环境安全性感知方法以及相关设备

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种环境安全性感知方法以及相关设备。

背景技术

随着互联网技术的发展，移动终端快速普及，移动终端已经成为人们日常生活中必不可少的生产、娱乐、沟通工具。人们习惯于从智能手机上获取各种信息，很多人成了“低头族”，当人们的视线和注意力集中在智能手机上，就容易忽略周遭环境中可能出现的危险。

在目前的相关技术中，通常可以使用智能手机的后置摄像头采集环境图像，并将采集到的环境图像显示在手机屏幕上让使用者获取“透视”智能手机的能力，但是这种方式采集到的场景对应的视场比较局限，因为在使用者正常行走过程中一般只能采集到地面的场景，从而无法对前方和侧方可能存在的危险因素进行提示。

发明内容

本申请实施例提供一种环境安全性感知方法以及相关设备，相关设备可以包括环境安全性感知装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，可以帮助用户规避周边可能存在的危险。

本申请实施例提供一种环境安全性感知方法，包括：

采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，所述环境图像包括所述目标对象；

从所述环境图像中提取所述目标对象对应的人眼图像；

对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为所述目标对象当前视野范围内的场景；

基于所述前侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素；

若所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，向所述目标对象发送安全提示信息。

相应的，本申请实施例提供一种环境安全性感知装置，包括：

采集单元，用于采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，所述环境图像包括所述目标对象；

提取单元，用于从所述环境图像中提取所述目标对象对应的人眼图像；

识别单元，用于对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为所述目标对象当前视野范围内的场景；

确定单元，用于基于所述前侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素；

发送单元，用于若所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，向所述目标对象发送安全提示信息。

可选的，在本申请的一些实施例中，该环境安全性感知装置还可以包括分割单元和场景识别单元，如下：

所述分割单元，用于对所述环境图像进行人脸分割处理，以从所述环境图像提取到后侧环境图像；

场景识别单元，用于对所述后侧环境图像进行后侧场景识别，得到后侧场景识别结果，所述后侧场景为所述目标对象当前视野外的场景；

所述确定单元具体可以用于基于所述前侧场景识别结果和所述后侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

可选的，在本申请的一些实施例中，所述确定单元可以包括风险判定子单元和第一确定子单元，如下：

所述风险判定子单元，用于根据预设危险判定策略，对所述前侧场景识别结果和所述后侧场景识别结果进行风险判定；

第一确定子单元，用于根据风险判定结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

可选的，在本申请的一些实施例中，所述识别单元可以包括提取子单元和识别子单元，如下：

所述提取子单元，用于从所述人眼图像中提取出所述目标对象接收到针对前侧场景的环境影像；

识别子单元，用于对所述环境影像进行物体识别，得到所述前侧场景中存在的目标物体。

可选的，在本申请的一些实施例中，所述确定单元可以包括计算子单元和第二确定子单元，如下：

所述计算子单元，用于根据所述环境影像，计算所述目标物体与所述目标对象之间的相对位置；

第二确定子单元，用于根据所述相对位置以及所述目标物体对应的物体类型，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

可选的，在本申请的一些实施例中，所述提取子单元具体可以用于对所述人眼图像进行边缘检测，得到所述目标对象对应的人眼角膜区域图像；根据所述人眼角膜区域图像，获取所述目标对象接收到针对前侧场景的环境影像。

本申请实施例提供的一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器加载所述指令，以执行本申请实施例提供的环境安全性感知方法中的步骤。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的环境安全性感知方法中的步骤。

此外，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，该计算机程序或指令被处理器执行时实现本申请实施例提供的环境安全性感知方法中的步骤。

本申请实施例提供了一种环境安全性感知方法以及相关设备，可以采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，所述环境图像包括所述目标对象；从所述环境图像中提取所述目标对象对应的人眼图像；对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为所述目标对象当前视野范围内的场景；基于所述前侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素；若所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，向所述目标对象发送安全提示信息。本申请可以从人眼图像中分析得到人眼球接收到的环境影像，进而获取前侧场景识别结果，根据前侧场景识别结果向目标对象提示前方或侧面可能存在的风险，这样可以帮助用户规避周边可能存在的危险。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1a是本申请实施例提供的环境安全性感知方法的场景示意图；

