CN115470420B

CN115470420B - 基于知识图谱健康安全提示方法、电子设备及存储介质

Info

Publication number: CN115470420B
Application number: CN202211341823.1A
Authority: CN
Inventors: 李利明; 李钊; 翁翔羽; 张兴明
Original assignee: Beijing Zhiyuan Artificial Intelligence Research Institute
Current assignee: Beijing Zhiyuan Artificial Intelligence Research Institute
Priority date: 2022-10-31
Filing date: 2022-10-31
Publication date: 2023-03-24
Anticipated expiration: 2042-10-31
Also published as: CN115470420A

Abstract

本发明涉及健康数据的信息及通信技术领域，公开了一种基于知识图谱健康安全提示方法、电子设备及存储介质；该方法包括：根据静态目标知识图谱和当前静态目标信息，构建当前虚拟三维空间；并根据当前位置信息、用户移动速度和用户移动方向，在当前虚拟三维空间中构建虚拟用户和具有移动方向的用户虚拟移动路线；分别确定当前活动目标相对于用户的目标位置信息、目标移动方向和目标移动速度；在虚拟三维空间中，根据目标位置信息、目标移动方向和目标移动速度，构建虚拟活动目标及活动目标移动态势；根据用户虚拟移动路线识别用户的移动姿态数据，并将移动姿态数据与健康管理数据库进行对比，根据对比结果推荐体检建议，实时监测健康状况。

Description

基于知识图谱健康安全提示方法、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及健康数据的信息和通信技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱健康安全提示方法、电子设备及存储介质。

背景技术

现代生活节凑较快，许多人面临着各种压力，使得人们长期处于亚健康状态，虽然体检可以预先发现许多健康问题，但体检并不能及时的对健康进行检测，因此现有技术中存在没有实时监测健康状况的问题。此外，对于视觉存在障碍的人士，如何进行出行健康安全提示，现有技术也未给出有效的解决方案。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本发明提供了一种基于知识图谱健康安全提示方法、电子设备及存储介质。

第一方面，本发明提供了一种基于知识图谱健康安全提示方法，包括：

采集当前外界环境图像；

从外界环境图像识别出静态目标和活动目标；

获取当前位置信息、用户移动速度和静态目标知识图谱；静态目标知识图谱对应于用户预先在路径规划软件中设置的设定路径；

根据静态目标知识图谱和当前静态目标信息，构建当前虚拟三维空间；并根据当前位置信息、用户移动速度和用户移动方向，在当前虚拟三维空间中构建虚拟用户和具有移动方向的用户虚拟移动路线；

