一种基于智能心率柱的步行导航方法、系统及存储介质与流程

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1.本发明涉及路径规划技术领域,具体涉及一种基于智能心率柱的步行导航方法、系统及存储介质。


背景技术:

2.导航是一个研究领域,重点是监测和控制工艺或车辆从一个地方移动到另一个地方的过程。在更广泛的意义上,导航可以指涉及确定位置和方向的任何技能或研究。在这个意义上,导航包括定向运动和行人导航。在导航技术中,除了定位技术属于关键支撑技术外,路径寻优技术也是导航的关键支撑。目前路径寻优技术通过寻找最短路径问题来解决。解决最短路的问题有以下算法,dijkstra算法,bellman-ford算法,floyd算法和spfa算法等。其中dijkstra最短路径算法是基于递推的思想设计的,算法认为未达顶点的最短路径一定是由已达顶点的最短路径求出,通过不断递推获得完整的最短路径。
3.如中国专利cn105628035a,公开日2016年6月1日,公开了一种步行导航方法。该方法包括:获取用户位置;计算所述用户位置到规划的步行导航路径的距离;判断所述距离是否小于预置的偏航重算距离阈值,如果所述距离小于预置的偏航重算距离阈值,则判断所述距离是否大于预置的用户位置标记距离阈值,如果所述距离大于预置的用户位置标记距离阈值,则在所述用户位置在电子地图中对应的位置处绘制用户第一位置标记。其使得用户可以清晰地确定自己实际位置与步行导航路径之间的位置关系,以便用户进行纠偏行走,带给用户更好的用户体验。但其技术方案仍然属于最短路径的范畴,并不能解决行人导航路径的多样化需求。


技术实现要素:

4.本发明所要解决的技术问题:目前最短路径导航技术不能满足行人多样化需求的技术问题。提出了一种基于智能心率柱的步行导航方法、系统及存储介质,能够根据行人的状态,自动推荐兴趣点,并结合兴趣点生成满足行人更多需求的步行导航路径。
5.为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:一种基于智能心率柱的步行导航方法,所述智能心率柱具有多媒体互动屏、心率检测模块、和摄像头,包括以下步骤:
6.读取智能心率柱检测的行人的心率和图像,读取行人与多媒体互动屏的交互数据;
7.根据所述图像识别行人的年龄段,根据所述心率识别行人的运动状态;
8.根据行人的年龄段,设置不可通过区域,根据行人的年龄段及运动状态,生成兴趣点集合,将兴趣点关联兴趣值,所述兴趣点为区域内的商店或设施;
9.读取多媒体互动屏获取的行人的目的地,生成多个步行导航路径,所述步行导航路径避开所述不可通过区域;
10.根据步行导航路径经过的兴趣点,获得每个步行导航路径的总兴趣值,删除总兴趣值低于预设阈值的步行导航路径;
11.根据每个步行导航路径的总长度和总兴趣值,计算总评分,总评分最高的步行导航路径作为最终的步行导航路径。
12.作为优选,根据所述图像识别行人的年龄段的方法包括:
13.将年龄段划分为儿童、青年和老人,读取带有年龄段标记的人脸图像;
14.提取所述人脸图像的皱纹纹理和肤色,将皱纹纹理和肤色按预设规则合成为特征图像,将特征图像关联年龄段作为样本;
15.建立年龄识别神经网络模型,所述年龄识别神经网络模型的输入为所述特征图像,输出为预测的年龄段;
16.使用所述样本训练和测试所述年龄识别神经网络模型,直至所述年龄识别神经网络模型的准确度达到预设值;
17.读取所述摄像头拍摄到的人脸图像,提取所述人脸图像中的皱纹纹理和肤色,按照预设规则合成为特征图像;
18.将所述特征图像输入所述年龄识别神经网络模型,获得行人的年龄段。
19.作为优选,合成特征图像的方法包括:
20.建立特征图像模板,所述特征图像模板包括若干个图像区域,所述图像区域分别用于放置预定数量个皱纹纹理图像以及一个肤色图像;
21.截取人脸图像的预定皱纹区域,获得预定数量个皱纹纹理;
22.提取人脸图像的预设肤色取样区域,计算所述肤色取样区域的像素均值,作为肤色;
23.将所述的预定数量个皱纹纹理填充到对应的图像区域,将肤色图像对应的图像区域填充为像素值为所述肤色的纯色色块。
24.作为优选,根据所述心率识别行人的运动状态的方法包括:
