一种基于机器视觉的智能识别方法及系统与流程

1.本发明涉及儿童玩具视觉技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的智能识别方法及系统。


背景技术：

2.儿童是家庭的希望，更是民族发展的未来，因此儿童的安全监管至关重要，近年来，经常会看到因对儿童的安全监管不力，导致儿童的生命安全事故频发的新闻，儿童的安全监管应该受到每位家长的重视。
3.但本技术发明人在实现本技术实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
4.由于一般家庭会直接通过摄像头对儿童的安全进行实时监控，通过观看视频来判断危险性，但时间久了容易出现视觉疲劳影响监控质量。


技术实现要素：

5.本技术实施例通过提供一种基于机器视觉的智能识别方法及系统，解决了因长时间观看监控视频引起视觉疲劳，进而影响监控质量的技术问题，达到了通过基于儿童玩具的机器视觉对儿童玩乐的监控视频进行智能分析和判断，提高判断的准确度，进而有效确保了儿童的安全监管的技术效果。
6.本技术实施例提供了一种基于机器视觉的智能识别方法，所述方法应用于一儿童玩具系统，且所述儿童玩具系统具有一摄像头、报警单元、图像处理单元，其中，所述方法包括：通过安装于儿童玩具上的所述摄像头获得第一视频信息；对所述第一视频信息进行识别之后，判断所述第一视频信息中是否包含第一儿童信息；当所述第一视频信息中包含所述第一儿童信息时，获得第一预定距离；获得所述第一预定距离内的第二视频信息；对所述第二视频信息进行识别之后，判断所述第二视频信息中是否包含第一监护人信息，其中，所述第一监护人为所述第一儿童的监护人；当所述第二视频信息中未包含所述第一监护人信息时，通过所述摄像头获得第三视频信息，其中，所述第三视频信息为包含所述第一儿童的视频信息；根据所述第三视频信息，获得所述第一儿童在第一时刻的第一状态信息；当所述第一状态发生改变时，获得所述第一儿童在第二时刻的第二状态信息；根据所述第二状态信息，通过神经网络模型，获得所述第二状态信息的第一危险等级；当所述第一危险等级满足预定危险等级时，获得第一报警信息，并将所述第一报警信息发送给所述第一监护人。
7.另一方面，本技术还提供了一种基于机器视觉的智能识别系统，其中，所述系统包括：第一获得单元：所述第一获得单元用于通过安装于儿童玩具上的所述摄像头获得第一视频信息；第一判断单元：所述第一判断单元用于对所述第一视频信息进行识别之后，判断所述第一视频信息中是否包含第一儿童信息；第二获得单元：所述第二获得单元用于当所述第一视频信息中包含所述第一儿童信息时，获得第一预定距离；第三获得单元：所述第三获得单元用于获得所述第一预定距离内的第二视频信息；第二判断单元：所述第二判断单
元用于对所述第二视频信息进行识别之后，判断所述第二视频信息中是否包含第一监护人信息，其中，所述第一监护人为所述第一儿童的监护人；第四获得单元：所述第四获得单元用于当所述第二视频信息中未包含所述第一监护人信息时，通过所述摄像头获得第三视频信息，其中，所述第三视频信息为包含所述第一儿童的视频信息；第五获得单元：所述第五获得单元用于根据所述第三视频信息，获得所述第一儿童在第一时刻的第一状态信息；第六获得单元：所述第六获得单元用于当所述第一状态发生改变时，获得所述第一儿童在第二时刻的第二状态信息；第七获得单元：所述第七获得单元用于根据所述第二状态信息，通过神经网络模型，获得所述第二状态信息的第一危险等级；第八获得单元：所述第八获得单元用于当所述第一危险等级满足预定危险等级时，获得第一报警信息，并将所述第一报警信息发送给所述第一监护人。
8.本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
9.通过在儿童的玩具上安装摄像头，对儿童的活动视频进行智能分析和判断，当儿童的动作状态存在一定的危险时，可获得报警信息，对危险信息进行及时有效报警，同时能将危险讯息发送给儿童的监护人，及时的避免了危险的发生，通过机器视觉的智能分析，达到了提高判断的准确度，进而有效确保了儿童的安全监管的技术效果。
10.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
11.图1为本技术实施例一种基于机器视觉的智能识别方法的流程示意图；