分别确定当前活动目标相对于用户的目标位置信息、目标移动方向和目标移动速度；

在虚拟三维空间中，根据目标位置信息、目标移动方向和目标移动速度，构建虚拟活动目标及活动目标移动态势；

根据用户虚拟移动路线识别用户的移动姿态数据，并将移动姿态数据与健康管理数据库进行对比，根据对比结果推荐体检建议；

根据用户虚拟移动路线和活动目标移动态势，对用户进行风险提示。

可选的，基于知识图谱健康安全提示方法还包括：

在用户设置选择设定路径后，在路径规划软件中，提取设定路径的预设范围内的静态目标，将静态目标作为实体。

可选的，基于知识图谱健康安全提示方法还包括：

将静态目标之间的关系作为边，静态目标的位置信息、参数信息作为节点属性，根据实体、边和节点属性构建三元组；根据三元组构建静态目标知识图谱。

可选的，基于知识图谱健康安全提示方法还包括：

通过预设的实体下载器从路径规划软件的程序代码中下载设定路径两侧的预设范围内的静态目标；

通过预设的实体之间关系提取模块从程序代码中抽取静态目标之间的关系；

通过预设的属性下载器从程序代码中获得静态目标的属性。

可选的，获取当前位置信息、用户移动速度和静态目标知识图谱之后，包括：

判断静态目标和静态目标知识图谱中实体的对应关系；

当判定静态目标多于静态目标知识图谱中实体时，确定出与静态目标知识图谱中实体不对应的静态目标；

根据三元组，将不对应的静态目标添加到静态目标知识图谱中。

可选的，从外界环境图像识别出静态目标和活动目标，包括：

预先对图像样本的每幅场景图像分解为一系列的超像素区域；超像素区域为在原始的像素基础上，提取目标图像的特征，将各个目标图像划分为一系列的图像区域；

对每个超像素区域提取出多尺度的物体框；

根据每个超像素区域的多尺度的物体框，通过预设的卷积神经网络进行训练，获得图像识别模型；

通过图像识别模型从外界环境图像识别出静态目标和活动目标。

可选的，基于知识图谱健康安全提示方法还包括：

从外界环境图像识别出设定道路；

在用户离开设定道路时，提示用户。

可选的，从外界环境图像识别出设定道路之后还包括：

从外界环境图像上识别设定道路上具有障碍物时，提示用户。

第二方面，本发明提供了一种电子设备，该电子设备包括：

存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；

计算机程序被所述处理器执行时实现上述第一方面所描述的基于知识图谱健康安全提示方法的步骤。

第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有基于知识图谱健康安全提示程序，基于知识图谱健康安全提示程序被处理器执行时实现上述第一方面所描述的基于知识图谱健康安全提示方法的步骤。

本发明实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：

本发明实施例提供的该方法，通过人体行走状态实时监测健康状况。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见的，对于本领域普通技术人员而言，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为本发明各个实施例提供的基于知识图谱健康安全提示方法的流程图。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”“部件”或“单元”可以混合地使用。

实施例一

本发明实施例提供一种基于知识图谱健康安全提示方法，如图1所示，该基于知识图谱健康安全提示方法包括：

S101，通过用户的穿戴设备采集当前外界环境图像；外界环境图像中包括静态目标信息和活动目标信息；静态目标包括建筑、道路、路灯、信号灯等。活动目标包括不同种类的车辆、人、动物等。

S102，通过图像识别方式从外界环境图像识别出静态目标和活动目标。

S103，获取当前位置信息、用户移动速度和预设的与设定路径对应的静态目标知识图谱。

S104，根据静态目标知识图谱和当前静态目标信息，构建当前虚拟三维空间；并根据当前位置信息、用户移动速度和用户移动方向，在当前虚拟三维空间中构建虚拟用户和具有移动方向的用户虚拟移动路线；

S105，分别确定当前活动目标相对于用户的目标位置信息、目标移动方向和目标移动速度；

S106，在虚拟三维空间中，根据目标位置信息、目标移动方向和目标移动速度，构建虚拟活动目标及活动目标移动态势；

S107，根据用户虚拟移动路线识别用户的移动姿态数据，并将移动姿态数据与健康管理数据库进行对比，根据对比结果推荐体检建议。

其中，健康管理数据库中存储有健康用户的正常移动姿态数据，正常移动姿态数据可以包括匀速直行等。例如，识别的用户的移动姿态数据为非匀速移动数据、蛇形移动数据，此时，比对结果认为用户处于非健康状态，从而推荐体检建议。

在一个具体的示例中，可以服务于视觉障碍用户，视觉障碍人士（盲人）在生活中具有诸多不便，独自出行方式特别局限，主要依赖于导盲杖、导盲犬等。但是，由于外界环境复杂，导盲杖的使用存在一定局限。而导盲犬还没有被大多数人所接受。

随着科学技术的进步，图像识别、AI技术、知识图谱等技术被广泛的应用于不同技术领域。特别是，知识图谱可以把不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。因此，基于图像识别、AI技术、知识图谱等技术，亟待研发出一种可以协助视觉障碍人士出行、安全提示的新技术。

