基于人工智能的医院室内导航方法及相关设备与流程

1.本技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的医院室内导航方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.当下医院内部建筑结构复杂、科室细化、检查检验项目居多，但检查的位置却又分散在不同的楼层、方向、或者是院内其他楼层中，在就诊患者较多时，并且着急做检查或者就诊时，患者或家属无法快速并且精准的找到科室或检验检查的影像室。
3.通常，通过计算不同位置点之间的实际距离进行路径规划，并在医院的二维平面图中实现二维导航，然而，这种方式不能保证规划路径的通行便利性，且患者很难准确辨识二维导航与室内实际位置的对应关系，进而导致室内导航的准确性不高。


技术实现要素：

4.鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的医院室内导航方法及相关设备，以解决如何提高室内导航的准确性这一技术问题，其中，相关设备包括基于人工智能的医院室内导航装置、电子设备及存储介质。
5.本技术基于人工智能的医院室内导航方法，所述方法包括：
6.获取医院内所有位置点以及各楼层平面的路径节点，所述路径节点包括路径拐点和路径分岔点，所述位置点包括医院中各科室和楼梯口的位置；
7.判断任意两个所述路径节点是否可以通行，若可以则直接连接所述两个所述路径节点，遍历所有的路径节点得到每一个楼层的可通行路径；
8.当接收到导航请求时，依据蓝牙传感器获取患者实时位置，并基于所述实时位置和预设位置点确认待规划路径，所述待规划路径包括目标楼层、路径起点和路径终点；
9.依据可通行路径的实际距离和历史通行时间计算所述目标楼层中所有可通行路径的通行距离；
10.基于所述可通行路径的通行距离对所述待规划路径进行路径规划得到规划路径；
11.获取所述目标楼层的3d模型，并基于所述规划路径和所述目标楼层的3d模型在智能终端生成虚拟箭头以获取导航结果；
12.采集所述规划路径中各通行路径的实际通行时间以更新所述可通行路径的通行距离，用于下一次医院室内导航的路径规划。
13.在一些实施例中，所述依据蓝牙传感器获取患者实时位置，并基于所述实时位置和预设位置点确认待规划路径，包括：
14.判断所述实时位置和所述预设位置点的所在楼层是否相同；
15.若相同，则将所述实时位置所在楼层、所述实时位置和所述预设位置点分别作为目标楼层、路径起点和路径终点以构成待规划路径；
16.若不同，则获取与所述实时位置距离最短的楼梯口作为目标位置点，将所述实时
位置所在楼层、所述实时位置和所述目标位置点分别作为目标楼层、路径起点和路径终点以构成第一待规划路径；获取所述目标位置点在所述预设位置点所在楼层中的对应坐标位置，将所述预设位置点所在楼层、所述对应坐标位置和所述预设位置点分别作为目标楼层、路径起点和路径终点以构成第二待规划路径。
17.在一些实施例中，所述依据可通行路径的实际距离和历史通行时间计算所述目标楼层中所有可通行路径的通行距离包括：
18.获取所述目标楼层中的所有可通行路径；
19.计算所述可通行路径所有历史通行时间的均值以获取每一条可通行路径的平均通行时间；
20.基于所述平均通行时间和实际距离计算每一条可通行路径的通行便利度，所述通行便利度满足关系式：
[0021][0022]
其中，l
1-2
为可通行路径1-2的实际距离，t
1-2
可通行路径1-2的平均通行时间，为所述目标楼层中可通行路径的实际距离与平均通行时间比值的最大值，l代表所有可通行路径的实际通行距离，t代表所有可通行路径的平均通行时间，α
1-2
为所述可通行路径1-2的通行便利度，取值范围为[0，1]；
[0023]
基于所述通行便利度和所述实际距离计算每一条可通行路径的通行距离，所述通行距离满足关系式：
[0024]
l
1-2
＝(1-α
1-2
)
×
l
1-2
[0025]
其中，l
1-2
为可通行路径1-2的实际距离，α
1-2
为可通行路径的通行便利度，l
1-2
为可通行路径1-2的通行距离。
[0026]
在一些实施例中，所述基于所述可通行路径的通行距离对所述待规划路径进行路径规划得到规划路径，包括：
[0027]
a1，获取与路径起点距离最近的路径节点作为第一目标路径节点；
[0028]
a2，以第一目标路径节点为出发点，获取所述待规划路径的目标楼层中与所述第一目标路径节点相连的所有可通行路径以构成第一可通行路径集；
[0029]
a3，依据预设估计代价模型计算所述第一可通行路径集中每一条可通行路径的估计代价；
[0030]
a4，选取所述第一可通行路径集中所述估计代价最小值对应的可通行路径作为第一目标路径，并将所述第一目标路径上的路径节点作为第二目标路径节点；
[0031]
a5，判断所述第二目标路径节点与所述路径终点之间的连线是否为可通行路径以获取规划信号，所述规划信号包括终止和继续；若为可通行路径，则所述规划信号为终止，将连接所述待规划路径的路径起点、路径终点以及所有的目标路径节点以获取规划路径；若不为可通行路径，则所述规划信号为继续，将第二目标路径节点为出发点重复执行步骤a2到a4直至所述规划信号为终止时，得到最终的规划路径。
[0032]
在一些实施例中，所述预设估计代价模型满足关系式：
[0033][0034]
其中，为可通行路径n
1-n
*
的通行距离，为所述可通行路径n
1-n
*
中路径节点n
*
的坐标位置，(x2，y2)为所述待规划路径的路径终点，f(n
