CN109190486B - 一种导盲控制方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开一种导盲控制方法及装置,属于导航技术领域,该方法包括:接收导航请求,所述导航请求中携带有导盲设备的标识信息;若确定获得的所述导盲设备当前的位置位于设置的任一可导盲区域内,则获取所述导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流;将保存的所述导盲设备的标识对应的盲人人脸图像,与从所述监控视频流中每一视频帧中提取的人脸图像进行比对,获得包含所述盲人人脸图像的视频帧,并利用所述包含所述盲人人脸图像的视频帧,确定所述盲人在所述导盲区域中的位置;确定所述导盲区域中距离所述盲人在设定区域内出现的障碍物的特征,将所述障碍物的特征发送给所述导盲设备进行播报,以尽可能地满足盲人的出行需求。
Description
技术领域
本申请涉及导航技术领域,尤其涉及一种导盲控制方法及装置。
背景技术
虽然我国的经济有了较大的增长,科技也取得了巨大的进步,但盲人的生存状况并没有得到多大改善,尤其是在外出时,复杂的现实环境给盲人的出行带来了巨大的安全隐患。
现实生活中,盲人在外出时,一般会借助导盲犬或盲人拐杖来辅助自己认路,利用这种方式很可能会消耗盲人较多的精力和体力,不能很好地满足盲人的外出需求。
发明内容
本申请实施例提供一种导盲控制方法及装置,尽可能地满足盲人的外出需求。
第一方面,本申请实施例提供的一种导盲控制方法,包括:
接收导航请求,所述导航请求中携带有导盲设备的标识信息;
若确定获得的所述导盲设备当前的位置位于设置的任一可导盲区域内,则获取所述导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流;
将保存的所述导盲设备的标识对应的盲人人脸图像,与从所述监控视频流中每一视频帧中提取的人脸图像进行比对,获得包含所述盲人人脸图像的视频帧,并利用所述包含所述盲人人脸图像的视频帧,确定所述盲人在所述导盲区域中的位置;以及
确定所述导盲区域中距离所述盲人在设定区域内出现的障碍物的特征,所述障碍物包括动态物和静态物,其中,所述动态物的特征至少包括动态物的运动速度和相对所述盲人的方位,且所述动态物的特征是根据所述监控视频流确定的;所述静态物的特征至少包括静态物的名称和相对所述盲人的方位,且所述静态物的特征是根据所述导盲区域内静态物的布局信息确定的;
将所述障碍物的特征发送给所述导盲设备进行播报。
采用上述方案,可为导盲设备提供任一可导盲区域内距离盲人在设定区域内障碍物的特征,并由导盲设备向盲人播报,便于盲人根据周围的障碍物信息确定出安全的行走方向,尽可能地满足盲人的出行需求。
为了以盲人面向的方向信息为基准确定每一障碍物相对盲人的方位,提升用户体验,在一种可能的实施方式下,若还获取有所述导盲设备检测到的盲人面向的方向信息,则还包括:
根据所述盲人在所述导盲区域中的位置、所述盲人面向的方向、预设距离和预设角度,确定所述设定区域。
在一种可能的实施方式下,根据以下步骤确定所述导盲区域中距离所述盲人在设定区域内出现的动态物的特征:
确定监控区域与设定区域的重叠面积大于预设面积的摄像头;
针对确定的每一摄像头,从所述监控视频流中挑选所述摄像头采集的子监控视频流;
根据所述子监控视频流确定在所述设定区域内出现的动态物的特征。
在一种可能的实施方式下,根据所述子监控视频流确定在所述设定区域内出现的动态物的特征,包括:
将所述子监控视频流中相隔预设帧数的两个视频帧组成视频帧对;
针对每一视频帧对,提取该视频帧对包含的两个视频帧中指定区域内的图像特征,根据提取的图像特征确定所述两个视频帧中的共同物,所述指定区域是根据所述摄像头的监控区域和所述设定区域之间的重叠区域确定的;
针对每一共同物,若确定该共同物在所述两个视频帧中的位置发生了变化,则将该共同物视为动态物;
针对每一动态物,根据包含该动态物的视频帧对确定该动态物的运动特征。
在一种可能的实施方式下,针对每一动态物,根据包含该动态物的视频帧对确定该动态物的运动特征,包括:
针对每一动态物,从包含该动态物的视频帧对中选择目标视频帧对;
根据该动态物在所述目标视频帧对中第一视频帧中的位置,确定该动态物在所述导盲区域中的第一位置,根据该动态物在所述目标视频帧对中第二视频帧中的位置,确定该动态物在所述导盲区域中的第二位置,所述第二视频帧的采集时间晚于所述第一视频帧;
根据该动态物在所述导盲区域中的第一位置、第二位置、以及所述第一视频帧与所述第二视频帧之间的时间采集差,确定该动态物的运动速度;并
根据该动态物在所述导盲区域中的第二位置、所述盲人在所述导盲区域中的位置和所述盲人面向的方向,确定该动态物相对所述盲人的方位。
在一种可能的实施方式下,所述可导盲区域为平面区域或者为立体区域。
在一种可能的实施方式下,将所述动态物的特征和所述静态物的特征发送给所述导盲设备之后,还包括:
返回若确定获得的所述导盲设备当前的位置位于设置的任一可导盲区域内,则获取所述导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流的步骤,直到满足以下任一条件:
根据获取到的所述导盲设备当前的位置信息确定所述导盲设备不再位于所述导盲区域内;
接收到导航结束的请求。
在一种可能的实施方式下,在确定静态物的特征之前,还包括:
计算本次确定的所述盲人在所述导盲区域中的位置与上次确定的所述盲人在所述导盲区域中的位置之间的距离;