图1b是本申请实施例提供的环境安全性感知方法的流程图；

图1c是本申请实施例提供的环境安全性感知方法的说明图；

图1d是本申请实施例提供的环境安全性感知方法的另一流程图；

图2是本申请实施例提供的环境安全性感知方法的另一流程图；

图3是本申请实施例提供的环境安全性感知装置的结构示意图；

图4是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供一种环境安全性感知方法以及相关设备，相关设备可以包括环境安全性感知装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。该环境安全性感知装置具体可以集成在电子设备中，该电子设备可以是终端或服务器等设备。

如图1a所示，以终端和服务器共同执行环境安全性感知方法为例。本申请实施例提供的环境安全性感知系统包括终端10和服务器11等；终端10与服务器11之间通过网络连接，比如，通过有线或无线网络连接等，其中，环境安全性感知装置可以集成在终端中。

其中，终端10，可以用于：采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，所述环境图像包括所述目标对象；从所述环境图像中提取所述目标对象对应的人眼图像；对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为目标对象当前视野范围内的场景；基于所述前侧场景识别结果，确定目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素；若目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，向目标对象发送安全提示信息。其中，终端10可以包括手机、平板电脑、电子手表、电子手环等。其中，终端10上还可以设置客户端，该客户端可以是应用程序客户端等等。

其中，服务器11，可以用于：接收终端10发送的环境图像，从所述环境图像中提取所述目标对象对应的人眼图像；对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为目标对象当前视野范围内的场景；将所述前侧场景识别结果发送给终端10。其中，服务器11可以是单台服务器，也可以是由多个服务器组成的服务器集群或云服务器。

本申请实施例提供的环境安全性感知方法涉及人工智能领域中的计算机视觉技术。

其中，人工智能(AI,Artificial Intelligence)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。其中，人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、自动驾驶、智慧交通等几大方向。

其中，计算机视觉技术(CV，Computer Vision)是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。计算机视觉技术通常包括图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、OCR、视频处理、视频语义理解、视频内容/行为识别、三维物体重建、3D技术、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建、自动驾驶、智慧交通等技术，还包括常见的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术。

以下分别进行详细说明。需说明的是，以下实施例的描述顺序不作为对实施例优选顺序的限定。

本实施例将从环境安全性感知装置的角度进行描述，该环境安全性感知装置具体可以集成在电子设备中，该电子设备可以是服务器或终端等设备。

如图1b所示，该环境安全性感知方法的具体流程可以如下：

101、采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，所述环境图像包括所述目标对象。

其中，目标对象具体可以是路上的行人，也可以是行人的面部，本实施例对此不作具体限制。其中，环境图像可以是通过目标对象手持的智能移动终端的前置摄像头采集得到的图像。前置摄像头可以是智能移动终端上集成的摄像头硬件，该硬件位于智能移动终端的主显示屏同侧。

在一具体场景中，可以通过智能移动终端(如智能手机)的前置摄像头采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，该环境图像包括目标对象的面部，因此可以从环境图像中提取出人眼球针对前方场景的反射影像，并对所述反射影像进行还原处理，得到所述目标对象接收到的环境影像，以环境影像为依据，分析目标对象当前所处环境中是否存在潜在危险因素。

本申请提供的环境安全性感知方法可以在不改变当前智能手机硬件的条件下，让智能手机感知周遭的环境。具体地，人眼的视场角是比较大的，眼球接收到视野内的视觉信息十分广泛，但是人的大脑只能处理视野中的部分物体，尤其是当人的注意力集中在手机屏幕上时，很难意识到环境中可能存在的其他风险。本申请从这一点出发，利用大部分智能手机上都具有的前置摄像头，以智能手机的前置摄像头作为硬件基础，通过获取人眼球表面的环境反射成像，感知前置摄像头视场角之外的景物，这样即能获取更广泛的视野，又能在现有大多数的智能手机硬件基础上，快速部署环境感知功能，在一定程度上补足人在特定场景下的环境感知能力，这样可以帮助用户规避周边可能存在的危险。