1-n
*
)为所述可通行路径n
1-n
*
的估计代价。
[0035]
在一些实施例中，所述获取所述目标楼层的3d模型，并基于所述规划路径在手机终端生成虚拟箭头以获取导航结果包括：
[0036]
依据室内扫描设备构建医院每一个楼层的实景3d模型；
[0037]
依据蓝牙传感器实时采集患者的位置信息，将所述位置信息映射至目标楼层的3d模型中，并将所述目标楼层的3d模型显示在智能终端上；
[0038]
基于所述患者的位置信息和规划路径在所述智能终端上生成虚拟箭头以获取导航结果，所述虚拟箭头包括前行、左转、右转等指示方向的箭头。
[0039]
在一些实施例中，所述采集所述规划路径中各通行路径的实际通行时间以更新所述可通行路径的通行距离包括：
[0040]
采集患者通过所述规划路径中各可通行路径的实际通行时间；
[0041]
基于所述实际通行时间更新各可通行路径的平均通行时间，所述更新过程的计算公式如下：
[0042][0043]
其中，t
1-2
为更新之前所述可通行路径1-2的平均通行时间，为实时采集的患者通过可通行路径1-2的实际通行时间，为所述可通行路径1-2的更新后的平均通行时间；
[0044]
基于所述更新后的平均通行时间更新所述可通行路径的通行距离。
[0045]
本技术实施例还提供一种基于人工智能的医院室内导航装置，所述装置包括：
[0046]
获取单元，用于获取医院内所有位置点以及各楼层平面的路径节点，所述路径节点包括路径拐点和路径分岔点，所述位置点包括医院中各科室和楼梯口的位置；
[0047]
遍历单元，用于判断任意两个所述路径节点是否可以通行，若可以则直接连接所述两个所述路径节点，遍历所有的路径节点得到每一个楼层的可通行路径；
[0048]
确认单元，用于当接收到导航请求时，依据蓝牙传感器获取患者实时位置，并基于所述实时位置和预设位置点确认待规划路径，所述待规划路径包括目标楼层、路径起点和路径终点；
[0049]
计算单元，用于依据可通行路径的实际距离和历史通行时间计算所述目标楼层中所有可通行路径的通行距离；
[0050]
路径规划单元，用于基于所述可通行路径的通行距离对所述待规划路径进行路径规划得到规划路径；
[0051]
导航单元，用于获取所述目标楼层的3d模型，并基于所述规划路径和所述目标楼层的3d模型在智能终端生成虚拟箭头以获取导航结果；
[0052]
更新单元，采集所述规划路径中各通行路径的实际通行时间以更新所述可通行路
径的通行距离，用于下一次医院室内导航的路径规划。
[0053]
本技术实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0054]
存储器，存储至少一个指令；
[0055]
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现所述的基于人工智能的医院室内导航方法。
[0056]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现所述的基于人工智能的医院室内导航方法。
[0057]
综上，本技术能够通过采集患者通过可通行路径的通行时间来获取每一个楼层内所有可通行路径的通行便利性，在路径规划的过程中综合考虑了通行便利性和通行距离两个方面以得到准确的规划路径，同时借助3d模型实现三维精准导航，提高室内导航的准确性。
附图说明
[0058]
图1是本技术所涉及的基于人工智能的医院室内导航方法的较佳实施例的流程图。
[0059]
图2是本技术所涉及的基于人工智能的医院室内导航装置的较佳实施例的功能模块图。
[0060]
图3是本技术所涉及的基于人工智能的医院室内导航方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0061]
为了能够更清楚地理解本技术的目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本技术进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互结合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术，所述描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0062]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0063]
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本技术。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
[0064]
本技术实施例提供一种基于人工智能的医院室内导航方法，可应用于一个或者多个电子设备中，电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)、数字处理器(digital signal processor，dsp)、嵌入式设备等。
[0065]
电子设备可以是任何一种可与客户进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(personal digital assistant，pda)、游戏机、交互式网络电视(internet protocol television，iptv)、智能式穿戴式设备等。
