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摘要：本发明公开了一种基于红外技术的智能穿戴设备危险感知方法及系统，涉及危险警报技术领域，该方法包括以下步骤：采集子区域图像，且在子区域图像中识别危险因素；在智能穿戴设备上配置传感器进行位置数据的采集；基于活动区域规划若干行走路线，并实时向穿戴者推荐行走路径，且若危险因素出现在穿戴者的行走路径上时，则进行预警，并重新推荐行走路径；若穿戴者进入出现危险因素的子区域时，则通过智能穿戴设备进行报警；该系统包括图像采集模块、位置数据采集模块、路径预警模块及报警模块。确保了用户在夜间或低光环境中行走的安全，并通过预警和动态路径规划，显著降低了用户遭遇危险的概率。

主权项：1.一种基于红外技术的智能穿戴设备危险感知方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、位于活动区域配置若干红外图像采集设备及彩色图像采集卡，并在各个子区域内通过红外图像采集设备及彩色图像采集卡采集子区域图像，且在子区域图像中识别危险因素；所述位于活动区域配置若干红外图像采集设备及彩色图像采集卡，并在各个子区域内通过红外图像采集设备及彩色图像采集卡采集子区域图像，且在子区域图像中识别危险因素包括以下步骤：S11、在各个子区域内，通过红外图像采集设备获取子区域内的红外热图像，且通过彩色图像采集卡获取子区域内的彩色图像；S12、根据红外热图像的特性，利用均值法对温升区域进行特征提取，得到源图像特征图；S13、利用源图像特征图计算梯度场融合权重，并使用高斯滤波的多尺度变换与图像梯度协方差相结合来获得红外热图像的结构特征；S14、选择尺度因子；S15、利用soft-max函数对红外热图像的边缘区域的梯度权重进行柔化，得出带有改进梯度权重的结构张量；S16、根据变分技术与泊松方程求解得到重建图像；S17、利用透明度法将彩色图像与重建图像融合得到子区域图像；S18、利用图像处理技术提取子区域图像的特征，并根据特征建立历史数据；S19、建立深度学习模型，并利用历史数据训练该深度学习模型，且将新的子区域图像的特征输入训练后的深度学习模型，并进行危险因素的检测；所述选择尺度因子包括以下步骤：S141、对红外热像图进行多尺度因子的比较分析；S142、根据图像细节信息的丰富程度选择尺度因子；S2、位于穿戴者上配置智能穿戴设备，并在智能穿戴设备上配置传感器进行位置数据的采集；S3、基于活动区域规划若干行走路线，并实时向穿戴者推荐行走路径，且若危险因素出现在穿戴者的行走路径上时，则进行预警，并重新推荐行走路径；S4、若穿戴者进入出现危险因素的子区域时，则通过智能穿戴设备进行报警；所述基于活动区域规划若干行走路线，并实时向穿戴者推荐行走路径，且若危险因素出现在穿戴者的行走路径上时，则进行预警，并重新推荐行走路径包括以下步骤：S31、将活动区域的各个子区域作为图的节点，且将任意两个节点之间的道路作为图的边，并根据两点之间的距离、预计的通行时间及道路的拥挤程度给边赋予权重；S32、实时更新边的权重；S33、根据当前的图权重，且基于遗传算法获取从起点到终点的最优路径；S34、若确定最优路径后，则通过无线传输的方式将最优路径实时发送到穿戴者的智能穿戴设备上，并提示穿戴者沿着最优路径行走；S35、若穿戴者偏离了最优路径则重新计算最优路径，并更新推送给穿戴者；S36、若危险因素出现在穿戴者的行走路径上的任意一条边上时，则进行预警，并降低该条边的权重，且重新计算最优路径，并更新推送给穿戴者；所述根据当前的图权重，且基于遗传算法获取从起点到终点的最优路径包括以下步骤：S331、将行走的路径编码为染色体，且每个染色体表示一条路径；S332、随机生成若干数量的染色体，并构成初代种群；S333、根据图中边的权重计算每条路径的总代价；S334、通过适应度函数并根据总代价评估每个染色体，且总代价越低，适应度越高；S335、设置终止条件；S336、若触发终止条件，则选择适应度最高的染色体，并解码为路径，同时推送给穿戴者的智能穿戴设备上；所述通过适应度函数并根据总代价评估每个染色体时，适应度函数为： 式中，D表示每条路径的总代价； 表示除数为零的正数。

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