危险提醒方法、装置、存储介质及移动终端制造方法及图纸

本申请实施例公开了危险提醒方法、装置、存储介质及移动终端。该方法包括：通过移动终端的摄像头获取环境图像数据，以及通过运动传感器获取移动终端的运动数据；将环境图像数据输入至基于机器学习的预设场景识别模型中；根据预设场景识别模型的输出结果以及运动数据得到当前危险指数；在当前危险指数满足预设提醒条件时，进行相应的危险提醒操作。本申请实施例通过采用上述技术方案，可以在用户使用移动终端的过程中，提高危险情况评估的准确度，并进行及时精准的提醒，完善移动终端的提醒功能。

【技术实现步骤摘要】
危险提醒方法、装置、存储介质及移动终端
本申请实施例涉及移动终端
，尤其涉及危险提醒方法、装置、存储介质及移动终端。
技术介绍
目前，智能手机及平板电脑等移动终端已得到广泛普及，在便携性等方面已经超越笔记本电脑，为用户带来极大的便利，并成为人们生活中不可或缺的电子工具。随着移动终端的功能越来越丰富，越来越强大，很多用户对移动终端的使用产生了很强的依赖，在乘坐地铁或公交过程中，甚至在走路或乘坐电梯时也在低头使用移动终端，存在严重的安全隐患。因此，针对危险情况对用户进行提醒的方案应运而生，然而，相关技术中，提醒方案的准确率较差，需要改进。
技术实现思路
本申请实施例提供一种危险提醒方法、装置、存储介质及移动终端，可以优化基于移动终端的危险提醒方案。第一方面，本申请实施例提供了一种危险提醒方法，包括：通过移动终端的摄像头获取环境图像数据，以及通过运动传感器获取所述移动终端的运动数据；将所述环境图像数据输入至基于机器学习的预设场景识别模型中；根据所述预设场景识别模型的输出结果以及所述运动数据得到当前危险指数；在所述当前危险指数满足预设提醒条件时，进行相应的危险提醒操作。第二方面，本申请实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种危险提醒方法，其特征在于，包括：通过移动终端的摄像头获取环境图像数据，以及通过运动传感器获取所述移动终端的运动数据；将所述环境图像数据输入至基于机器学习的预设场景识别模型中；根据所述预设场景识别模型的输出结果以及所述运动数据得到当前危险指数；在所述当前危险指数满足预设提醒条件时，进行相应的危险提醒操作。

【技术特征摘要】
1.一种危险提醒方法，其特征在于，包括：通过移动终端的摄像头获取环境图像数据，以及通过运动传感器获取所述移动终端的运动数据；将所述环境图像数据输入至基于机器学习的预设场景识别模型中；根据所述预设场景识别模型的输出结果以及所述运动数据得到当前危险指数；在所述当前危险指数满足预设提醒条件时，进行相应的危险提醒操作。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设场景识别模型的输出结果以及所述运动数据得到当前危险指数，包括：根据所述运动数据确定所述移动终端的运动信息和姿态信息；根据所述预设场景识别模型的输出结果、所述运动信息和所述姿态信息得到当前危险指数；所述输出结果包括场景信息、路况信息和障碍物信息中的至少一种。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设场景识别模型通过以下方式得到:获取包含目标物的图像数据，所述目标物包括道路、坑、楼梯、电梯、人和障碍物中的至少一种；对所述图像数据进行标注，得到样本图像数据；将所述样本图像数据输入至基于深度学习框架的预设初始模型中进行模型训练，得到预设场景识别模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述样本图像数据输入至基于深度学习框架的预设初始模型中进行模型训练，得到预设场景识别模型，包括：将所述样本图像数据中的部分数据输入至基于深度学习框架的预设初始模型中进行模型训练，得到原始预设场景识别模型；利用所述样本图像数据中的剩余数据对所述原始预设场景识别模型进行模型测试，以对所述原始预设场景识别模型进行优化调整，将调整后的原始预设场景识别模型记为预设场景识别模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过移动终端的摄像头获取环境图像数据，以及通过运动传感器获...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈岩，方攀，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44