12.图2为本技术实施例一种基于机器视觉的智能识别系统的结构示意图；
13.图3为本技术实施例示例性电子设备的结构示意图。
14.附图标记说明：第一获得单元11，第一判断单元12，第二获得单元13，第三获得单元14，第二判断单元15，第四获得单元16，第五获得单元17，第六获得单元18，第七获得单元19，第八获得单元20，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。
具体实施方式
15.本技术实施例通过提供一种基于机器视觉的智能识别方法及系统，解决了因长时间观看监控视频引起视觉疲劳，进而影响监控质量的技术问题，达到了通过基于儿童玩具的机器视觉对儿童玩乐的监控视频进行智能分析和判断，提高判断的准确度，进而有效确保了儿童的安全监管的技术效果。
16.下面，将参考附图详细的描述根据本技术的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本技术的一部分实施例，而不是本技术的全部实施例，应理解，本技术不受这里描述的示例实施例的限制。
17.儿童是家庭的希望，更是民族发展的未来，因此儿童的安全监管至关重要，近年来，经常会看到因对儿童的安全监管不力，导致儿童的生命安全事故频发的新闻，儿童的安全监管应该受到每位家长的重视。由于一般家庭会直接通过摄像头对儿童的安全进行实时
监控，通过观看视频来判断危险性，但时间久了容易出现视觉疲劳影响监控质量。
18.针对上述技术问题，本技术提供的技术方案总体思路如下：
19.本技术实施例提供了一种基于机器视觉的智能识别方法，所述方法应用于一儿童玩具系统，且所述儿童玩具系统具有一摄像头、报警单元、图像处理单元，其中，所述方法包括：通过安装于儿童玩具上的所述摄像头获得第一视频信息；对所述第一视频信息进行识别之后，判断所述第一视频信息中是否包含第一儿童信息；当所述第一视频信息中包含所述第一儿童信息时，获得第一预定距离；获得所述第一预定距离内的第二视频信息；对所述第二视频信息进行识别之后，判断所述第二视频信息中是否包含第一监护人信息，其中，所述第一监护人为所述第一儿童的监护人；当所述第二视频信息中未包含所述第一监护人信息时，通过所述摄像头获得第三视频信息，其中，所述第三视频信息为包含所述第一儿童的视频信息；根据所述第三视频信息，获得所述第一儿童在第一时刻的第一状态信息；当所述第一状态发生改变时，获得所述第一儿童在第二时刻的第二状态信息；根据所述第二状态信息，通过神经网络模型，获得所述第二状态信息的第一危险等级；当所述第一危险等级满足预定危险等级时，获得第一报警信息，并将所述第一报警信息发送给所述第一监护人。
20.为了更好地理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
21.实施例一
22.如图1所示，本技术实施例提供了一种基于机器视觉的智能识别方法，其中，所述方法还包括：
23.步骤s100：通过安装于儿童玩具上的所述摄像头获得第一视频信息；
24.具体而言，为了对儿童的安全进行有效监管，可在儿童的玩具上安装摄像头，进而通过安装于儿童玩具上的所述摄像头获得第一视频信息，所述第一视频信息为摄像头拍摄到的儿童玩耍时的视频信息。
25.步骤s200：对所述第一视频信息进行识别之后，判断所述第一视频信息中是否包含第一儿童信息；
26.具体而言，已知获得第一视频信息，可对所述第一视频信息进行识别之后，判断所述第一视频信息中是否包含第一儿童信息，即判断儿童玩具上的摄像头拍摄的图像信息是否包含儿童的画面，进而获得判断结果。
27.步骤s300：当所述第一视频信息中包含所述第一儿童信息时，获得第一预定距离；
28.具体而言，判断所述第一视频信息中是否包含第一儿童信息时，当所述第一视频信息中包含所述第一儿童信息，即儿童玩具上的摄像头拍摄的图像信息包含儿童的画面，可获得第一预定距离，所述第一预定距离为儿童距玩具的距离。
29.步骤s400：获得所述第一预定距离内的第二视频信息；
30.具体而言，已知获得第一预定距离，可获得所述第一预定距离内的第二视频信息，所述第二视频信息为玩具上的摄像头拍摄到的玩具和儿童之间的视频信息。
31.步骤s500：对所述第二视频信息进行识别之后，判断所述第二视频信息中是否包含第一监护人信息，其中，所述第一监护人为所述第一儿童的监护人；