[0066]
电子设备还可以包括网络设备和/或客户设备。其中，所述网络设备包括，但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(cloud computing)的由大量主机或网络服务器构成的云。
[0067]
电子设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(virtual private network，vpn)等。
[0068]
如图1所示，是本技术基于人工智能的医院室内导航方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
[0069]
s10，获取医院内所有位置点以及各楼层平面的路径节点，所述路径节点包括路径拐点和路径分岔点，所述位置点包括医院中各科室和楼梯口的位置。
[0070]
在一个可选的实施例中，获取医院内每一个楼层的楼层平面图，并在每一个楼层的楼层平面图上选取路径节点，所述路径节点包括楼层平面图中所有路径拐点和路径分岔点；为每一个路径节点分配专属id，所述id可以是数字，也可以是字母，本技术不做限制。
[0071]
该可选的实施例中，获取医院范围内所有位置点，所述位置点包括所有科室以及楼梯口的位置信息，所述位置信息包括所在楼层以及楼层平面图中的坐标位置。示例性的，ct科室的位置信息为{2,(x,y)}，表示ct科室在2楼楼层平面图中的坐标位置为(x,y)。
[0072]
s11，判断任意两个路径节点是否可以通行，若可以则直接连接所述两个路径节点，遍历所有的路径节点得到每一个楼层的可通行路径。
[0073]
在一个可选的实施例中，在同一个楼层平面图内包含多个路径节点，判断任意两个路径节点之间是否可以通行，若可以则直接连接所述两个节点，形成一条可通行路径，遍历同一个楼层平面图内所有的路径节点，得到一个楼层内所有的可通行路径，其中，每一条可通行路径都是一条直线段。
[0074]
该可选的实施例中，按照同样的方法遍历每一个楼层平面图内所有的路径节点，可以得到医院范围内每一个楼层的可通行路径。
[0075]
如此，能够获取每一个楼层的可通行路径，为后续的路径规划提供数据基础。
[0076]
s12，当接收到导航请求时，依据蓝牙传感器获取患者实时位置，并基于所述实时位置和预设位置点确认待规划路径，所述待规划路径包括目标楼层、路径起点和路径终点。
[0077]
在一个可选的实施例中，当患者有导航需求时，在智能终端输入预设位置点并发送导航请求，此时，借助医院内部预先部署的蓝牙传感器获取患者的实时位置，所述实时位置包括患者所在楼层以及在楼层平面图中的坐标位置，所述智能终端可以是智能手机或智能手环等移动设备，所述预设位置点为患者想要到达的科室。
[0078]
该可选的实施例中，所述依据蓝牙传感器获取患者实时位置，并基于所述实时位置和预设位置点确认待规划路径包括：
[0079]
判断所述实时位置和所述预设位置点的所在楼层是否相同；
[0080]
若相同，则将所述实时位置所在楼层、所述实时位置和所述预设位置点分别作为目标楼层、路径起点和路径终点以构成待规划路径；
[0081]
若不同，则获取与所述实时位置距离最短的楼梯口作为目标位置点，将所述实时
位置所在楼层、所述实时位置和所述目标位置点分别作为目标楼层、路径起点和路径终点以构成第一待规划路径；获取所述目标位置点在所述预设位置点所在楼层中的对应坐标位置，将所述预设位置点所在楼层、所述对应坐标位置和所述预设位置点分别作为目标楼层、路径起点和路径终点以构成第二待规划路径。
[0082]
该可选的实施例中，每一个待规划路径中，所述路径起点和所述路径终点均在所述同一目标楼层中，将所有待规划路径的路径规划结果组合起来即为从所述初始位置到所述预设位置点的完整路径。
[0083]
示例性的，假设患者实时位置为{2，(x1，y1)}，预设位置点为{2，(x2，y2)}，则对应的待规划路径为{2，(x1，y1)
→
(x2，y2)}，即表示在楼层2上规划一条起点为(x1，y1)终点为(x2，y2)的路径。
[0084]
示例性的，假设患者实时位置为{2，(x1，y1)}，预设位置点为{5，(x2，y2)}，则首先获取楼层2内距离坐标位置(x1，y1)最近的楼梯口位置点作为目标位置点(x3，y3)，则第一待规划路径为{2，(x1，y1)
→
(x3，y3)}，即表示在楼层2上规划一条从患者实时位置(x1，y1)到楼梯口(x3，y3)的路径；进一步获得目标位置点(x3，y3)在楼层5内的对应坐标位置则第二待规划路径为第二待规划路径为即表示在楼层5上规划一条起点为终点为(x2，y2)的路径。
[0085]
如此，能够响应患者的导航需求得到所有的待规划路径。
[0086]
s13，依据可通行路径的实际距离和历史通行时间计算所述目标楼层中所有可通行路径的通行距离。
[0087]
在一个可选的实施例中，所述依据可通行路径的实际距离和历史通行时间计算所述目标楼层中所有可通行路径的通行距离包括：
[0088]
获取所述目标楼层中的所有可通行路径；
[0089]
计算所述可通行路径所有历史通行时间的均值以获取每一条可通行路径的平均通行时间；
[0090]
基于所述平均通行时间和实际距离计算每一条可通行路径的通行便利度；
[0091]
基于所述通行便利度和所述实际距离计算每一条可通行路径的通行距离。
[0092]
在一个可选的实施例中，获取所述待规划路径对应的目标楼层中所有可通行路径，依据不同路径节点为每一条可通行路径分配id，示例性的，若一条可通行路径连接的两个路径节点的id分别为1和2，则所述可通行路径的路径id为1-2。