102、从所述环境图像中提取所述目标对象对应的人眼图像。

可选地，本实施例中，步骤“从所述环境图像中提取所述目标对象对应的人眼图像”，可以包括：

对所述环境图像进行人脸分割处理，以从所述环境图像提取到后侧环境图像和人脸图像；

从所述人脸图像中提取所述目标对象对应的人眼图像。

其中，一些实施例中，对环境图像的人脸分割处理，具体可以是对环境图像的人脸识别处理，具体地，可以通过神经网络模型来对环境图像进行人脸识别处理，该神经网络模型可以是视觉几何组网络(VGGNet，Visual Geometry Group Network)、残差网络(ResNet，Residual Network)和密集连接卷积网络(DenseNet，Dense Convolutional Network)等等，但是应当理解的是，本实施例的神经网络并不仅限于上述列举的几种类型。

其中，另一些实施例中，对环境图像的人脸分割处理，具体可以是从环境图像中抠取出人脸图像，并将剩余的图像区域确定为后侧环境图像。

可以理解的是，在一些实施例中，也可以从所述环境图像中抠取出目标对象对应的部分图像区域，将剩余的图像区域确定为后侧环境图像。

在得到人脸图像后，可以对人脸图像进一步进行识别并分割为人眼部分区域，将人眼部分区域确定为所述目标对象对应的人眼图像。

103、对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为所述目标对象当前视野范围内的场景。

可选地，本实施例中，步骤“对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果”，可以包括：

从所述人眼图像中提取出所述目标对象接收到针对前侧场景的环境影像；

对所述环境影像进行物体识别，得到所述前侧场景中存在的目标物体。

其中，对环境影像进行物体识别，具体可以是识别环境影像中存在的物体，比如电线杆、汽车等。识别到的目标物体可以是道路上的电线杆，也可以是汽车，还可以是高空坠物等，本实施例对此不作限制。

可选地，本实施例中，步骤“从所述人眼图像中提取出所述目标对象接收到针对前侧场景的环境影像”，可以包括：

对所述人眼图像进行边缘检测，得到所述目标对象对应的人眼角膜区域图像；

根据所述人眼角膜区域图像，获取所述目标对象接收到针对前侧场景的环境影像。

其中，在对人眼图像进行边缘检测前，可以先对人眼图像进行图像增强处理，以提高人眼图像的分辨率。图像数据增强可以包括直方图均衡、锐化、平滑以及多帧合并处理等。其中，多帧合并处理具体可以是从采集到的多张环境图像中提取对应的人眼图像，再将多张人眼图像进行合并处理。

此外，在对人眼图像进行边缘检测前，还可以对人眼图像进行图像反畸变矫正处理，以得到无畸变的人眼图像。

其中，本实施例中，可以通过轮廓检测算法以及霍夫变换来对人眼图像进行边缘检测，从而确定眼球中的角膜区域，提取人眼角膜区域图像，并将人眼角膜区域图像作为目标对象接收到针对前侧场景的环境影像。其中，所述霍夫变换是数字图像处理中常用的边缘计算方法。

104、基于所述前侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

可选地，本实施例中，步骤“基于所述前侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素”，可以包括：

根据所述环境影像，计算所述目标物体与所述目标对象之间的相对位置；

根据所述相对位置以及所述目标物体对应的物体类型，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

其中，可以根据环境影像计算所述目标物体与所述目标对象之间的距离，从而确定二者的相对位置。

其中，目标物体的物体类型可以包括存在潜在危险的物体以及不存在潜在危险的物体等。

在一具体实施例中，若目标物体与所述目标对象之间的距离小于预设安全距离，且目标物体的物体类型为预设存在潜在危险的物体，则可以确定所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素。其中，该预设安全距离可以根据实际情况进行设置，比如可以设置为1米。预设潜在危险物体可以是汽车、电线杆等。