32.具体而言，已知所述第二视频信息，可对所述第二视频信息进行识别，判断所述第二视频信息中是否包含第一监护人信息，其中，所述第一监护人为所述第一儿童的监护人，
可以是儿童的父母，即判断儿童在活动时周围是否有监护人进行安全监管，进而获得判断结果。
33.步骤s600：当所述第二视频信息中未包含所述第一监护人信息时，通过所述摄像头获得第三视频信息，其中，所述第三视频信息为包含所述第一儿童的视频信息；
34.具体而言，判断所述第二视频信息中是否包含第一监护人信息时，当所述第二视频信息中未包含所述第一监护人信息时，即儿童在活动时周围没有监护人进行安全监管，可通过所述摄像头获得第三视频信息，其中，所述第三视频信息为包含所述第一儿童的视频信息，即对儿童的活动视频进行拍摄记录。
35.步骤s700：根据所述第三视频信息，获得所述第一儿童在第一时刻的第一状态信息；
36.具体而言，已知所述第三视频信息为包含所述第一儿童的视频信息，可根据所述第三视频信息，获得所述第一儿童在第一时刻的第一状态信息，所述第一状态信息为第一时刻的儿童的状态信息，举例而言，儿童在玩玩具时，玩耍兴致很高等。
37.步骤s800：当所述第一状态发生改变时，获得所述第一儿童在第二时刻的第二状态信息；
38.具体而言，当所述第一状态发生改变时，即区别于所述第一状态信息的状态特征，可获得所述第一儿童在第二时刻的第二状态信息，所述第二状态信息为第二时刻的儿童的状态信息，举例而言，当儿童在玩玩具的过程中，突然没有兴致，可能存在尿裤子、玩耍受伤等突发情况。
39.步骤s900：根据所述第二状态信息，通过神经网络模型，获得所述第二状态信息的第一危险等级；
40.具体而言，因所述第二状态信息存在多种状态，可能是尿裤子等普通状态，也有可能是受伤等特殊状态，因此根据所述第二状态信息，通过神经网络模型，获得所述第二状态信息的第一危险等级，所述神经网络模型为一个数据训练模型，可通过对输入数据即所述第二状态信息进行不断训练，使得输出结果即所述第二状态信息的第一危险等级更加准确的技术效果。
41.步骤s1000：当所述第一危险等级满足预定危险等级时，获得第一报警信息，并将所述第一报警信息发送给所述第一监护人。
42.具体而言，所述预定危险等级为预设的危险等级，当所述第一危险等级满足预定危险等级时，进一步可理解为儿童受伤时为预定危险等级，可获得第一报警信息，所述第一报警信息为儿童受伤等，并将所述第一报警信息发送给所述第一监护人，使得第一监护人第一时间对儿童进行救治，通过机器视觉对监控视频进行智能分析和判断，提高判断的准确度，达到了确保儿童安全的技术效果。
43.进一步，所述根据所述第二状态信息，通过神经网络模型，获得所述第二状态信息的第一危险等级，步骤s900还包括：
44.步骤s910：将所述第一儿童信息、第二状态信息输入训练模型，其中，所述训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一儿童信息、第二状态信息和用来标识第一危险等级的标识信息；
45.步骤s920：获得所述训练模型的输出信息，其中，所述输出信息包括所述第一儿童
在所述第二状态信息下的第一危险等级信息。
46.具体而言，为了获得更加准确的所述第二状态信息的第一危险等级，可通过将所述第一儿童信息、第二状态信息输入训练模型进行不断训练，可以使得输出的训练结果更加精确。所述训练模型是一个神经网络模型即机器学习中的神经网络模型，神经网络(neural networks，nn)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络(artificial neural networks)，是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型。在本技术实施例中，将所述第一儿童信息、第二状态信息输入训练模型进行不断训练，用标识的第一危险等级信息对所述神经网络模型进行训练。