确定所述距离大于或者等于预设距离。
第二方面,本申请实施例提供的一种辅助盲人行走的装置,包括:
接收模块,用于接收导航请求,所述导航请求中携带有导盲设备的标识信息;
获取模块,用于接若确定获得的所述导盲设备当前的位置位于设置的任一可导盲区域内,则获取所述导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流;
位置确定模块,用于将保存的所述导盲设备的标识对应的盲人人脸图像,与从所述监控视频流中每一视频帧中提取的人脸图像进行比对,获得包含所述盲人人脸图像的视频帧,并利用所述包含所述盲人人脸图像的视频帧,确定所述盲人在所述导盲区域中的位置;以及
障碍物确定模块,用于确定所述导盲区域中距离所述盲人在设定区域内出现的障碍物的特征,所述障碍物包括动态物和静态物,其中,所述动态物的特征至少包括动态物的运动速度和相对所述盲人的方位,且所述动态物的特征是根据所述监控视频流确定的;所述静态物的特征至少包括静态物的名称和相对所述盲人的方位,且所述静态物的特征是根据所述导盲区域内静态物的布局信息确定的;
发送模块,用于将所述障碍物的特征发送给所述导盲设备进行播报。
在一种可能的实施方式下,所述获取模块,还用于获取所述导盲设备检测到的盲人面向的方向信息;
所述障碍物确定模块,还用于根据所述盲人在所述导盲区域中的位置、所述盲人面向的方向、预设距离和预设角度,确定所述设定区域。
在一种可能的实施方式下,所述障碍物确定模块具体用于根据以下步骤确定所述导盲区域中距离所述盲人在设定区域内出现的动态物的特征:
确定监控区域与设定区域的重叠面积大于预设面积的摄像头;
针对确定的每一摄像头,从所述监控视频流中挑选所述摄像头采集的子监控视频流;
根据所述子监控视频流确定在所述设定区域内出现的动态物的特征。
在一种可能的实施方式下,所述障碍物确定模块具体用于:
将所述子监控视频流中相隔预设帧数的两个视频帧组成视频帧对;
针对每一视频帧对,提取该视频帧对包含的两个视频帧中指定区域内的图像特征,根据提取的图像特征确定所述两个视频帧中的共同物,所述指定区域是根据所述摄像头的监控区域和所述设定区域之间的重叠区域确定的;
针对每一共同物,若确定该共同物在所述两个视频帧中的位置发生了变化,则将该共同物视为动态物;
针对每一动态物,根据包含该动态物的视频帧对确定该动态物的运动特征。
在一种可能的实施方式下,所述障碍物确定模块具体用于:
针对每一动态物,从包含该动态物的视频帧对中选择目标视频帧对;
根据该动态物在所述目标视频帧对中第一视频帧中的位置,确定该动态物在所述导盲区域中的第一位置,根据该动态物在所述目标视频帧对中第二视频帧中的位置,确定该动态物在所述导盲区域中的第二位置,所述第二视频帧的采集时间晚于所述第一视频帧;
根据该动态物在所述导盲区域中的第一位置、第二位置、以及所述第一视频帧与所述第二视频帧之间的时间采集差,确定该动态物的运动速度;并
根据该动态物在所述导盲区域中的第二位置、所述盲人在所述导盲区域中的位置和所述盲人面向的方向,确定该动态物相对所述盲人的方位。
在一种可能的实施方式下,所述可导盲区域为平面区域或者为立体区域。
在一种可能的实施方式下,还包括:
循环模块,用于在将所述动态物的特征和所述静态物的特征发送给所述导盲设备之后,返回若确定获得的所述导盲设备当前的位置位于设置的任一可导盲区域内,则获取所述导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流的步骤,直到满足以下任一条件:根据获取到的所述导盲设备当前的位置信息确定所述导盲设备不再位于所述导盲区域内;接收到导航结束的请求。
在一种可能的实施方式下,所述障碍物确定模块还用于:
在确定静态物的特征之前,计算本次确定的所述盲人在所述导盲区域中的位置与上次确定的所述盲人在所述导盲区域中的位置之间的距离,确定所述距离大于或者等于预设距离。
第三方面,本申请实施例提供的一种电子设备,包括:至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器,其中:
存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,该指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述导盲控制方法。
第四方面,本申请实施例提供的一种计算机可读介质,存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于执行上述导盲控制方法。
另外,第二方面至第四方面中任一种设计方式所带来的技术效果可参见第一方面中不同实现方式所带来的技术效果,此处不再赘述。
本申请的这些方面或其它方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本申请实施例提供的导盲控制方法的应用场景示意图;
图2为本申请实施例提供的导盲控制方法的流程图;
图3为本申请实施例提供的一种设定区域的示意图;
图4为本申请实施例提供的又一种设定区域的示意图;
图5为本申请实施例提供的确定导盲区域中距离盲人在设定区域内出现的动态物的特征的方法流程图;
图6为本申请实施例提供的用于实现导盲控制方法的电子设备的硬件结构示意图;
图7为本申请实施例提供的导盲控制装置的结构示意图。
具体实施方式
为了尽量满足盲人的出行需求,本申请实施例提供了一种导盲控制方法及装置。