此外，本实施例还可以通过智能移动终端的加速度传感器来判断目标物体当前的运动状态，结合目标物体的物体类型、运动状态、以及与目标对象的相对位置，来确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

可选地，本实施例中，该环境安全性感知方法还可以包括：

对所述环境图像进行人脸分割处理，以从所述环境图像提取到后侧环境图像；

对所述后侧环境图像进行后侧场景识别，得到后侧场景识别结果，所述后侧场景为所述目标对象当前视野外的场景；

步骤“基于所述前侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素”，可以包括：

基于所述前侧场景识别结果和所述后侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

其中，步骤“对所述后侧环境图像进行后侧场景识别，得到后侧场景识别结果”，具体可以是识别后侧环境图像中的物体，比如汽车等，本实施例中，也可以将从后侧环境图像中识别到物体确定为目标物体。

其中，具体可以通过场景识别模型来对后侧环境图像进行后侧场景识别，该场景识别模型可以是神经网络模型。

可选地，本实施例中，步骤“基于所述前侧场景识别结果和所述后侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素”，可以包括：

根据预设危险判定策略，对所述前侧场景识别结果和所述后侧场景识别结果进行风险判定；

根据风险判定结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

其中，预设危险判定策略可以根据实际情况进行设置，比如，预设危险判定策略可以是若电线杆在目标对象正前方1米，则目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，需要对目标对象进行预警。

105、若所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，向所述目标对象发送安全提示信息。

其中，安全提示信息对目标对象的提示方式有多种，比如，可以在目标对象手持的智能移动终端屏幕上显示该安全提示信息，也可以通过喇叭的形式来提醒目标对象，本实施例对此不作限制。

本申请可以提供一种“手持移动终端的视线外环境感知系统”，通过对目标对象手持的智能移动终端采集到的环境图像进行图像分割，获得人眼图像以及后侧环境图像，利用人眼表面的环境反射虚像，从人眼球成像中分析获取反射影像，还原出人眼球接收到的环境影像，从而可以得到目标对象前方的环境信息(可以视为前侧场景提示)，并可以结合后侧环境图像中的其他场景实像，获得目标对象当前视野外的环境信息(可以视为后侧场景提示)；根据前侧场景提示和后侧场景提示，可以感知到目标对象当前所处位置周边环境中可能存在的风险，从而为智能移动终端的用户提供环境简报，帮助用户规避可能存在的风险。其中，视线外环境感知具体是指感知摄像头可视角度以外场景实像的能力。

本申请可以在用户边看手机界面边行走时提示用户前方或侧面可能的风险，如驶来的车辆、静止的电线杆、前方底面的坑洞、头顶的坠物、人行道上的红绿灯等，并依据判定结果分析是否需要在手机界面进行显示，这样就能够在用户自身感知到相应的物体之前对用户发出提示和警告。

具体地，本申请对智能移动终端有一定的硬件要求：要求移动终端具有前置摄像头，如图1c所示，本申请可以结合智能移动终端的前置摄像头本身对应的视场角范围以及获取到的人眼反射图像对应的人眼视场角范围，来感知目标对象所处位置周边环境。本申请的使用场景可见于行走过程中使用智能移动终端。