[0093]
该可选的实施例中，进一步统计历史时间内患者通过可通行路径所耗费的时间的均值以获取每一条可通行路径的平均通行时间，基于所述每条可通行路径的平均通行时间计算每条可通行路径的通行便利度，以可通行路径1-2为例，所述通行便利度满足如下关系式：
[0094][0095]
其中，l
1-2
为可通行路径1-2的实际距离，t
1-2
可通行路径1-2的平均通行时间，
为所述目标楼层中可通行路径的实际距离与平均通行时间比值的最大值，l代表所有可通行路径的实际通行距离，t代表所有可通行路径的平均通行时间；α
1-2
为所述可通行路径1-2的通行便利度，取值范围为[0，1]，数值越大表示所述可通行路径1-2越方便通行。
[0096]
该可选的实施例中，可通行路径的通行便利度越大，则表示患者通过所述可通行路径的耗时越短，为了使路径规划过程中通行便利度较大的可通行路径被优先选择，本技术综合通行便利度和实际距离计算所述待规划路径对应的目标楼层中每一条可通行路径的通行距离，以可通行路径1-2为例，所述可通行路径的通行距离满足关系式：
[0097]
l
1-2
＝(1-α
1-2
)
×
l
1-2
[0098]
其中，l
1-2
为可通行路径1-2的实际距离，α
1-2
为可通行路径的通行便利度，l
1-2
为可通行路径1-2的通行距离。当可通行路径的实际距离相同时，通行便利度越大则对应的通行距离越小。
[0099]
如此，综合考虑可通行路径的实际距离和通行便利度获取每一条可通行路径的通行距离，使得路径规划结果兼顾了通行的实际距离和通行便利度。
[0100]
s14，基于所述可通行路径的通行距离对所述待规划路径进行路径规划得到规划路径。
[0101]
在一个可选的实施例中，一条待规划路径包括目标楼层、路径起点和路径终点，获取所述目标楼层中每一条可通行路径的通行距离，基于所述可通行路径的通行距离和路径规划算法在目标楼层内规划出一条从路径起点到达路径终点的规划路径。需要说明的是，若有多条所述待规划路径，则对每一条待规划路径分别进行路径规划以获取规划路径，各待规划路径的路径规划过程相互独立。
[0102]
该可选的实施例中，以待规划路径{n，(x1，y1)
→
(x2，y2)}为示例详细说明路径规划过程，其中，n为所述待规划路径的目标楼层，(x1，y1)，(x2，y2)分别为所述待规划路径的路径起点和路径终点。所述基于所述可通行路径的通行距离对所述待规划路径进行路径规划得到规划路径包括：
[0103]
a1，获取与路径起点(x1，y1)距离最近的路径节点作为第一目标路径节点；
[0104]
a2，以第一目标路径节点为出发点，获取目标楼层n中与所述第一目标路径节点相连的所有可通行路径以构成第一可通行路径集；
[0105]
a3，依据预设估计代价模型计算所述第一可通行路径集中每一条路径的估计代价，所述估计代价满足关系式：
[0106][0107]
其中，为可通行路径n
1-n
*
的通行距离，为所述可通行路径n
1-n
*
中路径节点n
*
的坐标位置，(x2，y2)为所述待规划路径的路径终点，f(n
1-n
*
)为所述可通行路径n
1-n
*
的估计代价；
[0108]
a4，选取所述第一可通行路径集中所述估计代价最小值对应的可通行路径作为第一目标路径，并将所述第一目标路径上的路径节点作为第二目标路径节点；
[0109]
a5，判断所述第二目标路径节点与所述路径终点之间的连线是否为可通行路径以
获取规划信号，所述规划信号包括终止和继续；若为可通行路径，则所述规划信号为终止，将连接所述待规划路径的路径起点、路径终点以及所有的目标路径节点以获取规划路径；若不为可通行路径，则所述规划信号为继续，将第二目标路径节点为出发点重复执行步骤a2到a4直至所述规划信号为终止时，得到最终的规划路径。
[0110]
如此，获取了所有待规划路径的规划路径，所述规划路径综合考虑了通行的实际距离和通行便利度。
[0111]
s15，获取所述目标楼层的3d模型，并基于所述规划路径在智能终端生成虚拟箭头以获取导航结果。
[0112]
在一个可选的实施例中，所述获取所述目标楼层的3d模型，并基于所述规划路径在手机终端生成虚拟箭头以获取导航结果包括：
[0113]
依据室内扫描设备构建医院每一个楼层的实景3d模型；
[0114]
依据蓝牙传感器实时采集患者的位置信息，将所述位置信息映射至目标楼层的3d模型中，并将所述目标楼层的3d模型显示在智能终端上；
[0115]
基于所述患者的位置信息和规划路径在所述智能终端上生成虚拟箭头以获取导航结果，所述虚拟箭头包括前行、左转、右转等指示方向的箭头。
[0116]
该可选的实施例中，所述依据室内扫描设备构建医院每一个楼层的实景3d模型包括：使用集成rgb-d传感器和全景相机的室内扫描设备，采集医院每一个楼层室内的深度影像数据帧和全景影像，从而获取得到高精度的室内三维点云，以构建医院每一个楼层的实景3d模型，所述rgb-d传感器可以采集到图像中各像素点的深度信息。
[0117]
如此，借助目标楼层的3d模型，患者可以准确判断自身所在位置，提高导航的准确性，从而提高患者的就医体验。
[0118]
s16，采集所述规划路径中各通行路径的实际通行时间以更新所述可通行路径的通行距离，用于下一次医院室内导航的路径规划。
[0119]
在一个可选的实施例中，所述采集所述规划路径中各通行路径的实际通行时间以更新所述可通行路径的通行距离包括：
[0120]