25.将心率划分为若干个区间,为每个心率区间关联运动状态;
26.读取所述心率检测模块检测到的心率,获得对应心率区间对应的运行状态,作为行人的运动状态。
27.作为优选,设置不可通过区域的方法包括:
28.若年龄段为儿童,则设置靠近水边且无护栏的路段为不可通过区域;
29.若年龄段为老人,则设置高度超过预设阈值的阶梯为不可通过区域。
30.作为优选,生成兴趣点集合的方法包括:
31.若年龄段为儿童,则将饮食商店、玩具商店及休息长椅作为兴趣点,纳入兴趣点集合;
32.若年龄段为青年,则将其他智能心率柱及饮食商店作为兴趣点,纳入兴趣点集合;
33.若年龄段为老年,则将饮食商店、休息长椅及观景点作为兴趣点,纳入兴趣点集合;
34.若行人处于运动状态,则将饮食商店及休息长椅作为兴趣点,纳入兴趣点集合;
35.若行人处于非运动状态,则将观景点作为兴趣点,纳入兴趣点集合;
36.将兴趣点集合进行去重,作为最终的兴趣点集合。
37.作为优选,生成步行导航路径的方法包括:
38.将区域内的道路划分为子段,子段包括子段体、至少一个子段出入口,将子段表示
为出入口坐标集,相邻子段将具有至少一个相同的出入口,子段体被表示为出入口坐标集中坐标点相连构成的多边形区域;
39.接收行人输入的目的地,将所述不可通过区域涉及的子段排除;
40.从导航起点所处的子段开始,根据子段的出入口坐标集,依次添加相邻的子段至步行导航路径,同一子段仅允许添加一次,直至步行导航路径中存在子段的子段体包含了目的地;
41.多次重复前一步骤,完成穷举全部步行导航路径。
42.作为优选,获得步行导航路径的总兴趣值的方法包括:
43.依次找到兴趣点集合中每个兴趣点与所述步行导航路径最近的出入口坐标,计算兴趣点与所述最近的出入口坐标的距离;
44.若所述距离未超过预设第一阈值,则将兴趣点的兴趣值加入所述总兴趣值,若所述距离超过预设第一阈值且未超过预设第二阈值,则使用预设第一阈值与所述距离的商作为系数,将所述兴趣值与所述系数相乘后加入所述总兴趣值,若所述距离超过所述预设第二阈值,则跳过对应的兴趣点。
45.一种嵌入式系统,所述嵌入式系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的程序,所述程序被所述处理器执行时实现如前述的方法。
46.一种可读存储介质,所述可读存储介质存储有程序,所述程序被处理器执行时实现如前述的方法。
47.本发明的有益技术效果包括:结合行人的年龄段、心率和运动状态,为行人生成兴趣点集合,规划步行导航路径时,兼顾距离和途径的兴趣点,能够满足行人在到达目的地过程中,对商店或者设施的使用需求,避免行人为使用商店或设施而不断的离开导航路径;结合年龄段和运动状态,为行人提供更为安全或者更方便休息的步行导航路径,提升行人行走过程的安全性或舒适性;能够实现步行或者跑步锻炼时的锻炼路径规划,使路径中带有休息长椅或者饮食商店,便于行人休息或者购买饮食,尤其是购买饮料补充水分;通过道路划分为子段,能够提高行人导航路径规划的速度,降低计算量。
48.本发明的其他特点和优点将会在下面的具体实施方式、附图中详细的揭露。
附图说明
49.下面结合附图对本发明做进一步的说明:
50.图1为本发明实施例公园设施位置示意图。
51.图2为本发明实施例步行导航方法流程示意图。
52.图3为本发明实施例智能心率柱结构示意图。
53.图4为本发明实施例公园步行导航路径示意图。
54.图5为本发明识别行人年龄段方法流程示意图。
55.图6为本发明合成特征图像方法流程示意图。
56.图7为本发明生成兴趣点集合方法流程示意图。
57.图8为本发明生成步行导航路径方法流程示意图。
58.图9为本发明实施例子段划分示意图。
59.其中:1、智能心率柱,2、观景台,3、底层步道,4、顶层步道,5、阶梯,6、砂砾步道,7、
中层步道,8、商场步道,9、湖心岛,10、商场,11、兴趣点,12、陆地景观区,13、凉亭,14、桥梁,15、河流,17、子段,101、灯柱,102、摄像头,103、扶手,104、底座,105、照明灯,106、多媒体互动屏,107、心率测量电极,171、子段入口,172、子段出口,1601、第一路径,1602、第二路径,1603、第三路径。
具体实施方式