以下结合说明书附图对本申请的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请,并不用于限定本申请,并且在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
为了便于理解本申请,本申请涉及的技术术语中:
导盲设备,指辅助盲人行走的设备,可以为穿戴式设备也可以为非穿戴式设备,其内可安装全球定位***(Global Positioning System,GPS),以实时获取自身的位置信息,并且,当盲人按照指定的姿势穿戴或者放置导盲设备时,导盲设备还可检测到盲人面向的方向信息。
动态物,主要指人。
静态物,主要指导盲区域内不会发生移动的物体,如楼梯、电梯、路灯、垃圾桶、固定座椅等。
由于目前的定位***只能定位到一个小区或者一个医院,定位精度较低,无法满足盲人的出行需求,比如,盲人想要在一个小区里面散散步或者在医院里面找到某个诊室就诊,那么,只告诉盲人一个宽泛的地址是没有用的,为此,发明人想到对于一些比较相对固定的区域,如医院、图书馆、小区或者办公区,可以预先保存每个区域的布局信息,当确定盲人在某个可导航区域内行走时,再借助于这个区域内摄像头采集到的监控视频流来为盲人进行导航,辅助盲人行走。
具体地,如图1所示,为本申请实施例提供的导盲控制方法的应用场景示意图,包含一个服务器和3个可进行导盲的区域:导盲区域1、导盲区域2和导盲区域3,其中,每个导盲区域均安装有摄像头,服务器可获取到每个导盲区域中摄像头采集的监控视频流。
实际应用中,当盲人用户需要导航服务时,可通过导盲设备向服务器发送导盲请求,导盲请求中携带导盲设备的标识信息,服务器在接收到导盲请求后,可获取导盲设备的定位信息,在确定导盲设备位于某一可导盲区域内时,可获取导该盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流,比如距离当前时刻在5S内的监控视频流,之后,可将保存的导盲设备的标识对应的盲人人脸图像,与从监控视频流中每一视频帧中提取的人脸图像进行比对,确定包含盲人人脸图像的视频帧,利用这些视频帧确定盲人在该导盲区域中的位置,进而确定该导盲区域中距离盲人在设定区域内出现的障碍物的特征,并将障碍物的特征发送给导盲设备进行播报。
其中,障碍物包括动态物和静态物,动态物的特征至少包括动态物的运动速度和相对盲人的方位,且动态物的特征是根据监控视频流确定的;静态物的特征至少包括静态物的名称和相对盲人的方位,且静态物的特征是根据导盲区域内静态物的布局信息确定的。
这样,盲人就能知道自身周围障碍物的情况,为其在该导盲区域中行走提供了很好的便利条件。
如图2所示,为本申请实施例提供的导盲控制方法的流程图,包括以下步骤:
S201:接收导航请求,该导航请求中携带有导盲设备的标识信息。
为了便于盲人使用,当盲人按下导盲设备的电源开关时,即可触发导盲设备向服务器发送导航请求,并可在导盲请求中携带自身的标识信息。
S202:获得导盲设备当前的位置信息。
S203:若确定导盲设备当前的位置位于设置的任一可导盲区域内,则获取该导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流。
一般地,服务器中会存储若干个可导盲区域的位置信息,确定导盲设备当前的位置位于任一可导盲区域内时,即可获取该导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流,比如,距离当前时刻在设定时长内的监控视频流。
S204:将保存的导盲设备的标识对应的盲人人脸图像,与从监控视频流中每一视频帧中提取的人脸图像进行比对,确定包含盲人人脸图像的视频帧。
在具体实施时,盲人在购买导盲设备后,可通过导盲设备或者第三方平台将自己的人脸图像上传到服务器,服务器可将导盲设备的标识和盲人人脸图像进行对应存储,因此,服务器在获取到导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流之后,可将与导盲设备的标识对应的盲人人脸图像,与从监控视频流中每一视频帧中提取的人脸图像进行比对,进而确定出包含有盲人人脸图像的视频帧。
S205:利用包含盲人人脸图像的视频帧,确定盲人在导盲区域中的位置。
具体实施时,可能会有多个包含盲人人脸图像的视频帧,此时,可选择采集时刻较晚的一个视频帧,比如采集时刻最晚的包含盲人人脸图像的视频帧,进而根据预先确定的采集该视频帧的摄像头的位置标定表和盲人在该视频帧中的位置,确定盲人在导盲区域中的位置,其中,位置标定表中保存有该设摄像头采集到的视频帧中每一像素点在可导盲区域中的位置信息。
S206:确定设定区域的大小。
在具体实施时,可根据实际需要灵活确定设定区域的大小,比如设定区域可以是距离盲人在5米以内的区域,设定区域也可以是距离盲人在5米以内、且以盲人为中心行进路径宽度为1m的区域,如图3所示,矩形区域即为设定区域,其中,O为盲人所在位置,位于矩形的宽度中心上,矩形的长为5米,矩形的宽为1米。
在一种可能的实施方式下,导盲设备可实时检测到盲人用户面向的方位信息,并上报给服务器,此时,服务器可根据盲人在导盲区域中的位置、盲人面向的方向、预设距离和预设角度,确定设定区域,如图4所示,OAB所组成的扇形区域即为设定区域,其中,O为盲人所在位置,位于扇形区域的原点, r为预设距离,θ为预设角度。
S207:确定导盲区域中距离盲人在设定区域内出现的障碍物的特征。