一个具体的示例中，可以有效的对视觉障碍人士出行过程中进行风险提示。具体的，S107之后还可以包括：

本发明实施例通过用户的穿戴设备采集当前外界环境图像，从外界环境图像识别出静态目标和活动目标，获取当前位置信息、用户移动速度和静态目标知识图谱；静态目标知识图谱对应于用户预先在路径规划软件中设置的设定路径；从而可以根据静态目标知识图谱和当前静态目标信息，构建当前虚拟三维空间；并根据当前位置信息、用户移动速度和用户移动方向，在当前虚拟三维空间中构建虚拟用户和具有移动方向的用户虚拟移动路线，此外分别确定当前活动目标相对于用户的目标位置信息、目标移动方向和目标移动速度，并在虚拟三维空间中，根据目标位置信息、目标移动方向和目标移动速度，构建虚拟活动目标及活动目标移动态势，进而可以根据用户虚拟移动路线和活动目标移动态势，对用户进行风险提示，实现了一种依据知识图谱方式的出行提示方法，可以有效的对视觉障碍人士出行过程中进行风险提示。

在本发明实施例中，可以采用AI方式进行图像识别。具体的，可以通过预先获得的图像样本，在图像样本上进行分类标注，并训练图像识别模型，然后它能够给图像识别模型进行图像识别。例如，从外界环境图像识别出静态目标和活动目标，包括：

预先对图像样本的每幅场景图像分解为一系列的超像素区域；超像素区域为在原始的像素基础上，提取目标图像的特征，并将各个目标图像划分为一系列的图像区域；

对每个超像素区域提取出多尺度的物体框；

基于像素点的分类算法的复杂度会受到图像分辨率的影响，对于分辨率较大的图像，算法的计算开销会急剧上升，另外，场景标注过程中，单纯考虑像素点本身而忽略其周围的场景，会影响特征表达的判别性能，从而导致场景标注的准确性较低。本发明实施例通过预先对图像样本的每幅场景图像，将场景图像分解为一系列的超像素区域；超像素区域为在原始的像素基础上，提取目标图像的特征，各个目标图像划分为一系列的图像区域；对每个超像素区域提取出多尺度的物体框；根据每个超像素区域的多尺度的物体框，通过预设的卷积神经网络进行训练，获得图像识别模型；通过图像识别模型从外界环境图像识别出静态目标和活动目标，从而可以有效解决该问题。

此外，即便像素点的分类算法的分类准确度提高，也无法确保场景图像中各个物体在标注后能够有较为完整的形状和平滑的轮廓，从而影响到场景语义信息的表达。本发明实施例还可以通过区域一致性奖励方式，展现出目标图像的完整形状和平滑轮廓。

在本发明实施例中，设定路径是用户预先可以根据语音在预设的路径规划软件上进行设置，设定路径包含起点、终点以及起点和终点之间的路线，其中起点和终点之间的路线可以有多条。在用户设置设定路径时，可以通过语音播放设定路径的方式供用户选择。

在本发明实施例中，实体和实体以及直接的关系构成知识图谱，每个知识采用一个三元组表示。每个静态目标作为一个实体。具体的，在用户设置选择设定路径后，在路径规划软件中，提取设定路径的预设范围内的静态目标，将静态目标作为节点，静态目标之间的关系作为边，静态目标的位置信息、参数信息作为节点属性，构建一个三元组。其中，位置信息可以是静态目标的GPS位置，参数信息可以是静态目标的物理尺寸。其中预设范围可以是设定路径两侧1千米范围内。静态目标之间的空间位置关系作为知识图谱的边。

详细的，知识图谱中通过节点表示实体或概念，用边代表关系，从而将静态目标和关系构成一个语义网络。

其中，实体：指的是静态目标，建筑、道路、路灯、树木、信号灯等。

属性：静态目标的位置信息、参数信息。参数信息可以是静态目标的物理尺寸等。

关系：形式化一个函数，在知识图谱中以边的形式存在，用于描述图谱中实体间的关系。比如说，商场在小区的右侧；路灯在设定道路的左侧；树木在路灯的旁边。

基于上述定义，三元组是知识图谱的表征方式，即，G=（E，R，S），其中E={e₁,e₂,...e_|E|}是实体合集，R={r₁,r₂,...r_|E|}是关系集合，表征静态目标的三元组合集为S⊆E×R×E。