60.下面结合本发明实施例的附图对本发明实施例的技术方案进行解释和说明,但下述实施例仅为本发明的优选实施例,并非全部。基于实施方式中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得其他实施例,都属于本发明的保护范围。
61.在下文描述中,出现诸如术语“内”、“外”、“上”、“下”、“左”、“右”等指示方位或者位置关系仅是为了方便描述实施例和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或者元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
62.介绍本实施例技术方案前,对本实施例最佳应用环境做介绍。
63.公园是供公众游览休息的园林。一般作为自然观赏区和供公众的休息游玩的公共区域。《公园设计规范》中定义:“公园是供公众游览、观赏、休憩、开展科学文化及锻炼身体等活动,有较完善的设施和良好的绿化环境的公共绿地。”具有改善城市生态、防火、避难等作用。一般可分为城市公园、森林公园、主题公园、专类园等。商业综合体,是将商业、办公、居住、旅店、展览、餐饮、会议、文娱等城市生活空间的三项以上功能进行组合,并在各部分间建立一种相互依存、相互裨益的能动关系,从而形成一个多功能、高效率、复杂而统一的综合体。
64.公园和商业综合体的共同特点有范围较大、商店设施较多以及通常仅允许步行。行人在公园或商业综合体中,不仅会出现导航需求,且会出现不以寻找最短路径为目的导航需求。如在公园中,需要生成慢跑锻炼的导航路径,使导航路径经过的休息长椅最多,以便随时停下休息。又如在商业综合体中,规划到达目的地的导航路径,但同时要求导航路径上要尽可能多的经过饮食商店,以便在到达目的地的过程中,选购饮食商品。
65.请参阅附图1,为本实施例能够较佳适用的环境。图1展示了一个公园的地形及设施分布情况。公园中的步道按照高度划分为顶层步道4、中层步道7和底层步道3,其中顶层步道4的高度最高,底层步道3的高度最低,中层步道7居中。顶层步道4、中层步道7和底层步道3之间具有阶梯5连接。顶层步道4上设置有凉亭13和观景台2。顶层步道4、中层步道7和底层步道3上分布设置有兴趣点11和智能心率柱1。步道还包括一段连接商场10的砂砾步道6,用于行人锻炼越野跑或者越野行走。砂砾步道6的高度相当于中层步道7。商场10还使用一条商场10步道8与公园的中层步道7连接。公园中分布有多个陆地景观区12,陆地景观区12的高度低于底层步道3。公园中还包括一条河流15,河流15中存在湖心岛9,河流15上架设有桥梁14。
66.另一方面,对不同年龄段和运动状态的行人,步行导航路径也不尽相同。比如对于年龄较大的行人,不宜在步行导航路径中出现较多的阶梯5,并尽量在步行导航路径中增加能够用于休息的长椅。对于处于运动状态的行人,则应当适当增加步行导航路径的长度,并尽量在步行导航路径中增加能够提供食物及饮水的商店作为兴趣点11。若为儿童,则应避免在步行导航路径中出现较为危险的路段,如缺乏栏杆的靠近水边的路段。另外,欲进行锻
炼的行人,也可以通过设定目标锻炼距离或者目标锻炼时间,获得更为匹配的步行导航路径。
67.这些步行导航路径均非最短路径法能够获得的。因此需要研究除寻找最短路径以外的导航技术。
68.为此,本实施例提供了一种基于智能心率柱1的步行导航方法,智能心率柱1具有多媒体互动屏106、心率检测模块、和摄像头102,请参阅附图2,包括以下步骤:
69.步骤a01)读取智能心率柱1检测的行人的心率和图像,读取行人与多媒体互动屏106的交互数据;
70.步骤a02)根据图像识别行人的年龄段,根据心率识别行人的运动状态;
71.步骤a03)根据行人的年龄段,设置不可通过区域,根据行人的年龄段及运动状态,生成兴趣点11集合,将兴趣点11关联兴趣值,兴趣点11为区域内的商店或设施;
72.步骤a04)读取多媒体互动屏106获取的行人的目的地,生成多个步行导航路径,步行导航路径避开不可通过区域;
73.步骤a05)根据步行导航路径经过的兴趣点11,获得每个步行导航路径的总兴趣值,删除总兴趣值低于预设阈值的步行导航路径;
74.步骤a06)根据每个步行导航路径的总长度和总兴趣值,计算总评分,总评分最高的步行导航路径作为最终的步行导航路径。