在一具体实施例中，如图1d所示，为本申请提供的环境安全性感知方法对用户进行安全提示的流程，具体描述如下：

(1)通过目标对象手持的智能移动终端的前置摄像头实时采集环境图像，并将环境图像传送至处理器进行人脸识别，环境图像经过处理后分为人脸图像和后侧环境图像；

(2)对步骤(1)中得到的后侧环境图像进一步使用物体检测算法、场景检测算法识别后侧环境图像中存在的物体，标记为后侧场景提示；

(3)对步骤(1)中得到的人脸部分图像进一步识别并分割为人眼图像，并对人眼图像进一步进行反畸变校正处理、多帧合成处理，最终得到清晰的无畸变的人眼图像；

(4)对步骤(3)获取到的人眼图像，进一步通过轮廓检测结合霍夫变换确定眼球中角膜区域，提取人眼角膜区域图像；

(5)对步骤(4)获取到的人眼角膜区域图像进行物体识别、场景识别，最终得到人眼视线范围内的物体和场景，标记为前侧场景提示；

(6)步骤(2)和步骤(5)中获取到了前置摄像头视线范围内的后侧场景提示和人眼视线范围内的前侧场景提示，经过预设危险判定策略决策，如果有潜在的危险因素(如驶来的汽车、道路上的电线杆、高空坠物等)，则将判定结果展现到移动终端输出设备上，输出设备包括且不限于屏幕、喇叭、无线连接设备。

现有的环境感知技术多采用额外的传感器实现，或是简单使用摄像头采集的画面给用户提示，没有进行额外的处理。本申请在现有移动智能终端的基础上，采用大多数终端都具备的前置摄像头硬件，获取人眼球表面的反射图像以及前置摄像头获取到的其他环境图像，经过一系列处理得到当前环境的简报，并将潜在危险因素直接反馈给用户。相对于现有做法的优点是应用推广的成本低，且实现的环境感知范围更广。

本申请能够在一定程度上减少马路上“低头族”在使用智能手机过程中由于注意力不集中导致的车祸、撞墙、踩空等危险现象。

由上可知，本实施例可以采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，所述环境图像包括所述目标对象；从所述环境图像中提取所述目标对象对应的人眼图像；对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为所述目标对象当前视野范围内的场景；基于所述前侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素；若所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，向所述目标对象发送安全提示信息。本申请可以从人眼图像中分析得到人眼球接收到的环境影像，进而获取前侧场景识别结果，根据前侧场景识别结果向目标对象提示前方或侧面可能存在的风险，这样可以帮助用户规避周边可能存在的危险。

根据前面实施例所描述的方法，以下将以该环境安全性感知装置具体集成在终端举例作进一步详细说明。

本申请实施例提供一种环境安全性感知方法，如图2所示，该环境安全性感知方法的具体流程可以如下：

201、终端采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，所述环境图像包括所述目标对象。

其中，目标对象具体可以是路上的行人，也可以是行人的面部，本实施例对此不作具体限制。其中，环境图像可以是通过目标对象手持的智能移动终端的前置摄像头采集得到的图像。

202、终端对所述环境图像进行人脸分割处理，以从所述环境图像提取到后侧环境图像和人脸图像，并从所述人脸图像中提取所述目标对象对应的人眼图像。

其中，一些实施例中，对环境图像的人脸分割处理，具体可以是对环境图像的人脸识别处理，另一些实施例中，对环境图像的人脸分割处理，具体可以是从环境图像中抠取出人脸图像，并将剩余的图像区域确定为后侧环境图像。

可以理解的是，在一些实施例中，也可以从所述环境图像中抠取出目标对象对应的部分图像区域，将剩余的图像区域确定为后侧环境图像。

在得到人脸图像后，可以对人脸图像进一步进行识别并分割为人眼部分区域，将人眼部分区域确定为所述目标对象对应的人眼图像。

203、终端对所述后侧环境图像进行后侧场景识别，得到后侧场景识别结果，所述后侧场景为所述目标对象当前视野外的场景。

其中，步骤“对所述后侧环境图像进行后侧场景识别，得到后侧场景识别结果”，具体可以是识别后侧环境图像中的物体，比如汽车等，本实施例中，也可以将从后侧环境图像中识别到物体确定为目标物体。

204、终端对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为所述目标对象当前视野范围内的场景。

可选地，本实施例中，步骤“对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果”，可以包括：

从所述人眼图像中提取出所述目标对象接收到针对前侧场景的环境影像；

对所述环境影像进行物体识别，得到所述前侧场景中存在的目标物体。

其中，对环境影像进行物体识别，具体可以是识别环境影像中存在的物体，比如电线杆、汽车等。识别到的目标物体可以是道路上的电线杆，也可以是汽车，还可以是高空坠物等，本实施例对此不作限制。

