：
获取预设决策树模型以及序列神经网络分类模型；
根据当前经纬度信息以及所述决策树模型，计算所述智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第一到达概率；
基于所述序列神经网络分类模型以及无线接入信号，计算所述智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率；
融合所述第一到达概率和第二到达概率，得到所述智能手表位于每个候选区域对应的目标定位概率，并将目标定位概率最大的位置确定为所述智能手表对应的室内定位。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据当前经纬度信息以及所述决策树模型，计算所述智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第一到达概率，包括：
通过所述决策树模型提取当前经纬度信息的特征向量；
将所述特征向量输入至决策树模型中的每一棵树中，得到所述每一棵树对应的叶子节点，其中，每个所述叶子节点对应一个约束条件；
检测所述叶子节点是否符合对应的约束条件；
基于叶子节点是否符合对应的约束条件，输出每一棵树对应的分数值；
对多个分数值进行求和，得到所述智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第一到达概率。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述序列神经网络分类模型以及无线接入信号，计算所述智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率，包括：
从所述无线接入信号中获取所述智能手表的物理地址以及无线信号接入强度值；
基于所述物理地址以及无线信号接入强度值，构建所述无线接入信号对应的无线接入信号特征；
通过所述序列神经网络分类模型以及无线接入信号特征，计算所述智能手表到达预设区域集合中每个预设区域对应的第二到达概率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
当检测到所述加速度值小于或等于预设值时，获取环境亮度；
识别所述环境亮度小于第一亮度值且大于等于第二亮度值时，开启所述智能手表的闪光灯，并关闭所述智能手表的加速度传感器；
识别所述环境亮度小于第二亮度值时，根据当前位置信息以及所述智能手表的移动趋势，输出安全路径信息，并将所述安全路径信息发送至所述关联设备中，当检测到所述智能手表与所述关联设备之间的距离大于预设安全距离时，播报导航至所述关联设备的导航路径信息。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
接收所述关联设备发送的目标互动信息；
在预设时间内未接收到针对所述目标互动信息触发的互动操作时，采集当前环境图像，并向所述关联设备发送当前位置信息和所述当前环境图像。
7.一种智能手表的信息交互装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于检测与关联设备之间的设备绑定状态；
监听模块，用于当检测到所述设备绑定状态为脱离绑定状态时，监听无线接入信号的连接状态；
定位模块，用于当获取到无线接入信号时，基于所述无线接入信号以及当前经纬度信息进行室内定位；
输出模块，用于基于室内定位信息输出智能手表到所述关联设备的逆向导航信息；
触发模块，用于当未获取到无线接入信号时，触发所述智能手表进入监测模式；
控制模块，用于在所述监测模式下采集当前音频数据、当前图像数据以及加速度传感器数据；检测所述加速度传感器数据的加速度值；当检测到所述加速度值大于预设值时，在所述当前音频数据中分割出人声和环境声，并对所述当前图像数据进行图像识别；基于所述人声、环境声和图像识别结果，输出当前环境对应的危险等级；若当前环境对应的危险等级为一级危险等级时，控制所述智能手表发送危险警报信息至所述关联设备和预设服务器中，并开启所述智能手表中的摄像头和麦克风，以记录当前场景的场景信息；若当前环境对应的危险等级为二级危险等级时，启动一键报警功能；响应于针对所述智能手表中任意区域的触发操作，控制所述智能手表进行报警操作。
8.一种电子设备，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，其中，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6任一项所述智能手表的信息交互方法的步骤。
9.一种存储介质，其内存储有处理器可执行指令，所述指令由一个或一个以上处理器加载，以执行如权利要求1至6中任一项所述智能手表的信息交互方法。
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