75.本实施例通过结合行人的年龄段、心率和运动状态,为行人生成兴趣点11集合,规划步行导航路径时,兼顾距离和途径的兴趣点11,能够满足行人在到达目的地过程中,对商店或者设施的使用需求,避免行人为使用商店或设施而不断的离开导航路径。请参阅附图3,本实施例提供了一种具体的智能心率柱1的实施方式,包括灯柱101、摄像头102、扶手103、底座104、照明灯105、多媒体互动屏106、心率测量装置和控制器。灯柱101安装在底座104上,照明灯105安装在灯柱101顶部,多媒体互动屏106及摄像头102均安装在灯柱101中部,扶手103安装在多媒体互动屏106下方且与灯柱101固定连接,扶手103上设置有心率测量电极107。心率测量电极107与心率测量装置连接,心率测量装置、多媒体互动屏106及摄像头102均与控制器连接。
76.控制器内运行有支撑多媒体互动屏106工作的程序,通过摄像头102采集行人图像并识别行人年龄段的程序。多媒体互动屏106接收行人设置的目的地信息。请参阅附图4,为本实施例规划的3条步行导航路径,从公园西南方位出发,目的地是商场10。其中第一路径1601经顶层步道4由阶梯5下至中层步道7后,经过商场10步道8到达目的地商场10。第二路径1602经顶层步道4由中部的阶梯5下至底层步道3,再从另一个阶梯5上至顶层步道4,而后由阶梯5下至中层步道7后进入砂砾步道6,最后到达目的地商场10。第二路径1602适合青年进行锻炼,也适合儿童玩耍,但不适合老人。第三路径1603经顶层步道4由中部的阶梯5下至底层步道3,再从桥梁14到达中层步道7,从中层步道7到达商场10步道8,最终到达目的地商场10。第一路径1601适合老人行走,第二路径1602适合儿童及青年锻炼使用。第三路径1603适合青年行走,由于要经过桥梁,且靠近河流,若存在无护栏的区域,则第三路径1603不适合儿童行走。
77.请参阅附图5,本实施例提供的根据图像识别行人的年龄段的方法包括:
78.步骤b01)将年龄段划分为儿童、青年和老人,读取带有年龄段标记的人脸图像;
79.步骤b02)提取人脸图像的皱纹纹理和肤色,将皱纹纹理和肤色按预设规则合成为特征图像,将特征图像关联年龄段作为样本;
80.步骤b03)建立年龄识别神经网络模型,年龄识别神经网络模型的输入为特征图像,输出为预测的年龄段;
81.步骤b04)使用样本训练和测试年龄识别神经网络模型,直至年龄识别神经网络模型的准确度达到预设值;
82.步骤b05)读取摄像头102拍摄到的人脸图像,提取人脸图像中的皱纹纹理和肤色,按照预设规则合成为特征图像;
83.步骤b06)将特征图像输入年龄识别神经网络模型,获得行人的年龄段。
84.通过人工标记有年龄段的人脸图像,而后再通过图像处理程序,提取人脸图像的皱纹纹理和肤色。通过皱纹纹理和肤色,作为年龄段识别的依据会有更高的准确度。然而由于每个人的皱纹纹理位置不同,比如皱纹包括抬头纹、眉间纹、鼻背纹、鱼尾纹、法令纹和木偶纹。现有技术中,缺乏从人脸图像中提取皱纹纹理的技术。为此,本实施例提供了具体的合成特征图像的方法,请参阅附图6,包括:
85.步骤c01)建立特征图像模板,特征图像模板包括若干个图像区域,图像区域分别用于放置预定数量个皱纹纹理图像以及一个肤色图像;
86.步骤c02)截取人脸图像的预定皱纹区域,获得预定数量个皱纹纹理;
87.步骤c03)提取人脸图像的预设肤色取样区域,计算肤色取样区域的像素均值,作为肤色;
88.步骤c04)将的预定数量个皱纹纹理填充到对应的图像区域,将肤色图像对应的图像区域填充为像素值为肤色的纯色色块。
89.具体的,步骤c01)中,还包括将人脸对齐的步骤。将人脸对齐的步骤包括:提取人脸图像中的面部图像区域;识别面部区域中的眼睛、鼻子或嘴巴,作为明显特征;建立标准方位,标准方位记录眼睛、鼻子及嘴巴的预设位置,标准方位还记录预设皱纹种类的皱纹截取区域;通过缩放和旋转面部图像,将明显特征与标准方位对齐;将标准方位记录的预设皱纹种类的皱纹截取区域内的面部图像作为皱纹纹理图像,皱纹纹理图像对应的皱纹种类与标准方位记录的预设皱纹种类相对应。