采集患者通过所述规划路径中各可通行路径的实际通行时间；
[0121]
基于所述实际通行时间更新各可通行路径的平均通行时间；
[0122]
基于所述更新后的平均通行时间更新所述可通行路径的通行距离。
[0123]
在一个可选的实施例中，基于医院部署的蓝牙传感器实时采集患者的位置信息，依据患者到达路径节点的时间计算所述规划路径中各可通行路径的实际通行时间，基于所述实际通行时间更新各可通行路径的平均通行时间，以可通行路径1-2为例，所述更新过程的计算公式如下：
[0124][0125]
其中，t
1-2
为更新之前所述可通行路径1-2的平均通行时间，为实时采集的患者通过可通行路径1-2的实际通行时间，为所述可通行路径1-2的更新后的平均通行时间。
[0126]
该可选的实施例中，进一步基于所述更新后的平均通行时间对目标楼层中所有可
通行路径的通行距离进行更新，并将更新后的可通行距离用于下一次医院室内导航的路径规划中，以确保路径规划结果有较好的通行便利度。
[0127]
如此，在每一次路径规划之后，采集患者通过可通行路径的实际时间对可通行路径的通行距离进行实时更新，以确保每一次路径规划结果有较好的通行便利度。
[0128]
请参见图2，图2是本技术基于人工智能的医院室内导航装置的较佳实施例的功能模块图。基于人工智能的医院室内导航装置11包括获取单元110、遍历单元111、确认单元112、计算单元113、路径规划单元114、导航单元115、更新单元116。本技术所称的模块/单元是指一种能够被处理器13所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机可读指令段，其存储在存储器12中。在本实施例中，关于各模块/单元的功能将在后续的实施例中详述。
[0129]
在一个可选的实施例中，获取单元110用于获取医院内所有位置点以及各楼层平面的路径节点，所述路径节点包括路径拐点和路径分岔点，所述位置点包括医院中各科室和楼梯口的位置。
[0130]
在一个可选的实施例中，获取医院内每一个楼层的楼层平面图，并在每一个楼层的楼层平面图上选取路径节点，所述路径节点包括楼层平面图中所有路径拐点和路径分岔点；为每一个路径节点分配专属id，所述id可以是数字，也可以是字母，本技术不做限制。
[0131]
该可选的实施例中，获取医院范围内所有位置点，所述位置点包括所有科室以及楼梯口的位置信息，所述位置信息包括所在楼层以及楼层平面图中的坐标位置。示例性的，ct科室的位置信息为{2,(x,y)}，表示ct科室在2楼楼层平面图中的坐标位置为(x,y)。
[0132]
在一个可选的实施例中，遍历单元111用于判断任意两个所述路径节点是否可以通行，若可以则直接连接所述两个所述路径节点，遍历所有的路径节点得到每一个楼层的可通行路径。
[0133]
在一个可选的实施例中，在同一个楼层平面图内包含多个路径节点，判断任意两个路径节点之间是否可以通行，若可以则直接连接所述两个节点，形成一条可通行路径，遍历同一个楼层平面图内所有的路径节点，得到一个楼层内所有的可通行路径，其中，每一条可通行路径都是一条直线段。
[0134]
该可选的实施例中，按照同样的方法遍历每一个楼层平面图内所有的路径节点，可以得到医院范围内每一个楼层的可通行路径。
[0135]
在一个可选的实施例中，确认单元112用于当接收到导航请求时，依据蓝牙传感器获取患者实时位置，并基于所述实时位置和预设位置点确认待规划路径，所述待规划路径包括目标楼层、路径起点和路径终点。
[0136]
在一个可选的实施例中，当患者有导航需求时，在智能终端输入预设位置点并发送导航请求，此时，借助医院内部预先部署的蓝牙传感器获取患者的实时位置，所述实时位置包括患者所在楼层以及在楼层平面图中的坐标位置，所述智能终端可以是智能手机或智能手环等移动设备，所述预设位置点为患者想要到达的科室。
[0137]
该可选的实施例中，所述依据蓝牙传感器获取患者实时位置，并基于所述实时位置和预设位置点确认待规划路径包括：
[0138]
判断所述实时位置和所述预设位置点的所在楼层是否相同；
[0139]
若相同，则将所述实时位置所在楼层、所述实时位置和所述预设位置点分别作为目标楼层、路径起点和路径终点以构成待规划路径；
[0140]
若不同，则获取与所述实时位置距离最短的楼梯口作为目标位置点，将所述实时位置所在楼层、所述实时位置和所述目标位置点分别作为目标楼层、路径起点和路径终点以构成第一待规划路径；获取所述目标位置点在所述预设位置点所在楼层中的对应坐标位置，将所述预设位置点所在楼层、所述对应坐标位置和所述预设位置点分别作为目标楼层、路径起点和路径终点以构成第二待规划路径。
[0141]
该可选的实施例中，每一个待规划路径中，所述路径起点和所述路径终点均在所述同一目标楼层中，将所有待规划路径的路径规划结果组合起来即为从所述初始位置到所述预设位置点的完整路径。
[0142]
示例性的，假设患者实时位置为{2，(x1，y1)}，预设位置点为{2，(x2，y2)}，则对应的待规划路径为{2，(x1，y1)
→
(x2，y2)}，即表示在楼层2上规划一条起点为(x1，y1)终点为(x2，y2)的路径。
[0143]
示例性的，假设患者实时位置为{2，(x1，y1)}，预设位置点为{5，(x2，y2)}，则首先获取楼层2内距离坐标位置(x1，y1)最近的楼梯口位置点作为目标位置点(x3，y3)，则第一待规划路径为{2，(x1，y1)
→