数据层的构建首先需要发现和添加实体，本发明实施例中主要是从设定路径两侧1千米范围内提取静态目标数据，并添加到实体中。在用户设置选择设定路径后，在路径规划软件中，提取设定路径的预设范围内的静态目标，将静态目标作为实体。将静态目标之间的关系作为边，静态目标的位置信息、参数信息作为节点属性，根据实体、边和属性构建三元组。

本发明实施例中数据来源主要是路径规划软件，可以通过预先设置的实体下载器、实体之间关系提取模块、属性下载器构建三元组。

路径规划软件需要支持实体下载器，实体下载器从路径规划软件的程序代码中下载设定路径两侧的预设范围内的静态目标；

实体之间关系提取模块可以采用自然语言处理开发的开源工具包CoreNLP，通过CoreNLP中的NER解析模块，分析程序代码中静态目标之间的关系，实现对静态目标的抽取。

属性下载器，可以从程序代码中获得静态目标的属性。

在一些实施例中，获取当前位置信息、用户移动速度和静态目标知识图谱之后，包括：

判断静态目标和静态目标知识图谱中实体的对应关系；

本发明实施例通过将不对应的静态目标添加到静态目标知识图谱，可以有效的扩充静态目标知识图谱，使静态目标知识图谱可以真实的反应出用户出现的外界环境，提高了出行安全。

其中，在现有技术中，通过GPS获取的位置信息，会存在一定的误差，而本发明实施例主要用于对视觉障碍人士进行出行提示，因此必须进行精确的位置匹配。也就是说，根据当前位置信息、用户移动速度和用户移动方向，在当前虚拟三维空间中构建用户虚拟移动路线的过程中，需要根据当前位置信息将用户当前位置映射到用户当前出行的道路上。

在一些实施例中，采用随机森林分类将用户当前位置映射到用户当前出行的道路。具体实现过程中，可以预先对设定路径的对应的地图进行地图网格化，划分为大小相同的多个网格，在每个网格对已映射结果训练分类器，之后保存训练好的分类器在线映射。

详细的，随机森林是一个分离器，由一组树形结构的分类器组成{h（x,θk）k=1,2，...}，其中{θk}是独立同分布的随机向量，并且每个树型基分类器使用简单投票法产生最可能的分类类别。

为了在随机森林中生成每棵单独的树，需要遵循以下步骤：

如果训练集中样本树为N，之后从原始样本中随机有放回的选择N个样本，把这N个样本用来训练单独的决策树。

在随机森林的构建过程中，当由放回采样替换每棵树的样本集时，大约由1/3的原始样本被排除。

在本发明实施例中随机森林的泛化误差可以表示为：

PE^*=P_x,y（mg（X,Y））<0；

其中mg（X,Y）表示间隔函数。间隔函数是衡量正确类别（X,Y）的平均投票数超过任何其他平均投票的程度。X表示预测相邻，Y表示正确类别。

随机森林的分类效果通过间隔函数的期望值衡量：

S=E_X,Y(mg（X,Y）)；

此外，设定路径通常包含多个路段，对这个设定路径的多个路段同时采用随机森林方式映射用户当前位置，会导致分类器的类别数量过多，时间复杂度增加，所需相应的计算成本也会增加。因此在一些实施例中将设定路径部分对应的地图网格化，划分为M×N个大小相同的网格，每个网格长为l=L/N，高为h=H/M。设定路径部分对应的地图左下角坐标为p₀(x₀,y₀)，设定路径部分对应的地图中任意移动的坐标为p(x,y)，该点所属的网格ID可通过下式计算得到：