90.将人脸对齐,并提取对应位置的皱纹纹理后,将皱纹纹理按照抬头纹、眉间纹、鼻背纹、鱼尾纹、法令纹和木偶纹的图像区域,按照从左至右、从上至下的顺序,排列在新建的空白图像上。皱纹纹理图像排序位置,由特征图像模板规定。而后在特征图像模板上预留一块纯色区域,纯色区域填充肤色的颜色。将填充后的特征图像模板关联年龄段,作为样本图像。肤色由肤色取样区域内的平均像素值确定。最佳的实施方式为采集人脸两侧面颊区域的像素值的平均值。
91.另一方面,本实施例提供了具体的根据心率识别行人的运动状态的方法,包括:
92.将心率划分为若干个区间,为每个心率区间关联运动状态;
93.读取心率检测模块检测到的心率,获得对应心率区间对应的运行状态,作为行人的运动状态。
94.另一方面,本实施例提供了设置不可通过区域的方法,包括:
95.若年龄段为儿童,则设置靠近水边且无护栏的路段为不可通过区域;
96.若年龄段为老人,则设置高度超过预设阈值的阶梯5为不可通过区域。
97.另一方面,本实施例提供了生成兴趣点11集合的方法,请参阅附图7,包括:
98.步骤d01)若年龄段为儿童,则将饮食商店、玩具商店及休息长椅作为兴趣点11,纳入兴趣点11集合;
99.步骤d02)若年龄段为青年,则将其他智能心率柱1及饮食商店作为兴趣点11,纳入兴趣点11集合;
100.步骤d03)若年龄段为老年,则将饮食商店、休息长椅及观景点作为兴趣点11,纳入兴趣点11集合;
101.步骤d04)若行人处于运动状态,则将饮食商店及休息长椅作为兴趣点11,纳入兴趣点11集合;
102.步骤d05)若行人处于非运动状态,则将观景点作为兴趣点11,纳入兴趣点11集合;
103.步骤d06)将兴趣点11集合进行去重,作为最终的兴趣点11集合。
104.本实施例提供了依据不同年龄段,添加相关兴趣点11的方案。将兴趣点11纳入了步行导航路径规划的依据因素,打破了现有技术中,仅考虑路径最短这一个单一因素的方案。添加兴趣点11则依据行人的年龄段和运动状态。兴趣点11的类型根据实际场景调整。结合年龄段和运动状态,为行人提供更为安全或者更方便休息的步行导航路径,提升行人行走过程的安全性或舒适性。能够实现步行或者跑步锻炼时的锻炼路径规划,使路径中带有休息长椅或者饮食商店,便于行人休息或者购买饮食,尤其是购买饮料补充水分。
105.另一方面,本实施例提供了生成步行导航路径的方法,请参阅附图8,包括:
106.步骤e01)将区域内的道路划分为子段17,子段17包括子段17体、至少一个子段17出入口,将子段17表示为出入口坐标集,相邻子段17将具有至少一个相同的出入口,子段17体被表示为出入口坐标集中坐标点相连构成的多边形区域;
107.步骤e02)接收行人输入的目的地,将不可通过区域涉及的子段17排除;
108.步骤e03)从导航起点所处的子段17开始,根据子段17的出入口坐标集,依次添加相邻的子段17至步行导航路径,同一子段17仅允许添加一次,直至步行导航路径中存在子段17的子段17体包含了目的地;
109.步骤e04)多次重复前一步骤,完成穷举全部步行导航路径。
110.本实施例通过将区域内的道路划分为子段17,每个子段17抽象为子段17体和子段17出入口,请参阅附图9,本实施例将公园区域划分为多个子段17,相邻子段17的交界使用虚线表示,子段17具有子段出口172和子段入口171。一个子段17的出口同时也是相邻子段17的入口。将公园区域划分为多个子段17后,能够通过罗列子段17的集合,进行路径的规划,并且能够支撑穷举式的路径搜索。同时为基于子段17的路径规划优化算法提供了条件。而且通过道路划分为子段17,能够提高行人导航路径规划的速度,降低计算量。
111.另一方面,本实施例还提供了获得步行导航路径的总兴趣值的方法,具体包括:
112.依次找到兴趣点11集合中每个兴趣点11与步行导航路径最近的出入口坐标,计算兴趣点11与最近的出入口坐标的距离;
113.若距离未超过预设第一阈值,则将兴趣点11的兴趣值加入总兴趣值,若距离超过预设第一阈值且未超过预设第二阈值,则使用预设第一阈值与距离的商作为系数,将兴趣值与系数相乘后加入总兴趣值,若距离超过预设第二阈值,则跳过对应的兴趣点11。
114.另一方面,本技术实施例提供了一种嵌入式系统,嵌入式系统包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的嵌入式程序,嵌入式程序被处理器执行时实现如前述的方法。