47.进一步来说，所述训练神经网络模型的过程实质为监督学习的过程。所述多组训练数据具体为：所述第一儿童信息、第二状态信息和用来标识第一危险等级的标识信息。通过输入所述第一儿童信息、第二状态信息，神经网络模型会输出所述第一儿童在所述第二状态信息下的第一危险等级信息，通过将所述输出信息与所述起标识作用的第一危险等级信息进行校验，如果所述输出信息与所述起标识作用的第一危险等级信息要求相一致，则本数据监督学习完成，则进行下一组数据监督学习；如果所述输出信息与所述起标识作用的第一危险等级信息要求不一致，则神经网络学习模型自身进行调整，直到神经网络学习模型输出结果与所述起标识作用的第一危险等级信息要求相一致，进行下一组数据的监督学习。通过训练数据使神经网络学习模型自身不断地修正、优化，通过监督学习的过程来提高神经网络学习模型处理所述信息的准确性，进而达到使得所述第一儿童在所述第二状态信息下的第一危险等级信息更加精确的技术效果。
48.进一步，本技术实施例还包括：
49.步骤s1110：判断所述第一状态信息是否满足第一预设条件；
50.步骤s1120：如果满足所述第一预设条件，获得第一控制指令；
51.步骤s1130：根据所述第一控制指令，开启所述儿童玩具的游戏模式之后，获得所述第一儿童在第三时刻的第三状态信息；
52.步骤s1140：获得预定神态信息；
53.步骤s1150：判断所述第三状态信息是否处于所述预定神态信息之内；
54.步骤s1160：如果不处于，则获得第一切断指令；
55.步骤s1170：根据所述第一切断指令，切换所述儿童玩具的当前游戏模式。
56.具体而言，已知获得所述第一儿童在第一时刻的第一状态信息，为了对儿童安全进行更加细致的监管，还可判断所述第一状态信息是否满足第一预设条件，所述第一预设条件为儿童的状态正常，不存在异常状态，当满足时，获得第一控制指令，所述第一控制指令为开启所述儿童玩具的游戏模式之后，获得所述第一儿童在第三时刻的第三状态信息，所述第三状态信息为开启玩具的游戏模式之后的儿童的状态信息，同时还可获得预定神态信息，所述预定神态信息为预设的正常的儿童的神态信息，进而判断所述第三状态信息是否处于所述预定神态信息之内，即开启玩具的游戏模式之后，儿童的神态信息是否正常，如果不处于，说明儿童的神态不正常，可能开启的游戏模式让刚睡醒的儿童产生了惊吓等，获得第一切断指令，所述第一切断指令为切换所述儿童玩具的当前游戏模式，使得儿童缓解
当前的恐惧害怕等心情，达到了对儿童安全进行更加细致的监管的技术效果。
57.进一步，本技术实施例还包括：
58.步骤s1111：当所述第三状态信息处于所述预定神态信息之内时，获得所述儿童玩具的第一音量信息；
59.步骤s1112：获得第一周围环境信息；
60.步骤s1113：根据所述第一周围环境信息，确定是否获得第一调整指令；
61.步骤s1114：如需要获得所述第一调整指令，则获得所述第一音量信息的第一调整方向；
62.步骤s1115：根据所述第一调整方向，调整所述第一音量信息。
63.具体而言，当判断所述第一状态信息是否满足第一预设条件即正常状态时，若所述第三状态信息处于所述预定神态信息之内时，即说明儿童的状态正常，不存在异常状态，获得所述儿童玩具的第一音量信息，所述第一音量信息为儿童玩具发出的声音的音量大小，还可获得第一周围环境信息，所述第一周围环境信息为周围的环境是安静或是嘈杂等，进而根据所述第一周围环境信息，确定是否获得第一调整指令，进一步可理解为环境嘈杂时可适当加大音量，环境安静时可适当减小音量或者是静音，如需要获得所述第一调整指令，则获得所述第一音量信息的第一调整方向，即根据实际的环境信息选择是将音量调大或调小，并根据所述第一调整方向，调整所述第一音量信息，使得所述第一音量信息满足儿童正常的使用音量大小，通过根据周围环境对玩具声音进行智能调节，达到了更加合理的对儿童进行安全监管，进而有效确保了儿童的安全监管的技术效果。
64.进一步，本技术实施例还包括：
65.步骤s1210：获得所述儿童玩具的第一声音信息；
66.步骤s1220：根据所述第一声音信息、所述第一音量信息，获得所述儿童玩具的第一使用信息；
67.步骤s1230：判断所述第一使用信息是否满足第二预设条件；
68.步骤s1240：如果不满足所述第二预设条件，则获得第二报警信息，并将所述第二报警信息发送给所述第一监护人。