可选地，本实施例中，步骤“从所述人眼图像中提取出所述目标对象接收到针对前侧场景的环境影像”，可以包括：

对所述人眼图像进行边缘检测，得到所述目标对象对应的人眼角膜区域图像；

根据所述人眼角膜区域图像，获取所述目标对象接收到针对前侧场景的环境影像。

205、终端基于所述前侧场景识别结果和所述后侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

可选地，本实施例中，步骤“基于所述前侧场景识别结果和所述后侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素”，可以包括：

计算所述目标物体与所述目标对象之间的相对位置；

根据所述相对位置以及所述目标物体对应的物体类型，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

在一具体实施例中，若目标物体与所述目标对象之间的距离小于预设安全距离，且目标物体的物体类型为预设存在潜在危险的物体，则可以确定所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素。其中，该预设安全距离可以根据实际情况进行设置，比如可以设置为1米。预设潜在危险物体可以是汽车、电线杆等。

此外，本实施例还可以通过智能移动终端的加速度传感器来判断目标物体当前的运动状态，结合目标物体的物体类型、运动状态、以及与目标对象的相对位置，来确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

可选地，本实施例中，步骤“基于所述前侧场景识别结果和所述后侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素”，可以包括：

根据预设危险判定策略，对所述前侧场景识别结果和所述后侧场景识别结果进行风险判定；

根据风险判定结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

其中，预设危险判定策略可以根据实际情况进行设置，比如，预设危险判定策略可以是若电线杆在目标对象正前方1米，则目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，需要对目标对象进行预警。

206、若所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，终端向所述目标对象发送安全提示信息。

其中，安全提示信息对目标对象的提示方式有多种，比如，可以在目标对象手持的智能移动终端屏幕上显示该安全提示信息，也可以通过喇叭的形式来提醒目标对象，本实施例对此不作限制。

由上可知，本实施例可以通过终端采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，所述环境图像包括所述目标对象；对所述环境图像进行人脸分割处理，以从所述环境图像提取到后侧环境图像和人脸图像，并从所述人脸图像中提取所述目标对象对应的人眼图像；对所述后侧环境图像进行后侧场景识别，得到后侧场景识别结果，所述后侧场景为所述目标对象当前视野外的场景；对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为所述目标对象当前视野范围内的场景；基于所述前侧场景识别结果和所述后侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素；若所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，终端向所述目标对象发送安全提示信息。本申请可以从人眼图像中分析得到人眼球接收到的环境影像，进而获取前侧场景识别结果，根据前侧场景识别结果向目标对象提示前方或侧面可能存在的风险，这样可以帮助用户规避周边可能存在的危险。

为了更好地实施以上方法，本申请实施例还提供一种环境安全性感知装置，如图3所示，该环境安全性感知装置可以包括采集单元301、提取单元302、识别单元303、确定单元304以及发送单元305，如下：

(1)采集单元301；

采集单元，用于采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，所述环境图像包括所述目标对象。

(2)提取单元302；

提取单元，用于从所述环境图像中提取所述目标对象对应的人眼图像。

(3)识别单元303；

识别单元，用于对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为所述目标对象当前视野范围内的场景。

可选的，在本申请的一些实施例中，所述识别单元可以包括提取子单元和识别子单元，如下：

所述提取子单元，用于从所述人眼图像中提取出所述目标对象接收到针对前侧场景的环境影像；

识别子单元，用于对所述环境影像进行物体识别，得到所述前侧场景中存在的目标物体。

(4)确定单元304；

确定单元，用于基于所述前侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

可选的，在本申请的一些实施例中，所述确定单元可以包括计算子单元和第二确定子单元，如下：

所述计算子单元，用于根据所述环境影像，计算所述目标物体与所述目标对象之间的相对位置；

第二确定子单元，用于根据所述相对位置以及所述目标物体对应的物体类型，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

可选的，在本申请的一些实施例中，所述提取子单元具体可以用于对所述人眼图像进行边缘检测，得到所述目标对象对应的人眼角膜区域图像；根据所述人眼角膜区域图像，获取所述目标对象接收到针对前侧场景的环境影像。

