【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能设备，尤其涉及辅助识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、现如今，越来越多用户都存在视觉缺陷，例如，单眼失明、白内障等，导致用户在遇到障碍物时因无法识别而发生碰撞，目前为了避免用户发生碰撞，在识别用户前方存在障碍物时就立刻进行预警，但是前方的物体是用户本身就能识别的障碍物，即用户会自行躲避该障碍物，并不需要辅助的预警，而对于目标用户识别障碍物时识别度小于预设识别度阈值的障碍物又不会进行识别，因此，上述识别障碍物的准确性较低。
2、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种辅助识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术识别障碍物的准确性较低且无法进行风险预警的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种辅助识别方法，所述辅助识别方法包括以下步骤：
3、获取目标用户所在位置的当前场景图像；
4、通过目标障碍物识别模型对所述当前场景图像进行识别，得到场景内障碍物类型；
5、在所述场景内障碍物类型为预设类型时，进行预警，所述预设类型指的是目标用户识别障碍物时识别度小于预设识别度阈值的障碍物类型。
6、可选地，所述通过目标障碍物识别模型对所述当前场景图像进行识别，得到场景内障碍物类型之前，还包括：
7、在检测到目标用户佩戴智能设备时，开启场景检测模式；
8、根据所述场景检测
9、根据移动的虚拟场景障碍物获取所述目标用户所观察的实际场景图像；
10、根据所述实际场景图像确定所述目标用户的视觉缺陷参数；
11、根据所述视觉缺陷参数确定目标障碍物识别模型。
12、可选地，所述根据所述实际场景图像确定所述目标用户的视觉缺陷参数，包括：
13、对所述实际场景图像进行图像去噪；
14、对去噪后的实际场景图像进行图像增强；
15、对增强后的实际场景图像进行边缘检测，得到当前实际场景边缘线；
16、对所述当前实际场景边缘线进行形态学处理，得到当前视觉参数；
17、将所述当前视觉参数与标准视觉参数进行比对，根据比对结果确定视觉缺陷参数。
18、可选地，所述根据所述视觉缺陷参数确定目标障碍物识别模型，包括：
19、根据所述视觉缺陷参数确定目标用户识别障碍物时识别度小于预设识别度阈值的障碍物图像；
20、对所述障碍物图像进行特征提取，得到障碍物图像特征；
21、根据所述障碍物图像特征训练目标障碍物识别模型。
22、可选地，所述根据所述视觉缺陷参数确定目标用户识别障碍物时识别度小于预设识别度阈值的障碍物图像，包括：
23、根据所述视觉缺陷参数得到目标用户的视野范围和注视点参数；
24、根据所述注视点参数确定注视点所在的当前位置；
25、若移动的虚拟障碍物出现在所述视野范围内，则确定注视点从所述当前位置到达所述移动的虚拟障碍物所在位置的时间和速度；
26、确定所述目标用户注视所述移动的虚拟障碍物的持续时间；
27、根据所述时间、速度、持续时间以及视野范围综合确定目标用户识别虚拟障碍物的识别度；
28、在所述识别度小于预设识别度阈值时，对所述虚拟障碍物进行图像采集，得到目标用户识别障碍物时识别度小于预设识别度阈值的障碍物图像。
29、可选地，所述根据所述视觉缺陷参数确定目标用户识别障碍物时识别度小于预设识别度阈值的障碍物图像，包括：
30、根据所述视觉缺陷参数得到视觉敏锐度；
31、根据所述视觉敏锐度得到虚拟场景障碍物的实际移动速度；
32、确定所述目标用户躲避虚拟场景障碍物的移动轨迹和移动速度；
33、根据所述移动轨迹计算所述目标用户的移动方向和移动距离；
34、根据所述移动方向、移动距离、移动速度以及实际移动速度综合确定目标用户识别虚拟障碍物的识别度；
35、在所述识别度小于预设识别度阈值时，对所述虚拟障碍物进行图像采集，得到目标用户识别障碍物时识别度小于预设识别度阈值的障碍物图像。
36、可选地，所述在所述场景内障碍物类型为预设类型时，进行预警，包括：
37、在所述场景内障碍物类型为预设类型时，获取场景内障碍物与目标用户的相对位置；
38、根据所述场景内障碍物与目标用户的相对位置确定相对距离和相对方向；
39、根据所述相对位置和相对距离生成目标预警信息；