69.具体而言，还可获得所述儿童玩具的第一声音信息，所述第一声音信息为玩具发出的声音的音色、音质等，进而根据所述第一声音信息、所述第一音量信息，获得所述儿童玩具的第一使用信息，所述第一使用信息为使用玩具时的信息，即玩具声音是否正常，进而判断所述第一使用信息是否满足第二预设条件，所述第二预设条件为预设的玩具正常的声音信息，当所述第一使用信息不满足所述第二预设条件时，即不满足正常的声音信息，可能玩具没电或出现故障等导致玩具声音不正常，获得第二报警信息，所述第二报警信息为将玩具的使用信息发送给所述第一监护人，达到了更加人性化的对儿童进行安全监管的技术效果。
70.进一步，所述获得第一周围环境信息之后，步骤s1112还包括：
71.步骤s11121：获得所述儿童玩具的第一光效信息；
72.步骤s11122：获得所述第一儿童在第四时刻的第四状态信息；
73.步骤s11123：判断所述第四状态信息是否处于所述预定神态信息之内；
74.步骤s11124：如果不处于，则根据所述第一周围环境信息，获得第二切断指令；
75.步骤s11125：根据所述第二切断指令，切换所述儿童玩具的所述第一光效信息。
76.具体而言，还可获得所述儿童玩具的第一光效信息，所述第一光效信息为儿童玩具的发光强度信息，同时获得所述第一儿童在第四时刻的第四状态信息，所述第四状态信息为儿童使用玩具时的状态信息，举例而言，可以是揉眼睛等神态，进而判断所述第四状态信息是否处于所述预定神态信息之内，所述预定神态信息为预设的儿童玩玩具时的正常时的神态，当所述第四状态信息不处于所述预定神态信息之内，即儿童玩玩具时的神态不是正常的神态，可能是光效对眼睛有影响，使得儿童不停地揉眼睛，进而根据所述第一周围环境信息，获得第二切断指令，所述第二切断指令为切换所述儿童玩具的所述第一光效信息，避免光效继续对儿童的眼睛产生影响，达到了保护儿童的眼睛，进而更加细致的对儿童进行安全监管的技术效果。
77.进一步，本技术实施例还包括：
78.步骤s1310：获得来自第一用户的第一触发指令；
79.步骤s1320：根据所述第一触发指令，获得所述第一用户的第一图像信息；
80.步骤s1330：判断所述第一图像信息是否处于预设人员列表信息内；
81.步骤s1340：如果不处于，则获得第三报警指令，并根据所述第三报警指令将第三报警信息发送给所述第一监护人。
82.具体而言，为了进一步对儿童安全进行监管，还可获得来自第一用户的第一触发指令，所述第一触发指令为来自第一用户即其他人的触碰，并根据所述第一触发指令，获得所述第一用户的第一图像信息，所述第一图像信息为触碰玩具的第一用户的图像信息，进而判断所述第一图像信息是否处于预设人员列表信息内，所述预设人员列表信息为预设的可以触碰玩具的人员，可理解为儿童的家人等，如果不处于，说明触碰玩具的第一用户不是儿童的家人，则获得第三报警指令，所述第三报警指令为将第三报警信息发送给所述第一监护人，其中，所述第三报警信息为所述第一图像信息不处于预设人员列表信息内，通过对非列表人员触碰玩具进行报警，有效保证了儿童独自一人时的安全状态，达到了进一步对儿童安全进行监管的技术效果。
83.进一步，所述当所述第一视频信息中包含所述第一儿童信息时，获得第一预定距离，步骤s300还包括：
84.步骤s310：根据所述第一视频信息获得第一儿童的衣着完整度；
85.步骤s320：判断所述衣着完整度是否满足预设衣着完整度阈值；
86.步骤s330：若不满足，获得第一处理指令；
87.步骤s340：根据所述第一处理指令，对所述第一儿童的裸露部位进行马赛克处理。
88.具体而言，当所述第一视频信息中包含所述第一儿童信息时，可根据所述第一视频信息获得第一儿童的衣着完整度，进一步可理解为，当儿童刚洗完澡，没来得及穿衣服，判断所述衣着完整度是否满足预设衣着完整度阈值，所述预设衣着完整度阈值为预设的衣着完整度阈值，即要求衣着遮盖隐私部位，若不满足，获得第一处理指令，所述第一处理指令为对所述第一儿童的裸露部位进行马赛克处理，达到了有效保证儿童的隐私安全的技术效果。
89.综上所述，本技术实施例所提供的一种基于机器视觉的智能识别方法及系统具有如下技术效果：
90.1、通过在儿童的玩具上安装摄像头，对儿童的活动视频进行智能分析和判断，当儿童的动作状态存在一定的危险时，可获得报警信息，对危险信息进行及时有效报警，同时能将危险讯息发送给儿童的监护人，及时的避免了危险的发生，通过机器视觉的智能分析，达到了提高判断的准确度，进而有效确保了儿童的安全监管的技术效果。