可选的，在本申请的一些实施例中，该环境安全性感知装置还可以包括分割单元和场景识别单元，如下：

所述分割单元，用于对所述环境图像进行人脸分割处理，以从所述环境图像提取到后侧环境图像；

场景识别单元，用于对所述后侧环境图像进行后侧场景识别，得到后侧场景识别结果，所述后侧场景为所述目标对象当前视野外的场景；

所述确定单元具体可以用于基于所述前侧场景识别结果和所述后侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

可选的，在本申请的一些实施例中，所述确定单元可以包括风险判定子单元和第一确定子单元，如下：

所述风险判定子单元，用于根据预设危险判定策略，对所述前侧场景识别结果和所述后侧场景识别结果进行风险判定；

第一确定子单元，用于根据风险判定结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素。

(5)发送单元305；

发送单元，用于若所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，向所述目标对象发送安全提示信息。

由上可知，本实施例可以通过采集单元301采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，所述环境图像包括所述目标对象；通过提取单元302从所述环境图像中提取所述目标对象对应的人眼图像；通过识别单元303对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为所述目标对象当前视野范围内的场景；通过确定单元304基于所述前侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素；若所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，由发送单元305向所述目标对象发送安全提示信息。本申请可以从人眼图像中分析得到人眼球接收到的环境影像，进而获取前侧场景识别结果，根据前侧场景识别结果向目标对象提示前方或侧面可能存在的风险，这样可以帮助用户规避周边可能存在的危险。

本申请实施例还提供一种电子设备，如图4所示，其示出了本申请实施例所涉及的电子设备的结构示意图，该电子设备可以是终端或者服务器等，具体来讲：

该电子设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器401、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器402、电源403和输入单元404等部件。本领域技术人员可以理解，图4中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：

处理器401是该电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器402内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器402内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器401可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器401可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器401中。

存储器402可用于存储软件程序以及模块，处理器401通过运行存储在存储器402的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器402还可以包括存储器控制器，以提供处理器401对存储器402的访问。

电子设备还包括给各个部件供电的电源403，优选的，电源403可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源403还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

该电子设备还可包括输入单元404，该输入单元404可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。

尽管未示出，该电子设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，电子设备中的处理器401会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器402中，并由处理器401来运行存储在存储器402中的应用程序，从而实现各种功能，如下：

采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，所述环境图像包括所述目标对象；从所述环境图像中提取所述目标对象对应的人眼图像；对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为所述目标对象当前视野范围内的场景；基于所述前侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素；若所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，向所述目标对象发送安全提示信息。

以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。

由上可知，本实施例可以采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，所述环境图像包括所述目标对象；从所述环境图像中提取所述目标对象对应的人眼图像；对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为所述目标对象当前视野范围内的场景；基于所述前侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素；若所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，向所述目标对象发送安全提示信息。本申请可以从人眼图像中分析得到人眼球接收到的环境影像，进而获取前侧场景识别结果，根据前侧场景识别结果向目标对象提示前方或侧面可能存在的风险，这样可以帮助用户规避周边可能存在的危险。

本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。

为此，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种环境安全性感知方法中的步骤。例如，该指令可以执行如下步骤：

采集目标对象当前所处位置周边的环境图像，所述环境图像包括所述目标对象；从所述环境图像中提取所述目标对象对应的人眼图像；对所述人眼图像进行前侧场景识别，得到前侧场景识别结果，所述前侧场景为所述目标对象当前视野范围内的场景；基于所述前侧场景识别结果，确定所述目标对象当前所处位置周边是否存在潜在危险因素；若所述目标对象当前所处位置周边存在潜在危险因素，向所述目标对象发送安全提示信息。

以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。

其中，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。

由于该计算机可读存储介质中所存储的指令，可以执行本申请实施例所提供的任一种环境安全性感知方法中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的任一种环境安全性感知方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述环境安全性感知方面的各种可选实现方式中提供的方法。

以上对本申请实施例所提供的一种环境安全性感知方法以及相关设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。