本申请实施例公开了一种提示方法及装置、电子设备和存储介质，其中，所述方法包括：获取采集图像；确定所述采集图像中包括的至少一个第一对象，以及所述采集图像的第一场景信息；根据所述第一场景信息，在所述采集图像中确定出第一目标区域；对所述第一目标区域内的所述第一对象进行提示。第一对象进行提示。第一对象进行提示。
【技术实现步骤摘要】
提示方法及装置、电子设备和存储介质
[0001]本申请实施例涉及电子技术，涉及但不限于一种提示方法及装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着AI(Artificial Intelligence，人工智能)技术的发展，赋能弱势人群日益成为行业趋势，在所有需要帮助的人群中，视障人群是目前所有行业中比较需要优先考虑的人群。
[0003]计算机视觉技术的发展给视障人群的辅助出行带来了很大的改观，目前行业内出现了一批利用语音技术来提供视障人群视觉障碍补充来辅助出行生活的产品。但是，大多数产品方案中都是利用深度相机、激光雷达或者毫米波雷达等电子信号来检测物体，成本比较高、重量比较重，同时缺少一套完成的检测流程。
[0004]因此，如何简单、有效地对障碍物进行检测提示成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本申请实施例提供一种提示方法及装置、电子设备和存储介质。
[0006]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0007]第一方面，本申请实施例提供一种提示方法，所述方法包括：获取采集图像；确定所述采集图像中包括的至少一个第一对象，以及所述采集图像的第一场景信息；根据所述第一场景信息，在所述采集图像中确定出第一目标区域；对所述第一目标区域内的所述第一对象进行提示。
[0008]通过上述方式，能够根据出行场景对重点关注区域内的障碍物进行提示，从而低成本、高效率地实现了视障人群行进方向障碍物的实时检测预警，提供了比较好的用户体验。
[0009]在一些实施例中，所述对所述第一目标区域内的所述第一对象进行提示，包括：在所述第一目标区域内包括至少两个第一对象的情况下，确定所述至少两个第一对象中每一第一对象的危险系数；按所述危险系数，对所述至少两个第一对象进行排序，得到排序结果；根据所述排序结果，对所述第一对象进行提示。
[0010]通过上述方式，能够基于障碍物的危险程度对重点关注区域内的障碍物进行选择性地避障提示，从而提高避障提示效率。
[0011]在一些实施例中，所述确定所述至少两个第一对象中每一第一对象的危险系数，包括：确定采集图像中所述第一对象上的第一位置点与所述采集图像上的第二位置点之间的第一距离；确定所述第一对象在所述第一目标区域中的尺寸；根据所述第一距离和所述尺寸，确定所述第一对象的危险系数。
[0012]通过上述方式，能够利用对象在重点关注区域中的尺寸以及所述第一距离，准确
地计算出对象的危险程度。
[0013]在一些实施例中，所述确定所述第一对象在所述第一目标区域中的尺寸，包括：确定所述第一对象在所述第一目标区域中的长度和宽度；对应地，所述根据所述第一距离和所述尺寸，确定所述第一对象的危险系数，包括：确定所述第一对象的类型；根据所述第一对象的类型，确定所述第一距离、所述长度和所述宽度分别对应的权重系数；根据所述第一距离、所述长度、所述宽度和所述权重系数，确定所述第一对象的危险系数。
[0014]通过上述方式，能够利用对象在重点关注区域中的长度和宽度，以及所述第一距离准确地计算出对象的危险程度。
[0015]在一些实施例中，所述确定所述至少两个第一对象中每一第一对象的危险系数之前，所述方法还包括：确定所述至少两个第一对象中每一第一对象上的第三位置点与所述采集图像上的第四位置点之间的第二距离，以及所述第一对象所在的直线与所述采集图像上的参考线之间的角度；确定所述第二距离和所述角度满足预设条件的第一对象；对应地，所述确定所述至少两个第一对象中每一第一对象的危险系数，包括：确定满足所述预设条件的每一第一对象的危险系数。
[0016]通过上述方式，能够在利用危险系数对对象进行过滤之前，先利用对象与图像采集装置之间的距离和角度信息，对对象进行一次过滤，从而减少危险系数的计算工作量，同时提高避障提示的效率和精确度。
[0017]在一些实施例中，所述根据所述第一场景信息，在所述采集图像中确定出第一目标区域，包括：利用预先确定出的区域判定模型对所述第一场景信息进行处理，得到所述采集图像中的第一目标区域。
[0018]通过上述方式，能够利用预先确定出的判定模型结合采集图像所属的场景信息，来确定采集图像中的重点关注区域。
[0019]在一些实施例中，所述方法还包括：获取样本图像；确定所述样本图像中包括的至少一个第二对象，以及所述至少一个第二对象中每一第二对象在所述样本图像中的位置信息和危险等级；根据所述位置信息和所述危险等级，确定所述区域判定模型。
[0020]通过上述方式，能够利用样本图像中障碍物的位置和危险等级来确定所述判定模型，即能够利用标定的样本图像来训练判定模型。