91.2、通过根据周围环境信息对儿童玩具音量进行智能调节，根据儿童使用玩具时的神态信息对儿童玩具的光效信息进行调节，以及对非列表人员触碰玩具进行报警，都更加细致的对儿童安全进行实时监管，达到了有效保证儿童的个人安全，提高安全监管效能的技术效果。
92.实施例二
93.基于与前述实施例中一种基于机器视觉的智能识别方法同样发明构思，本发明还提供了一种基于机器视觉的智能识别系统，如图2所示，所述系统包括：
94.第一获得单元11：所述第一获得单元11用于通过安装于儿童玩具上的所述摄像头获得第一视频信息；
95.第一判断单元12：所述第一判断单元12用于对所述第一视频信息进行识别之后，判断所述第一视频信息中是否包含第一儿童信息；
96.第二获得单元13：所述第二获得单元13用于当所述第一视频信息中包含所述第一儿童信息时，获得第一预定距离；
97.第三获得单元14：所述第三获得单元14用于获得所述第一预定距离内的第二视频信息；
98.第二判断单元15：所述第二判断单元15用于对所述第二视频信息进行识别之后，判断所述第二视频信息中是否包含第一监护人信息，其中，所述第一监护人为所述第一儿童的监护人；
99.第四获得单元16：所述第四获得单元16用于当所述第二视频信息中未包含所述第一监护人信息时，通过所述摄像头获得第三视频信息，其中，所述第三视频信息为包含所述第一儿童的视频信息；
100.第五获得单元17：所述第五获得单元17用于根据所述第三视频信息，获得所述第一儿童在第一时刻的第一状态信息；
101.第六获得单元18：所述第六获得单元18用于当所述第一状态发生改变时，获得所述第一儿童在第二时刻的第二状态信息；
102.第七获得单元19：所述第七获得单元19用于根据所述第二状态信息，通过神经网络模型，获得所述第二状态信息的第一危险等级；
103.第八获得单元20：所述第八获得单元20用于当所述第一危险等级满足预定危险等级时，获得第一报警信息，并将所述第一报警信息发送给所述第一监护人。
104.进一步的，所述系统还包括：
105.第一输入单元：所述第一输入单元用于将所述第一儿童信息、第二状态信息输入训练模型，其中，所述训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一儿童信息、第二状态信息和用来标识第一危险等级的标识信息；
106.第九获得单元：所述第九获得单元用于获得所述训练模型的输出信息，其中，所述输出信息包括所述第一儿童在所述第二状态信息下的第一危险等级信息。
107.进一步的，所述系统还包括：
108.第三判断单元：所述第三判断单元用于判断所述第一状态信息是否满足第一预设条件；
109.第十获得单元：所述第十获得单元用于如果满足所述第一预设条件，获得第一控制指令；
110.第十一获得单元：所述第十一获得单元用于根据所述第一控制指令，开启所述儿童玩具的游戏模式之后，获得所述第一儿童在第三时刻的第三状态信息；
111.第十二获得单元：所述第十二获得单元用于获得预定神态信息；
112.第四判断单元：所述第四判断单元用于判断所述第三状态信息是否处于所述预定神态信息之内；
113.第十三获得单元：所述第十三获得单元用于如果不处于，则获得第一切断指令；
114.第一切换单元：所述第一切换单元用于根据所述第一切断指令，切换所述儿童玩具的当前游戏模式。
115.进一步的，所述系统还包括：
116.第十四获得单元：所述第十四获得单元用于当所述第三状态信息处于所述预定神态信息之内时，获得所述儿童玩具的第一音量信息；
117.第十五获得单元：所述第十五获得单元用于获得第一周围环境信息；
118.第一确定单元：所述第一确定单元用于根据所述第一周围环境信息，确定是否获得第一调整指令；
119.第十六获得单元：所述第十六获得单元用于如需要获得所述第一调整指令，则获得所述第一音量信息的第一调整方向；
120.第一调整单元：所述第一调整单元用于根据所述第一调整方向，调整所述第一音量信息。
121.进一步的，所述系统还包括：
122.第十七获得单元：所述第十七获得单元用于获得所述儿童玩具的第一声音信息；
123.第十八获得单元：所述第十八获得单元用于根据所述第一声音信息、所述第一音量信息，获得所述儿童玩具的第一使用信息；
124.第五判断单元：所述第五判断单元用于判断所述第一使用信息是否满足第二预设条件；
125.第十九获得单元：所述第十九获得单元用于如果不满足所述第二预设条件，则获得第二报警信息，并将所述第二报警信息发送给所述第一监护人。