115.嵌入式系统可以是一个通用嵌入式系统或一个专用嵌入式系统。在具体实现中。本领域技术人员可以理解,仅仅是嵌入式系统的举例,并不构成对嵌入式系统的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,比如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
116.处理器可以是中央处理单元(central processing unit,cpu),处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor,dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit,asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array,fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者也可以是任何常规的处理器。
117.存储器在一些实施例中可以是嵌入式系统的内部存储单元,如ram。存储器在另一些实施例中也可以是嵌入式系统的外部存储设备,比如插接式硬盘、智能存储卡(smart media card,smc)、安全数字(secure digital,sd)卡、闪存卡(flash card)等。进一步地,存储器还可以既包括嵌入式系统的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(boot loader)、数据以及其他程序等。存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
118.另一方面,本技术实施例提供了一种可读存储介质,可读存储介质存储有嵌入式程序,嵌入式程序被处理器执行时实现如前述的方法。
119.以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于附图和上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。

技术特征:
1.一种基于智能心率柱的步行导航方法,所述智能心率柱具有多媒体互动屏、心率检测模块、和摄像头,其特征在于,包括以下步骤:读取智能心率柱检测的行人的心率和图像,读取行人与多媒体互动屏的交互数据;根据所述图像识别行人的年龄段,根据所述心率识别行人的运动状态;根据行人的年龄段,设置不可通过区域,根据行人的年龄段及运动状态,生成兴趣点集合,将兴趣点关联兴趣值,所述兴趣点为区域内的商店或设施;读取多媒体互动屏获取的行人的目的地,生成多个步行导航路径,所述步行导航路径避开所述不可通过区域;根据步行导航路径经过的兴趣点,获得每个步行导航路径的总兴趣值,删除总兴趣值低于预设阈值的步行导航路径;根据每个步行导航路径的总长度和总兴趣值,计算总评分,总评分最高的步行导航路径作为最终的步行导航路径。2.根据权利要求1所述的一种基于智能心率柱的步行导航方法,其特征在于,根据所述图像识别行人的年龄段的方法包括:将年龄段划分为儿童、青年和老人,读取带有年龄段标记的人脸图像;提取所述人脸图像的皱纹纹理和肤色,将皱纹纹理和肤色按预设规则合成为特征图像,将特征图像关联年龄段作为样本;建立年龄识别神经网络模型,所述年龄识别神经网络模型的输入为所述特征图像,输出为预测的年龄段;使用所述样本训练和测试所述年龄识别神经网络模型,直至所述年龄识别神经网络模型的准确度达到预设值;读取所述摄像头拍摄到的人脸图像,提取所述人脸图像中的皱纹纹理和肤色,按照预设规则合成为特征图像;将所述特征图像输入所述年龄识别神经网络模型,获得行人的年龄段。3.根据权利要求2所述的一种基于智能心率柱的步行导航方法,其特征在于,合成特征图像的方法包括:建立特征图像模板,所述特征图像模板包括若干个图像区域,所述图像区域分别用于放置预定数量个皱纹纹理图像以及一个肤色图像;截取人脸图像的预定皱纹区域,获得预定数量个皱纹纹理;提取人脸图像的预设肤色取样区域,计算所述肤色取样区域的像素均值,作为肤色;将所述的预定数量个皱纹纹理填充到对应的图像区域,将肤色图像对应的图像区域填充为像素值为所述肤色的纯色色块。4.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于智能心率柱的步行导航方法,其特征在于,根据所述心率识别行人的运动状态的方法包括:将心率划分为若干个区间,为每个心率区间关联运动状态;读取所述心率检测模块检测到的心率,获得对应心率区间对应的运行状态,作为行人的运动状态。5.根据权利要求2或3所述的一种基于智能心率柱的步行导航方法,其特征在于,
