【技术实现步骤摘要】
一种景区电子导览方法及装置、电子设备、存储介质
[0001]本申请涉及电子信息
，尤其涉及一种景区电子导览方法及装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
[0002]随着我国智慧旅游的建设和发展，依托云计算、物联网等新兴技术催生的智慧景区导览方案深受大众喜爱。目前，我国许多旅游景点不允许导游员大声讲解，而采用数字电子导览设备，克服了传统导览方案的局限性，完成了诸如实时定位，提供信息，正确导向，景点识别，行为管制等重要功能。
[0003]在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：
[0004]主流的电子导览方案基于GPS和RFID技术，在人流量大的景区中易产生信号串扰，并且电子设备的租借归还也较为麻烦。此外，传统的基于手机移动终端的导览方案，一般在景区景点附近环境中添加二维码等定位图标，用户通过手机扫描二维码获取导览信息，本质上利用了手机等移动设备的便捷性，并没有进行定位。在实际使用过程中会出现游客遗漏定位二维码，从而错过讲解的问题，另一方面，频繁的找码扫码，在人流量较大的景区操作复...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种景区电子导览方法，其特征在于，应用于云端服务器，包括：获取移动终端通过无线传输的压缩后的查询图像，所述压缩后的查询图像由所述移动终端接收处理器通过蓝牙传输的查询图像并对所述查询图像进行压缩得到，所述查询图像由所述处理器获取全景环带相机采集的全景图像并对所述全景图像进行处理得到；将所述压缩后的查询图像输入训练好的视觉定位模型中，得到数据库中与所述查询图像相似度最高的图像；将所述图像对应的语音导览信息发送至移动终端以使得音频输出模块接收移动终端发送的所述语音导览信息并进行播放，从而进行景区电子导览。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉定位模型包括：用于接收压缩后的查询图像并对所述压缩后的查询图像进行编码，得到浅层次特征图的第一主干网络；用于对所述浅层次特征图进行编码，得到包含局部特征的深层次特征图的第二主干网络，所述第二主干网络的输入端与所述第一主干网络的输出端相连接；用于根据所述浅层次特征图，得到第一局部描述子和第一关键点分数的解码器，所述解码器的输入端设置在所述第一主干网络的输出端和所述第二主干网络的输入端之间；及用于根据所述深层次特征图，得到第一全局描述子的聚合器，所述聚合器的输入端与所述第二主干网络的输出端相连接。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视觉定位模型还包括：用于根据所述压缩后的编码图像生成第二局部描述子和第二关键点分数以对所述局部描述子和关键点分数进行调优的局部教师模型，所述局部教师模型设置在所述第一主干网络的输入端和所述解码器的输出端之间；及用于根据所述压缩后的编码图像生成第二全局描述子以对所述第一全局描述子进行调优的全局教师模型，所述全局教师模型设置在所述第一主干网络的输入端和所述聚合器的输出端之间。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述视觉定位模型的训练过程包括：获取待训练图像集并对所述待训练图像集进行预处理；将所述待训练图像集中的一张待训练图像输入所述第一主干网络中，得到由所述解码器输出的第一关键点分数、第一局部描述子和由所述聚合器输出的第一全局描述子；将所述待训练图像输入局部教师模型中，得到第二关键点分数和第二局部描述子；将所述待训练图像输入全局教师模型中，得到第二全局描述子；根据所述第二关键点、第二局部描述子和第二全局描述子，分别对所述第一关键点、第一局部描述子和第一全局描述子求损失函数；对所述第一关键点、第一局部描述子和第一全局描述子的损失函数进行加权求和，得到总损失函数；根据所述总损失函数，更新所述第一主干网络、第二主干网络、解码器和聚合器的参数；对其余待训练图像依次执行从将所述待训练图像集中的一张待训练图像输入所述视觉定位模型中，得到第一关键点、第一局部描述子和第一全局描述子到根据所述总损失函数，更新所述第一主干网络、第二主干网络、解码器和聚合器的参数的步骤，直至所述总损
失函数收敛。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述压缩后的查询图像输入训练好的视觉定位模型中，得到所述查询图像对应的语音导览信息，包括：将所述压缩后的查询图像输入训练好的视觉定位模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱翌，石泽，王东明，王泽，
申请(专利权)人：宁波利安科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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