40、通过目标预警方式根据所述目标预警信息预警。
41、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种辅助识别装置，所述辅助识别装置包括：
42、获取模块，用于获取目标用户所在位置的当前场景图像；
43、识别模块，用于通过目标障碍物识别模型对所述当前场景图像进行识别，得到场景内障碍物类型；
44、预警模块，用于在所述场景内障碍物类型为预设类型时，进行预警，所述预设类型指的是目标用户识别障碍物时识别度小于预设识别度阈值的障碍物类型。
45、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种辅助识别设备，所述辅助识别设备包括：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辅助识别程序，所述辅助识别程序佩戴为实现如上文所述的辅助识别方法。
46、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有辅助识别程序，所述辅助识别程序被处理器执行时实现如上文所述的辅助识别方法。
47、本专利技术提出的辅助识别方法，通过获取目标用户所在位置的当前场景图像；通过目标障碍物识别模型对所述当前场景图像进行识别，得到场景内障碍物类型；在所述场景内障碍物类型为预设类型时，进行预警，所述预设类型指的是目标用户识别障碍物时识别度小于预设识别度阈值的障碍物类型；通过上述方式，在获取到目标用户所在位置的当前场景图像，通过预先训练的目标障碍物识别模型对当前场景图像进行识别，然后判断识别到的场景内障碍物类型是否为预设类型，若是，则进行预警，从而能够有效提高识别障碍物的准确性，实现对目标用户识别障碍物时识别度小于预设识别度阈值的障碍物进行识别，并及时预警，以及防止碰撞危险的发生。
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1.一种辅助识别方法，其特征在于，所述辅助识别方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的辅助识别方法，其特征在于，所述通过目标障碍物识别模型对所述当前场景图像进行识别，得到场景内障碍物类型之前，还包括：
3.如权利要求2所述的辅助识别方法，其特征在于，所述根据所述实际场景图像确定所述目标用户的视觉缺陷参数，包括：
4.如权利要求2所述的辅助识别方法，其特征在于，所述根据所述视觉缺陷参数确定目标障碍物识别模型，包括：
5.如权利要求4所述的辅助识别方法，其特征在于，所述根据所述视觉缺陷参数确定目标用户识别障碍物时识别度小于预设识别度阈值的障碍物图像，包括：
6.如权利要求4所述的辅助识别方法，其特征在于，所述根据所述视觉缺陷参数确定目标用户识别障碍物时识别度小于预设识别度阈值的障碍物图像，包括：
7.如权利要求1至6中任一项所述的辅助识别方法，其特征在于，所述在所述场景内障碍物类型为预设类型时，进行预警，包括：
8.一种辅助识别装置，其特征在于，所述辅助识别装置包括：
9.一种辅助识别设
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有辅助识别程序，所述辅助识别程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的辅助识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种辅助识别方法，其特征在于，所述辅助识别方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的辅助识别方法，其特征在于，所述通过目标障碍物识别模型对所述当前场景图像进行识别，得到场景内障碍物类型之前，还包括：
3.如权利要求2所述的辅助识别方法，其特征在于，所述根据所述实际场景图像确定所述目标用户的视觉缺陷参数，包括：
4.如权利要求2所述的辅助识别方法，其特征在于，所述根据所述视觉缺陷参数确定目标障碍物识别模型，包括：
5.如权利要求4所述的辅助识别方法，其特征在于，所述根据所述视觉缺陷参数确定目标用户识别障碍物时识别度小于预设识别度阈值的障碍物图像，包括：
6.如权利要求4所述的辅助识别方法，其特征在...
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