其中,障碍物包括动态物和静态物,动态物的特征至少包括动态物的运动速度和相对盲人的方位,且动态物的特征是根据监控视频流确定的;静态物的特征至少包括静态物的名称和相对盲人的方位,且静态物的特征是根据导盲区域内静态物的布局信息确定的。
在具体实施时,可以按照图5所示的步骤确定导盲区域中距离盲人在设定区域内出现的动态物的特征:
S501a:确定监控区域与设定区域的重叠面积大于预设面积的摄像头。
在具体实施时,设定区域可能仅被一个摄像头覆盖,也可能被多个摄像头共同覆盖,对于这种情况,可以仅选择覆盖设定区域面积较多的摄像头,舍弃覆盖设定区域面积较少的摄像头,即,针对这多个摄像头中的每个摄像头,可计算该摄像头的监控区域和设定区域的重叠面积,仅挑选重叠面积大于预设面积的摄像头。
S502:针对确定的每一摄像头,从监控视频流中挑选摄像头采集的子监控视频流。
S503a:根据子监控视频流确定在设定区域内出现的动态物的特征。
在具体实施时,可将每一子监控视频流中相隔预设帧数的两个视频帧组成视频帧对,针对每一视频帧对,可以提取该视频帧对包含的两个视频帧中指定区域内的图像特征,这里,指定区域是根据摄像头的监控区域和设定区域之间的重叠区域确定的,进而根据提取的图像特征确定两个视频帧中的共同物,之后,针对每一共同物,若确定该共同物在所述两个视频帧中的位置发生了变化,则将该共同物视为动态物,最后,针对每一动态物,根据包含该动态物的视频帧对确定该动态物的运动特征。
具体地,针对每一动态物,可以从包含该动态物的视频帧对中选择目标视频帧对,这里,目标视频帧对是从采集时间较晚的视频帧对中选取的,比如,可以是采集时间最晚的视频帧对,之后,根据该动态物在目标视频帧对中的第一视频帧中的位置,确定该动态物在导盲区域中的第一位置,根据该动态物在目标视频帧对中的第二视频帧中的位置,确定该动态物在导盲区域中的第二位置,其中,第二视频帧的采集时间晚于第一视频帧,进而根据该动态物在导盲区域中的第一位置、第二位置、以及第一视频帧与第二视频帧之间的时间采集差,确定该动态物的运动速度,这里,可先计算第一位置和第二位置之间的距离,将该距离除以时间采集差即可得到该动态物的运动速度。
并且,可以根据该动态物在导盲区域中的第二位置、盲人在导盲区域中的位置和盲人面向的方向,确定该动态物相对盲人的方位,这里,额外考虑了盲人面向的方向,是为了以盲人面向的方向为基准来确定动态物相对盲人的方位,因为,不考虑盲人面向的方向时,动态物相对盲人的方位可能是西南方向、东南方向,盲人不太好辨认,但考虑盲人面向的方向以后,动态物相对盲人的方位可以转换为左前方、右前方、正前方,用户体验更好。
S208:将障碍物的特征发送给导盲设备进行播报。
在具体实施时,针对在设定区域内出现的每一障碍物,服务器还可记录该障碍物和盲人之间的距离,因此,发送给导盲设备的障碍物的特征还可包括障碍物的距离信息,这样,导盲设备的语音播报信息还可加入障碍物的距离信息,如左前方1米有人,右前方2米有楼梯,以进一步提升用户体验。
此外,导盲设备还可以选择导航模式,导盲模式分为单次导航和循环导航,如果是单次导航,则服务器执行完S208即可;如果是循环导航,服务器在执行完S208之后可返回S202,直到满足以下任一条件:
根据获取到的导盲设备当前的位置信息确定导盲设备不再位于该导盲区域内;
接收到导航结束的请求;
这样,针对导盲设备发送的导盲请求,服务器周期性发送障碍物的特征,使导盲设备对盲人周围的障碍物的特征进行周期性播报,可很好地辅助盲人行走,尽可能地满足盲人的出行需求。
此外,在进行循环导航的过程中,每次在确定静态物的特征之前,还可以计算本次确定的盲人在导盲区域中的位置与上次确定的盲人在所述导盲区域中的位置之间的距离,确定该距离大于或者等于预设距离,若确定该距离小于预设距离,则可将上次确定的静态物的特征当做本次确定的静态物的特征,这样,可避免一定时间段内盲人没有行走,而重复获取静态物的特征的操作,减小服务器的压力。
本申请实施例中,可导盲区域可以是平面区域,也可以是立体区域,在这两种区域内均可对盲人进行细粒度的导航,并且,在立体区域中,还可对盲人在不同楼层间的行走进行导航,导航功能更强大,下面结合具体的实施例对这两种情况分别进行介绍。
实际应用中,盲人在需要导航服务时,可打开导盲设备的开关,触发导盲设备会向服务器发送导航请求,服务器根据在接收到导航请求后,可获取导盲设备的位置信息,假设服务器根据导盲设备的位置信息确定导盲设备位于某一可导盲的小区内,则可获取小区中摄像头采集到的过去5s内的监控视频流,将保存的导盲设备的标识对应的盲人人脸图像,与从监控视频流中每一视频帧中提取的人脸图像进行比对,确定包含盲人人脸图像的视频帧,并利用这些视频帧确定盲人在小区中的位置,假设盲人位于小区内5号楼附近,则可从监控视频流中挑选5号楼附近摄像头所采集的子监控视频流,分析这些子监控视频流确定距离盲人在设定区域内出现的动态物的特征,假设确定出的动态物的特征为:左前方2米处有人,正前方4米内有人,并根据小区的平面布局信息确定距离盲人在设定区域内出现的静态物的特征,假设确定出的静态物的特征为:右前方2米处有垃圾桶,正前方2米处有凳子,那么,服务器可以将这些信息均发送给导盲设备,由导盲设备向盲人进行语音播报,若盲人选择了循环导航模式,还可返回获取导盲设备的位置信息的步骤,直到接收到导航结束请求(盲人关闭导盲设备的开关即可触发),这样,盲人根据自己周围障碍物的信息,即可确定出安全的行走方向,可较好地满足盲人在小区内自由行走的需求。