ID=floor(N×(x-x₀)/L)+floor(M×(y-y₀)/H)×N；

式中的floor()为取整函数。

使用上述公式可以从GPS坐标中快速映射到所属网格。

将设定路径部分对应的地图网格化后，就可以依次在网格内训练随机森林分类器。

在一些实施例中，在虚拟三维空间中，根据目标位置信息、目标移动方向和目标移动速度，构建活动目标移动态势的具体实现方式可以为：

对于每个活动目标，根据目标位置信息、目标移动方向和目标移动速度，分别在虚拟三维空间中，构建具有移动方向的活动目标的虚拟移动移动路线；

在一些实施例中，根据用户虚拟移动路线和活动目标移动态势，对用户进行风险提示可以包括：

根据用户虚拟移动路线和活动目标移动态势，确定与用户移动方向不小于90度的活动目标；

在虚拟三维空间中，根据虚拟目标的t时刻的状态信息和虚拟用户的t时刻的状态信息，确定虚拟目标和虚拟用户的安全距离；其中，虚拟目标的状态信息由目标位置信息、目标移动方向和目标移动速度确定；虚拟用户的状态信息由用户的当前位置信息、用户移动速度和用户移动方向确定；其中，t时刻需要根据预先设置的用户对危险反应时间设置。比如说，预先对用户进行反应时间测试，用户的反应时间是3秒，则t时刻为3秒。

t时刻的状态信息为前时刻的位置信息、移动速度和用户移动方向确定，可以采用如下公式：

s(t)=s(t-1)+vt；

x(t)=s(t)×ω；

y(t)=s(t)×(90-ω)；

其中，s(t)为前时刻的位置信息，v为移动速度，ω为移动方向的角度，x(t)和y(t)为虚拟用户或虚拟活动目标的t时刻的两个方向的状态信息。两个方向可以是地图的横轴和纵轴方向。

当安全距离d(t)小于预设的安全距离阈值时，将活动目标确定为危险目标，并对用户进行风险提示。安全距离阈值需要根据预先设置的用户对危险反应距离设置。比如说，预先对用户进行反应时间测试，用户的反应距离是2米，则安全距离阈值是2米。

其中安全距离：

其中，x₀(t)和y₀(t)为虚拟活动目标的t时刻的两个方向的状态信息，x₁(t)和y₁(t)为虚拟活动目标的t时刻的两个方向的状态信息。

本发明实施例中通过预测方式确定安全距离，可以有效的对用户进行提示，并且本发明实施例独创的采用了上述安全距离的预测公式，不仅可以完成对活动目标的移动态势有效辨识，而且计算效率高，降低了硬件要求，可以有效避免因为计算安全距离的时间过长，导致风险提示失效的问题。

实施例二

本发明实施例提供一种电子设备，该电子设备包括：

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；

该计算机程序被处理器执行时实现如前述实施例所描述的基于知识图谱健康安全提示方法的步骤。

实施例三

本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有基于知识图谱健康安全提示程序，基于知识图谱健康安全提示程序被处理器执行时实现如前述实施例所描述的基于知识图谱健康安全提示方法的步骤。

实施例二、实施例三的具体实现可以参阅实施例一，具有相应的技术效果。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims

1.一种基于知识图谱健康安全提示方法，其特征在于，所述基于知识

图谱健康安全提示方法包括：

采集当前外界环境图像；

从所述外界环境图像识别出静态目标和活动目标；静态目标包括建筑、道路、路灯和信号灯；活动目标包括不同种类的车辆、人和动物；

获取当前位置信息、用户移动速度和静态目标知识图谱；所述静态目标知识图谱对应于用户预先在路径规划软件中设置的设定路径；在用户设置选择设定路径后，在路径规划软件中，提取设定路径的预设范围内的静态目标，将所述静态目标作为实体；