126.进一步的，所述系统还包括：
127.第二十获得单元：所述第二十获得单元用于获得所述儿童玩具的第一光效信息；
128.第二十一获得单元：所述第二十一获得单元用于获得所述第一儿童在第四时刻的第四状态信息；
129.第六判断单元：所述第六判断单元用于判断所述第四状态信息是否处于所述预定神态信息之内；
130.第二十二获得单元：所述第二十二获得单元用于如果不处于，则根据所述第一周围环境信息，获得第二切断指令；
131.第二切换单元：所述第二切换单元用于根据所述第二切断指令，切换所述儿童玩具的所述第一光效信息。
132.进一步的，所述系统还包括：
133.第二十三获得单元：所述第二十三获得单元用于获得来自第一用户的第一触发指令；
134.第二十四获得单元：所述第二十四获得单元用于根据所述第一触发指令，获得所述第一用户的第一图像信息；
135.第七判断单元：所述第七判断单元用于判断所述第一图像信息是否处于预设人员列表信息内；
136.第二十五获得单元：所述第二十五获得单元用于如果不处于，则获得第三报警指令，并根据所述第三报警指令将第三报警信息发送给所述第一监护人。
137.前述图1实施例一中的一种基于机器视觉的智能识别方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种基于机器视觉的智能识别系统，通过前述对一种基于机器视觉的智能识别方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种基于机器视觉的智能识别系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，再次不再详述。
138.实施例三
139.下面参考图3来描述本技术实施例的电子设备。
140.图3图示了根据本技术实施例的电子设备的结构示意图。
141.基于与前述实例施中一种基于机器视觉的智能识别方法的发明构思，本发明还提供一种基于机器视觉的智能识别系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种基于机器视觉的智能识别方法的任一方法的步骤。
142.其中，在图3中，总线架构(用总线300来代表)，总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
143.本技术实施例提供了一种基于机器视觉的智能识别方法，所述方法应用于一儿童玩具系统，且所述儿童玩具系统具有一摄像头、报警单元、图像处理单元，其中，所述方法包括：通过安装于儿童玩具上的所述摄像头获得第一视频信息；对所述第一视频信息进行识别之后，判断所述第一视频信息中是否包含第一儿童信息；当所述第一视频信息中包含所述第一儿童信息时，获得第一预定距离；获得所述第一预定距离内的第二视频信息；对所述第二视频信息进行识别之后，判断所述第二视频信息中是否包含第一监护人信息，其中，所述第一监护人为所述第一儿童的监护人；当所述第二视频信息中未包含所述第一监护人信息时，通过所述摄像头获得第三视频信息，其中，所述第三视频信息为包含所述第一儿童的视频信息；根据所述第三视频信息，获得所述第一儿童在第一时刻的第一状态信息；当所述第一状态发生改变时，获得所述第一儿童在第二时刻的第二状态信息；根据所述第二状态
信息，通过神经网络模型，获得所述第二状态信息的第一危险等级；当所述第一危险等级满足预定危险等级时，获得第一报警信息，并将所述第一报警信息发送给所述第一监护人。
144.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
145.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
146.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
147.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
148.尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
149.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。