[0021]在一些实施例中，所述根据所述位置信息和所述危险等级，确定所述区域判定模型，包括：根据所述每一第二对象在所述样本图像中的位置信息和危险等级，在所述样本图像中确定出第二目标区域；确定所述样本图像的第二场景信息；将所述第二场景信息与所述第二目标区域进行关联，得到所述样本图像的关联信息；根据所述关联信息，确定所述区域判定模型。
[0022]通过上述方式，能够先利用每一样本图像中障碍物的位置信息和危险等级，确定所述样本图像中的重点关注区域，从而根据多个所述样本图像对应的重点关注区域，来确定所述判定模型。
[0023]在一些实施例中，所述根据所述每一第二对象在所述样本图像中的位置信息和危险等级，在所述样本图像中确定出第二目标区域，包括：将所述样本图像划分为多个区域块；对于每一所述区域块，根据所述每一第二对象在所述样本图像中的位置信息和危险等级，将所述区域块中的第二对象的危险等级进行累加，得到所述每一所述区域块的危险等
级；将所述样本图像中危险等级高于预设等级的区域块，确定为所述样本图像中的第二目标区域。
[0024]通过上述方式，能够利用对样本图像进行划分区域块，然后在统计每一区域块中包括的障碍物的危险等级，来对每一区域块进行危险等级打分从而确定出所述样本图像中的重点关注区域。
[0025]第二方面，本申请实施例提供一种提示装置，所述装置包括：获取单元，用于获取采集图像；第一确定单元，用于确定所述采集图像中包括的至少一个第一对象，以及所述采集图像的第一场景信息；第二确定单元，用于根据所述第一场景信息，在所述采集图像中确定出第一目标区域；提示单元，用于对所述第一目标区域内的所述第一对象进行提示。
[0026]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有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实现上述方法中的步骤。
[0027]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法中的步骤。
[0028]本申请实施例提供一种提示方法及装置、电子设备和存储介质，通过获取采集图像；确定所述采集图像中包括的至少一个第一对象，以及所述采集图像本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种提示方法，其特征在于，所述方法包括：获取采集图像；确定所述采集图像中包括的至少一个第一对象，以及所述采集图像的第一场景信息；根据所述第一场景信息，在所述采集图像中确定出第一目标区域；对所述第一目标区域内的所述第一对象进行提示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一目标区域内的所述第一对象进行提示，包括：在所述第一目标区域内包括至少两个第一对象的情况下，确定所述至少两个第一对象中每一第一对象的危险系数；按所述危险系数，对所述至少两个第一对象进行排序，得到排序结果；根据所述排序结果，对所述第一对象进行提示。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述至少两个第一对象中每一第一对象的危险系数，包括：确定采集图像中所述第一对象上的第一位置点与所述采集图像上的第二位置点之间的第一距离；确定所述第一对象在所述第一目标区域中的尺寸；根据所述第一距离和所述尺寸，确定所述第一对象的危险系数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一对象在所述第一目标区域中的尺寸，包括：确定所述第一对象在所述第一目标区域中的长度和宽度；对应地，所述根据所述第一距离和所述尺寸，确定所述第一对象的危险系数，包括：确定所述第一对象的类型；根据所述第一对象的类型，确定所述第一距离、所述长度和所述宽度分别对应的权重系数；根据所述第一距离、所述长度、所述宽度和所述权重系数，确定所述第一对象的危险系数。5.根据权利要求2至4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述至少两个第一对象中每一第一对象的危险系数之前，所述方法还包括：确定所述至少两个第一对象中每一第一对象上的第三位置点与所述采集图像上的第四位置点之间的第二距离，以及所述第一对象所在的直线与所述采集图像上的参考线之间的角度；确定所述第二距离和所述角度满足预设条件的第一对象；对应地，所述确定所述至少两个第一对象中每一第一对象的危险系数，包括：确定满足所述预设条件的每一第一对象的危险系数。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一场景...
【专利技术属性】
技术研发人员：李文哲，邵巾芮，杨燕宁，殷卫华，彭悦，蔺颖，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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