将所述静态目标之间的关系作为边，所述静态目标的位置信息、参数信息作为节点属性，根据所述实体、边和节点属性构建三元组；根据所述三元组构建静态目标知识图谱；

判断所述静态目标和所述静态目标知识图谱中实体的对应关系；当判定所述静态目标多于所述静态目标知识图谱中实体时，确定出与所述静态目标知识图谱中实体不对应的静态目标；根据所述三元组，将所述不对应的静态目标添加到所述静态目标知识图谱中；

根据所述静态目标知识图谱和当前静态目标信息，构建当前虚拟三维空间；并根据当前位置信息、用户移动速度和用户移动方向，在所述当前虚拟三维空间中构建虚拟用户和具有移动方向的用户虚拟移动路线；

在所述当前虚拟三维空间中，根据所述目标位置信息、目标移动方向和目标移动速度，构建虚拟活动目标及活动目标移动态势；

根据所述用户虚拟移动路线识别用户的移动姿态数据，并将所述移动姿态数据与健康管理数据库进行对比，根据对比结果推荐体检建议；

根据所述用户虚拟移动路线和活动目标移动态势，对用户进行风险提示；其具体包括：

在虚拟三维空间中，根据虚拟目标的t时刻的状态信息和虚拟用户的t时刻的状态信息，确定虚拟目标和虚拟用户的安全距离；其中，虚拟目标的状态信息由目标位置信息、目标移动方向和目标移动速度确定；虚拟用户的状态信息由用户的当前位置信息、用户移动速度和用户移动方向确定；其中，t时刻根据预先设置的用户对危险反应时间设置；

t时刻的状态信息为当前时刻的位置信息、移动速度和用户移动方向确定，采用如下公式：

s(t)=s(t-1)+vt；

x(t)=s(t)×ω；

y(t)=s(t)×(90-ω)；

其中，s(t)为当前时刻的位置信息，v为移动速度，ω为移动方向的角度，x(t)和y(t)为虚拟用户或虚拟活动目标的t时刻的两个方向的状态信息；两个方向包含地图的横轴和纵轴方向；

当安全距离d(t)小于预设的安全距离阈值时，将活动目标确定为危险目标，并对用户进行风险提示；安全距离阈值根据预先设置的用户对危险反应距离设置；

其中安全距离：

其中，x₀(t)和y₀(t)为虚拟活动目标的t时刻的两个方向的状态信息，x₁(t)和y₁(t)为虚拟用户的t时刻的两个方向的状态信息。

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱健康安全提示方法，其特征在于，所述的基于知识图谱健康安全提示方法还包括：

通过预设的实体之间关系提取模块从所述程序代码中抽取静态目标之间的关系；

通过预设的属性下载器从所述程序代码中获得静态目标的属性。

3.根据权利要求1或2所述的基于知识图谱健康安全提示方法，其特征在于，所述从所述外界环境图像识别出静态目标和活动目标，包括：

预先对图像样本的每幅场景图像分解为一系列的超像素区域；所述超像素区域为在原始的像素基础上，提取目标图像的特征，将各个目标图像划分为一系列的图像区域；

对每个超像素区域提取出多尺度的物体框；

通过所述图像识别模型从所述外界环境图像识别出静态目标和活动目标。

4.根据权利要求1或2所述的基于知识图谱健康安全提示方法，其特征在于，所述的基于知识图谱健康安全提示方法还包括：

从所述外界环境图像识别出设定道路；

在用户离开设定道路时，提示用户。

5.根据权利要求4所述的基于知识图谱健康安全提示方法，其特征在于，所述从所述外界环境图像识别出设定道路之后还包括：

从所述外界环境图像上识别设定道路上具有障碍物时，提示用户。

6.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；

所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-5中任意一项所述的基于知识图谱健康安全提示方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于知识图谱健康安全提示程序，所述基于知识图谱健康安全提示程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任意一项所述的基于知识图谱健康安全提示方法的步骤。