沿用上例,若服务器根据导盲设备的位置信息确定导盲设备位于某一可导盲的医院内,则可获取医院中摄像头采集到的过去5s内的监控视频流,将保存的导盲设备的标识对应的盲人人脸图像,与从监控视频流中每一视频帧中提取的人脸图像进行比对,确定包含盲人人脸图像的视频帧,并利用这些视频帧确定盲人在医院中的位置,假设盲人位于二楼大厅,则可从监控视频流中挑选拍摄区域覆盖二楼大厅的摄像头所采集的子监控视频流,分析这些子监控视频流确定距离盲人在设定区域内出现的动态物的特征,假设确定出的动态物的特征为:左前方2米处有人,并根据医院的室内布局信息确定距离盲人在设定区域内出现的静态物的特征,假设确定出的静态物的特征为:右前方2米处有电梯,正前方2米为XX诊室,那么,服务器可以将这些信息均发送给导盲设备,由导盲设备进行播报,若盲人选择了循环导航,还可返回获取导盲设备的位置信息的步骤,直到接收到导航结束的请求,这样,盲人根据自己周围障碍物的信息,即可确定出安全的行走方向,可较好地满足盲人在医院内就诊的需求。
参见图6所示,为本申请实施例提供的一种电子导盲设备的结构示意图,该电子导盲设备包括收发器601以及处理器602等物理器件,其中,处理器602 可以是一个中央处理单元(central processing unit,CPU)、微处理器、专用集成电路、可编程逻辑电路、大规模集成电路、或者为数字处理单元等等。收发器601用于电子导盲设备和其他导盲设备进行数据收发。
该电子导盲设备还可以包括存储器603用于存储处理器602执行的软件指令,当然还可以存储电子导盲设备需要的一些其他数据,如电子导盲设备的标识信息、电子导盲设备的加密信息、用户数据等。存储器603可以是易失性存储器(volatile memory),例如随机存取存储器(random-access memory,RAM);存储器603也可以是非易失性存储器(non-volatile memory),例如只读存储器 (read-only memory,ROM),快闪存储器(flashmemory),硬盘(hard disk drive, HDD)或固态硬盘(solid-state drive,SSD)、或者存储器603是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603可以是上述存储器的组合。
本申请实施例中不限定上述处理器602、存储器603以及收发器601之间的具体连接介质。本申请实施例在图6中仅以存储器603、处理器602以及收发器601之间通过总线604连接为例进行说明,总线在图6中以粗线表示,其它部件之间的连接方式,仅是进行示意性说明,并不引以为限。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图6中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
处理器602可以是专用硬件或运行软件的处理器,当处理器602可以运行软件时,处理器602读取存储器603存储的软件指令,并在所述软件指令的驱动下,执行前述实施例中涉及的导盲控制方法。
当本申请实施例中提供的方法以软件或硬件或软硬件结合实现的时候,电子导盲设备中可以包括多个功能模块,每个功能模块可以包括软件、硬件或其结合。具体的,参见图7所示,为本申请实施例提供的一种导盲控制装置的结构示意图,该导盲控制装置包括接收模块701、获取模块702、位置确定模块 703、障碍物确定模块704、发送模块705。
接收模块701,用于接收导航请求,所述导航请求中携带有导盲设备的标识信息;
获取模块702,用于接若确定获得的所述导盲设备当前的位置位于设置的任一可导盲区域内,则获取所述导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流;
位置确定模块703,用于将保存的所述导盲设备的标识对应的盲人人脸图像,与从所述监控视频流中每一视频帧中提取的人脸图像进行比对,获得包含所述盲人人脸图像的视频帧,并利用所述包含所述盲人人脸图像的视频帧,确定所述盲人在所述导盲区域中的位置;以及
障碍物确定模块704,用于确定所述导盲区域中距离所述盲人在设定区域内出现的障碍物的特征,所述障碍物包括动态物和静态物,其中,所述动态物的特征至少包括动态物的运动速度和相对所述盲人的方位,且所述动态物的特征是根据所述监控视频流确定的;所述静态物的特征至少包括静态物的名称和相对所述盲人的方位,且所述静态物的特征是根据所述导盲区域内静态物的布局信息确定的;
发送模块705,用于将所述障碍物的特征发送给所述导盲设备进行播报。
在一种可能的实施方式下,所述获取模块702,还用于获取所述导盲设备检测到的盲人面向的方向信息;
所述障碍物确定模块704,还用于根据所述盲人在所述导盲区域中的位置、所述盲人面向的方向、预设距离和预设角度,确定所述设定区域。
在一种可能的实施方式下,所述障碍物确定模块704具体用于根据以下步骤确定所述导盲区域中距离所述盲人在设定区域内出现的动态物的特征:
确定监控区域与设定区域的重叠面积大于预设面积的摄像头;
针对确定的每一摄像头,从所述监控视频流中挑选所述摄像头采集的子监控视频流;
根据所述子监控视频流确定在所述设定区域内出现的动态物的特征。
在一种可能的实施方式下,所述障碍物确定模块704具体用于:
将所述子监控视频流中相隔预设帧数的两个视频帧组成视频帧对;
针对每一视频帧对,提取该视频帧对包含的两个视频帧中指定区域内的图像特征,根据提取的图像特征确定所述两个视频帧中的共同物,所述指定区域是根据所述摄像头的监控区域和所述设定区域之间的重叠区域确定的;