(x3，y3)}，即表示在楼层2上规划一条从患者实时位置(x1，y1)到楼梯口(x3，y3)的路径；进一步获得目标位置点(x3，y3)在楼层5内的对应坐标位置则第二待规划路径为第二待规划路径为即表示在楼层5上规划一条起点为终点为(x2，y2)的路径。
[0144]
在一个可选的实施例中，计算单元113用于依据可通行路径的实际距离和历史通行时间计算所述目标楼层中所有可通行路径的通行距离。
[0145]
在一个可选的实施例中，所述依据可通行路径的实际距离和历史通行时间计算所述目标楼层中所有可通行路径的通行距离包括：
[0146]
获取所述目标楼层中的所有可通行路径；
[0147]
计算所述可通行路径所有历史通行时间的均值以获取每一条可通行路径的平均通行时间；
[0148]
基于所述平均通行时间和实际距离计算每一条可通行路径的通行便利度；
[0149]
基于所述通行便利度和所述实际距离计算每一条可通行路径的通行距离。
[0150]
在一个可选的实施例中，获取所述待规划路径对应的目标楼层中所有可通行路径，依据不同路径节点为每一条可通行路径分配id，示例性的，若一条可通行路径连接的两个路径节点的id分别为1和2，则所述可通行路径的路径id为1-2。
[0151]
该可选的实施例中，进一步统计历史时间内患者通过可通行路径所耗费的时间的均值以获取每一条可通行路径的平均通行时间，基于所述每条可通行路径的平均通行时间计算每条可通行路径的通行便利度，以可通行路径1-2为例，所述通行便利度满足如下关系式：
[0152][0153]
其中，l
1-2
为可通行路径1-2的实际距离，t
1-2
可通行路径1-2的平均通行时间，
为所述目标楼层中可通行路径的实际距离与平均通行时间比值的最大值，l代表所有可通行路径的实际通行距离，t代表所有可通行路径的平均通行时间；α
1-2
为所述可通行路径1-2的通行便利度，取值范围为[0，1]，数值越大表示所述可通行路径1-2越方便通行。
[0154]
该可选的实施例中，可通行路径的通行便利度越大，则表示患者通过所述可通行路径的耗时越短，为了使路径规划过程中通行便利度较大的可通行路径被优先选择，本技术综合通行便利度和实际距离计算所述待规划路径对应的目标楼层中每一条可通行路径的通行距离，以可通行路径1-2为例，所述可通行路径的通行距离满足关系式：
[0155]
l
1-2
＝(1-α
1-2
)
×
l
1-2
[0156]
其中，l
1-2
为可通行路径1-2的实际距离，α
1-2
为可通行路径的通行便利度，l
1-2
为可通行路径1-2的通行距离。当可通行路径的实际距离相同时，通行便利度越大则对应的通行距离越小。
[0157]
在一个可选的实施例中，路径规划单元114用于基于所述可通行路径的通行距离对所述待规划路径进行路径规划得到规划路径。
[0158]
在一个可选的实施例中，一条待规划路径包括目标楼层、路径起点和路径终点，获取所述目标楼层中每一条可通行路径的通行距离，基于所述可通行路径的通行距离和路径规划算法在目标楼层内规划出一条从路径起点到达路径终点的规划路径。需要说明的是，若有多条所述待规划路径，则对每一条待规划路径分别进行路径规划以获取规划路径，各待规划路径的路径规划过程相互独立。
[0159]
该可选的实施例中，以待规划路径{n，(x1，y1)
→
(x2，y2)}为示例详细说明路径规划过程，其中，n为所述待规划路径的目标楼层，(x1，y1)，(x2，y2)分别为所述待规划路径的路径起点和路径终点。所述基于所述可通行路径的通行距离对所述待规划路径进行路径规划得到规划路径包括：
[0160]
a1，获取与路径起点(x1，y1)距离最近的路径节点作为第一目标路径节点；
[0161]
a2，以第一目标路径节点为出发点，获取目标楼层n中与所述第一目标路径节点相连的所有可通行路径以构成第一可通行路径集；
[0162]
a3，依据预设估计代价模型计算所述第一可通行路径集中每一条路径的估计代价，所述估计代价满足关系式：
[0163][0164]
其中，为可通行路径n
1-n
*
的通行距离，为所述可通行路径n
1-n
*
中路径节点n
*
的坐标位置，(x2，y2)为所述待规划路径的路径终点，f(n
1-n
*
)为所述可通行路径n
1-n
*
的估计代价；
[0165]
a4，选取所述第一可通行路径集中所述估计代价最小值对应的可通行路径作为第一目标路径，并将所述第一目标路径上的路径节点作为第二目标路径节点；
[0166]
a5，判断所述第二目标路径节点与所述路径终点之间的连线是否为可通行路径以获取规划信号，所述规划信号包括终止和继续；若为可通行路径，则所述规划信号为终止，将连接所述待规划路径的路径起点、路径终点以及所有的目标路径节点以获取规划路径；
若不为可通行路径，则所述规划信号为继续，将第二目标路径节点为出发点重复执行步骤a2到a4直至所述规划信号为终止时，得到最终的规划路径。
[0167]
在一个可选的实施例中，导航单元115用于获取所述目标楼层的3d模型，并基于所述规划路径和所述目标楼层的3d模型在智能终端生成虚拟箭头以获取导航结果。
[0168]
在一个可选的实施例中，所述获取所述目标楼层的3d模型，并基于所述规划路径在手机终端生成虚拟箭头以获取导航结果包括：
[0169]
依据室内扫描设备构建医院每一个楼层的实景3d模型；
[0170]
依据蓝牙传感器实时采集患者的位置信息，将所述位置信息映射至目标楼层的3d模型中，并将所述目标楼层的3d模型显示在智能终端上；
[0171]
基于所述患者的位置信息和规划路径在所述智能终端上生成虚拟箭头以获取导航结果，所述虚拟箭头包括前行、左转、右转等指示方向的箭头。