设置不可通过区域的方法包括:若年龄段为儿童,则设置靠近水边且无护栏的路段为不可通过区域;若年龄段为老人,则设置高度超过预设阈值的阶梯为不可通过区域。6.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于智能心率柱的步行导航方法,其特征在于,生成兴趣点集合的方法包括:若年龄段为儿童,则将饮食商店、玩具商店及休息长椅作为兴趣点,纳入兴趣点集合;若年龄段为青年,则将其他智能心率柱及饮食商店作为兴趣点,纳入兴趣点集合;若年龄段为老年,则将饮食商店、休息长椅及观景点作为兴趣点,纳入兴趣点集合;若行人处于运动状态,则将饮食商店及休息长椅作为兴趣点,纳入兴趣点集合;若行人处于非运动状态,则将观景点作为兴趣点,纳入兴趣点集合;将兴趣点集合进行去重,作为最终的兴趣点集合。7.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于智能心率柱的步行导航方法,其特征在于,生成步行导航路径的方法包括:将区域内的道路划分为子段,子段包括子段体、至少一个子段出入口,将子段表示为出入口坐标集,相邻子段将具有至少一个相同的出入口,子段体被表示为出入口坐标集中坐标点相连构成的多边形区域;接收行人输入的目的地,将所述不可通过区域涉及的子段排除;从导航起点所处的子段开始,根据子段的出入口坐标集,依次添加相邻的子段至步行导航路径,同一子段仅允许添加一次,直至步行导航路径中存在子段的子段体包含了目的地;多次重复前一步骤,完成穷举全部步行导航路径。8.根据权利要求7所述的一种基于智能心率柱的步行导航方法,其特征在于,获得步行导航路径的总兴趣值的方法包括:依次找到兴趣点集合中每个兴趣点与所述步行导航路径最近的出入口坐标,计算兴趣点与所述最近的出入口坐标的距离;若所述距离未超过预设第一阈值,则将兴趣点的兴趣值加入所述总兴趣值,若所述距离超过预设第一阈值且未超过预设第二阈值,则使用预设第一阈值与所述距离的商作为系数,将所述兴趣值与所述系数相乘后加入所述总兴趣值,若所述距离超过所述预设第二阈值,则跳过对应的兴趣点。9.一种嵌入式系统,其特征在于,所述嵌入式系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的程序,所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质存储有程序,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。

技术总结
本发明涉及路径规划技术领域,具体涉及一种基于智能心率柱的步行导航方法、系统及存储介质,所述方法包括以下步骤:读取行人的心率和图像,读取交互数据;识别行人的年龄段及运动状态;设置不可通过区域,生成兴趣点集合,将兴趣点关联兴趣值;读取目的地,生成多个步行导航路径;获得每个步行导航路径的总兴趣值,删除总兴趣值低于预设阈值的步行导航路径;根据每个步行导航路径的总长度和总兴趣值,计算总评分,总评分最高的步行导航路径作为最终的步行导航路径。本发明的有益技术效果包括:规划步行导航路径时,兼顾距离和途径的兴趣点,能够满足行人在到达目的地过程中,对商店或者设施的使用需求。设施的使用需求。设施的使用需求。


技术研发人员:吴亚春 吴广林 吴旭日 陈宇康
受保护的技术使用者:浙江朗域视觉科技有限公司
技术研发日:2023.06.28
技术公布日:2023/10/7
版权声明

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