针对每一共同物,若确定该共同物在所述两个视频帧中的位置发生了变化,则将该共同物视为动态物;
针对每一动态物,根据包含该动态物的视频帧对确定该动态物的运动特征。
在一种可能的实施方式下,所述障碍物确定模块704具体用于:
针对每一动态物,从包含该动态物的视频帧对中选择目标视频帧对;
根据该动态物在所述目标视频帧对中第一视频帧中的位置,确定该动态物在所述导盲区域中的第一位置,根据该动态物在所述目标视频帧对中第二视频帧中的位置,确定该动态物在所述导盲区域中的第二位置,所述第二视频帧的采集时间晚于所述第一视频帧;
根据该动态物在所述导盲区域中的第一位置、第二位置、以及所述第一视频帧与所述第二视频帧之间的时间采集差,确定该动态物的运动速度;并
根据该动态物在所述导盲区域中的第二位置、所述盲人在所述导盲区域中的位置和所述盲人面向的方向,确定该动态物相对所述盲人的方位。
在一种可能的实施方式下,所述可导盲区域为平面区域或者为立体区域。
在一种可能的实施方式下,还包括:
循环模块706,用于在将所述动态物的特征和所述静态物的特征发送给所述导盲设备之后,返回若确定获得的所述导盲设备当前的位置位于设置的任一可导盲区域内,则获取所述导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流的步骤,直到满足以下任一条件:根据获取到的所述导盲设备当前的位置信息确定所述导盲设备不再位于所述导盲区域内;接收到导航结束的请求。
在一种可能的实施方式下,所述障碍物确定模块704还用于:
在确定静态物的特征之前,计算本次确定的所述盲人在所述导盲区域中的位置与上次确定的所述盲人在所述导盲区域中的位置之间的距离,确定所述距离大于或者等于预设距离。
本申请实施例中对模块的划分是示意性的,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,另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理器中,也可以是单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。各个模块相互之间的耦合可以是通过一些接口实现,这些接口通常是电性通信接口,但是也不排除可能是机械接口或其它的形式接口。因此,作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,既可以位于一个地方,也可以分布到同一个或不同导盲设备的不同位置上。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。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,存储为执行上述处理器所需执行的计算机可执行指令,其包含用于执行上述处理器所需执行的程序。
在一些可能的实施方式中,本申请提供的导盲控制方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式,其包括程序代码,当所述程序产品在电子导盲设备上运行时,所述程序代码用于使所述电子导盲设备执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的导盲控制方法中的步骤。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器 (CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
本申请的实施方式的用于辅助盲人行走的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码,并可以在计算导盲设备上运行。然而,本申请的程序产品不限于此,在本文件中,可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质,该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于——无线、有线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++ 等,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算导盲设备上执行、部分地在用户导盲设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算导盲设备上部分在远程计算导盲设备上执行、或者完全在远程计算导盲设备或服务器上执行。在涉及远程计算导盲设备的情形中,远程计算导盲设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算导盲设备,或者,可以连接到外部计算导盲设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元,但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上,根据本申请的实施方式,上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之,上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