[0172]
该可选的实施例中，所述依据室内扫描设备构建医院每一个楼层的实景3d模型包括：使用集成rgb-d传感器和全景相机的室内扫描设备，采集医院每一个楼层室内的深度影像数据帧和全景影像，从而获取得到高精度的室内三维点云，以构建医院每一个楼层的实景3d模型，所述rgb-d传感器可以采集到图像中各像素点的深度信息。
[0173]
在一个可选的实施例中，更新单元116采集所述规划路径中各通行路径的实际通行时间以更新所述可通行路径的通行距离，用于下一次医院室内导航的路径规划。
[0174]
在一个可选的实施例中，所述采集所述规划路径中各通行路径的实际通行时间以更新所述可通行路径的通行距离包括：
[0175]
采集患者通过所述规划路径中各可通行路径的实际通行时间；
[0176]
基于所述实际通行时间更新各可通行路径的平均通行时间；
[0177]
基于所述更新后的平均通行时间更新所述可通行路径的通行距离。
[0178]
在一个可选的实施例中，基于医院部署的蓝牙传感器实时采集患者的位置信息，依据患者到达路径节点的时间计算所述规划路径中各可通行路径的实际通行时间，基于所述实际通行时间更新各可通行路径的平均通行时间，以可通行路径1-2为例，所述更新过程的计算公式如下：
[0179][0180]
其中，t
1-2
为更新之前所述可通行路径1-2的平均通行时间，为实时采集的患者通过可通行路径1-2的实际通行时间，为所述可通行路径1-2的更新后的平均通行时间。
[0181]
该可选的实施例中，进一步基于所述更新后的平均通行时间对目标楼层中所有可通行路径的通行距离进行更新，并将更新后的可通行距离用于下一次医院室内导航的路径规划中，以确保路径规划结果有较好的通行便利度。
[0182]
由以上技术方案可以看出，本技术能够通过采集患者通过可通行路径的通行时间来获取每一个楼层内所有可通行路径的通行便利性，在路径规划的过程中综合考虑了通行便利性和通行距离两个方面以得到准确的规划路径，同时借助3d模型实现三维精准导航，提高室内导航的准确性。
[0183]
请参见图3，是本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备1包括存储器12和处理器13。存储器12用于存储计算机可读指令，处理器13用执行所述储器中存储的计算机可读指令以实现上述任一实施例所述的基于人工智能的医院室内导航方法。
[0184]
在一个可选的实施例中，电子设备1还包括总线、存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机程序，例如基于人工智能的医院室内导航程序。
[0185]
图3仅示出了具有存储器12和处理器13的电子设备1，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0186]
结合图1，电子设备1中的所述存储器12存储多个计算机可读指令以实现一种基于人工智能的医院室内导航方法，所述处理器13可执行所述多个指令从而实现：
[0187]
获取医院内所有位置点以及各楼层平面的路径节点，所述路径节点包括路径拐点和路径分岔点，所述位置点包括医院中各科室和楼梯口的位置；
[0188]
判断任意两个所述路径节点是否可以通行，若可以则直接连接所述两个路径节点，遍历所有的路径节点得到每一个楼层的可通行路径；
[0189]
当接收到导航请求时，依据蓝牙传感器获取患者实时位置，并基于所述实时位置和预设位置点确认待规划路径，所述待规划路径包括目标楼层、路径起点和路径终点；
[0190]
依据可通行路径的实际距离和历史通行时间计算所述目标楼层中所有可通行路径的通行距离；
[0191]
基于所述可通行路径的通行距离对所述待规划路径进行路径规划得到规划路径；
[0192]
获取所述目标楼层的3d模型，并基于所述规划路径和所述目标楼层的3d模型在智能终端生成虚拟箭头以获取导航结果；
[0193]
采集所述规划路径中各通行路径的实际通行时间以更新所述可通行路径的通行距离，用于下一次医院室内导航的路径规划。
[0194]
具体地，所述处理器13对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
[0195]
本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电子设备1的示例，并不构成对电子设备1的限定，电子设备1可以是总线型结构，也可以是星形结构，电子设备1还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置，例如电子设备1还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
[0196]
需要说明的是，电子设备1仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本技术，也应包含在本技术的保护范围以内，并以引用方式包含于此。
[0197]
其中，存储器12至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器12在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。存储器12在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(smart media card,smc)、安全数字(secure digital,sd)卡、闪存卡(flash card)等。存储器12不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如基于人工智能的医院室内导航程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0198]