此外,尽管在附图中以特定顺序描述了本申请方法的操作,但是,这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作,或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地,可以省略某些步骤,将多个步骤合并为一个步骤执行,和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、 CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、装置(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和 /或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/ 或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理导盲设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理导盲设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理导盲设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理导盲设备上,使得在计算机或其他可编程导盲设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程导盲设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内,则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (16)
1.一种导盲控制方法,其特征在于,包括:
接收导航请求,所述导航请求中携带有导盲设备的标识信息;
若确定获得的所述导盲设备当前的位置位于设置的任一可导盲区域内,则获取所述导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流,所述可导盲区域为立体区域;
将保存的所述导盲设备的标识对应的盲人人脸图像,与从所述监控视频流中每一视频帧中提取的人脸图像进行比对,获得包含所述盲人人脸图像的视频帧,并利用所述包含所述盲人人脸图像的视频帧和预先确定的采集该视频帧的摄像头的位置标定表,确定盲人在所述导盲区域中的位置;以及
确定所述导盲区域中距离所述盲人在设定区域内出现的障碍物的特征,所述障碍物包括动态物和静态物,其中,所述动态物的特征至少包括动态物的运动速度和相对所述盲人的方位,且所述动态物的特征是根据所述监控视频流确定的;所述静态物的特征至少包括静态物的名称和相对所述盲人的方位,且所述静态物的特征是根据所述导盲区域内静态物的布局信息确定的;
将所述障碍物的特征发送给所述导盲设备进行播报。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,若还获取有所述导盲设备检测到的盲人面向的方向信息,则还包括:
根据所述盲人在所述导盲区域中的位置、所述盲人面向的方向、预设距离和预设角度,确定所述设定区域。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,根据以下步骤确定所述导盲区域中距离所述盲人在设定区域内出现的动态物的特征:
确定监控区域与设定区域的重叠面积大于预设面积的摄像头;
针对确定的每一摄像头,从所述监控视频流中挑选所述摄像头采集的子监控视频流;
根据所述子监控视频流确定在所述设定区域内出现的动态物的特征。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述子监控视频流确定在所述设定区域内出现的动态物的特征,包括:
将所述子监控视频流中相隔预设帧数的两个视频帧组成视频帧对;
针对每一视频帧对,提取该视频帧对包含的两个视频帧中指定区域内的图像特征,根据提取的图像特征确定所述两个视频帧中的共同物,所述指定区域是根据所述摄像头的监控区域和所述设定区域之间的重叠区域确定的;
针对每一共同物,若确定该共同物在所述两个视频帧中的位置发生了变化,则将该共同物视为动态物;
针对每一动态物,根据包含该动态物的视频帧对确定该动态物的运动特征。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,针对每一动态物,根据包含该动态物的视频帧对确定该动态物的运动特征,包括:
针对每一动态物,从包含该动态物的视频帧对中选择目标视频帧对;
根据该动态物在所述目标视频帧对中第一视频帧中的位置,确定该动态物在所述导盲区域中的第一位置,根据该动态物在所述目标视频帧对中第二视频帧中的位置,确定该动态物在所述导盲区域中的第二位置,所述第二视频帧的采集时间晚于所述第一视频帧;
根据该动态物在所述导盲区域中的第一位置、第二位置、以及所述第一视频帧与所述第二视频帧之间的时间采集差,确定该动态物的运动速度;并
根据该动态物在所述导盲区域中的第二位置、所述盲人在所述导盲区域中的位置和所述盲人面向的方向,确定该动态物相对所述盲人的方位。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述动态物的特征和所述静态物的特征发送给所述导盲设备之后,还包括:
返回若确定获得的所述导盲设备当前的位置位于设置的任一可导盲区域内,则获取所述导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流的步骤,直到满足以下任一条件:
根据获取到的所述导盲设备当前的位置信息确定所述导盲设备不再位于所述导盲区域内;
接收到导航结束的请求。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,在确定静态物的特征之前,还包括:
计算本次确定的所述盲人在所述导盲区域中的位置与上次确定的所述盲人在所述导盲区域中的位置之间的距离;
确定所述距离大于或者等于预设距离。
8.一种导盲控制装置,其特征在于,包括:
接收模块,用于接收导航请求,所述导航请求中携带有导盲设备的标识信息;
获取模块,用于接若确定获得的所述导盲设备当前的位置位于设置的任一可导盲区域内,则获取所述导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流,所述可导盲区域为立体区域;
位置确定模块,用于将保存的所述导盲设备的标识对应的盲人人脸图像,与从所述监控视频流中每一视频帧中提取的人脸图像进行比对,获得包含所述盲人人脸图像的视频帧,并利用所述包含所述盲人人脸图像的视频帧和预先确定的采集该视频帧的摄像头的位置标定表,确定盲人在所述导盲区域中的位置;以及
障碍物确定模块,用于确定所述导盲区域中距离所述盲人在设定区域内出现的障碍物的特征,所述障碍物包括动态物和静态物,其中,所述动态物的特征至少包括动态物的运动速度和相对所述盲人的方位,且所述动态物的特征是根据所述监控视频流确定的;所述静态物的特征至少包括静态物的名称和相对所述盲人的方位,且所述静态物的特征是根据所述导盲区域内静态物的布局信息确定的;
发送模块,用于将所述障碍物的特征发送给所述导盲设备进行播报。
9.如权利要求8所述的装置,其特征在于,
所述获取模块,还用于获取所述导盲设备检测到的盲人面向的方向信息;
所述障碍物确定模块,还用于根据所述盲人在所述导盲区域中的位置、所述盲人面向的方向、预设距离和预设角度,确定所述设定区域。
10.如权利要求8或9所述的装置,其特征在于,所述障碍物确定模块具体用于根据以下步骤确定所述导盲区域中距离所述盲人在设定区域内出现的动态物的特征:
确定监控区域与设定区域的重叠面积大于预设面积的摄像头;
针对确定的每一摄像头,从所述监控视频流中挑选所述摄像头采集的子监控视频流;
根据所述子监控视频流确定在所述设定区域内出现的动态物的特征。
11.如权利要求10所述的装置,其特征在于,所述障碍物确定模块具体用于:
将所述子监控视频流中相隔预设帧数的两个视频帧组成视频帧对;
针对每一视频帧对,提取该视频帧对包含的两个视频帧中指定区域内的图像特征,根据提取的图像特征确定所述两个视频帧中的共同物,所述指定区域是根据所述摄像头的监控区域和所述设定区域之间的重叠区域确定的;
针对每一共同物,若确定该共同物在所述两个视频帧中的位置发生了变化,则将该共同物视为动态物;
针对每一动态物,根据包含该动态物的视频帧对确定该动态物的运动特征。
12.如权利要求11所述的装置,其特征在于,所述障碍物确定模块具体用于:
针对每一动态物,从包含该动态物的视频帧对中选择目标视频帧对;
根据该动态物在所述目标视频帧对中第一视频帧中的位置,确定该动态物在所述导盲区域中的第一位置,根据该动态物在所述目标视频帧对中第二视频帧中的位置,确定该动态物在所述导盲区域中的第二位置,所述第二视频帧的采集时间晚于所述第一视频帧;
根据该动态物在所述导盲区域中的第一位置、第二位置、以及所述第一视频帧与所述第二视频帧之间的时间采集差,确定该动态物的运动速度;并
根据该动态物在所述导盲区域中的第二位置、所述盲人在所述导盲区域中的位置和所述盲人面向的方向,确定该动态物相对所述盲人的方位。
13.如权利要求8所述的装置,其特征在于,还包括:
循环模块,用于在将所述动态物的特征和所述静态物的特征发送给所述导盲设备之后,返回若确定获得的所述导盲设备当前的位置位于设置的任一可导盲区域内,则获取所述导盲区域中摄像头采集到的设定时间段内的监控视频流的步骤,直到满足以下任一条件:根据获取到的所述导盲设备当前的位置信息确定所述导盲设备不再位于所述导盲区域内;接收到导航结束的请求。
14.如权利要求13所述的装置,其特征在于,所述障碍物确定模块还用于:
在确定静态物的特征之前,计算本次确定的所述盲人在所述导盲区域中的位置与上次确定的所述盲人在所述导盲区域中的位置之间的距离,确定所述距离大于或者等于预设距离。
15.一种电子设备,其特征在于,包括:至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器,其中:
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7任一权利要求所述的方法。
16.一种计算机可读介质,存储有计算机可执行指令,其特征在于,所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1至7任一权利要求所述的方法。
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Citations (3)
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GR01 | Patent grant | ||
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