处理器13在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(central processing unit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。处理器13是电子设备1的控制核心(control unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备1的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器12内的程序或者模块(例如执行基于人工智能的医院室内导航程序等)，以及调用存储在所述存储器12内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
[0199]
所述处理器13执行所述电子设备1的操作系统以及安装的各类应用程序。所述处理器13执行所述应用程序以实现上述各个基于人工智能的医院室内导航方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤。
[0200]
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器13执行，以完成本技术。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在电子设备1中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成获取单元110、遍历单元111、确认单元112、计算单元113、路径规划单元114、导航单元115、更新单元116。
[0201]
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、计算机设备，或者网络设备等)或处理器执行本技术各个实施例所述的基于人工智能的医院室内导航方法的部分。
[0202]
电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指示相关的硬件设备来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
[0203]
其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存储器及其他存储器等。
[0204]
进一步地，计算机可读存储介质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等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
[0205]
本技术所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
[0206]
总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线
等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，在图3中仅用一根箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。所述总线被设置为实现所述存储器12以及至少一个处理器13等之间的连接通信。
[0207]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质(图中未示)，计算机可读存储介质中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被电子设备中的处理器执行以实现上述任一实施例所述的基于人工智能的医院室内导航方法。
[0208]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0209]
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0210]
另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
[0211]
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。说明书陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
[0212]
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本技术的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本技术进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本技术的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本技术技术方案的精神和范围。