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原文传递一种电梯调度方法、装置、计算机设备和存储介质

专利名称：	一种电梯调度方法、装置、计算机设备和存储介质
摘要：	本发明揭示了一种电梯调度方法、装置、计算机设备和存储介质，属于人脸识别技术领域，所述电梯调度方法包括：接收一楼层的候梯指令；获取所述楼层的候梯间内的图像；获取所述楼层的候梯间内的图像中的第一特征，组成所述楼层的候梯间内的图像的第一特征向量；将所述楼层的候梯间内的图像的第一特征向量输入到第一机器学习模型，所述第一机器学习模型输出所述楼层的候梯间内的图像是否包含人脸信息的结果；若所述楼层的候梯间内的图像中不包含人脸信息，清除所述楼层的候梯指令。这样就优化了电梯的运行流程，缩短了电梯每次的运行的时间，提高了电梯的运行效率，大大缩短了用户的候梯时间，提升了用户的候梯体验。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	深圳壹账通智能科技有限公司
发明人：	古明涌
专利状态：	有效
申请日期：	2019-05-24T00:00:00+0800
发布日期：	2019-10-18T00:00:00+0800
申请号：	CN201910441380.5
公开号：	CN110342357A
代理机构：	深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司
代理人：	刘抗美
分类号：	B66B1/46(2006.01);B;B66;B66B;B66B1
申请人地址：	518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室
主权项：	1.一种电梯调度方法，其特征在于，所述方法包括：接收一楼层的候梯指令；获取所述楼层的候梯间内的图像；获取所述楼层的候梯间内的图像中的第一特征，组成所述楼层的候梯间内的图像的第一特征向量；将所述楼层的候梯间内的图像的第一特征向量输入到第一机器学习模型，所述第一机器学习模型输出所述楼层的候梯间内的图像是否包含人脸信息的结果；若所述楼层的候梯间内的图像中不包含人脸信息，清除所述楼层的候梯指令。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在清除所述楼层的候梯指令之后，所述方法还包括：接收电梯内的楼层指令；获取所述电梯内的图像；获取所述电梯内的图像中的第一特征，组成所述电梯内的图像的第一特征向量；将所述电梯内的图像的第一特征向量输入到第一机器学习模型，所述第一机器学习模型输出所述电梯内的图像是否包含人脸信息的结果；若所述电梯内的图像中不包含人脸信息，清除所述电梯内的所有楼层指令。 3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一机器学习模型如下训练出：用包含正样本和负样本的集合构成第一图像样本集，其中，所述正样本为包含人脸信息的图像，所述负样本为不包含人脸信息的图像；获取所述第一图像样本集中的每一个图像样本的第一特征，组成所述第一图像样本集中的每一个图像样本的第一特征向量；将所述第一图像样本集中的每一个图像样本的第一特征向量逐一输入第一机器学习模型中进行学习，所述第一机器学习模型输出是否包含人脸信息的判断结果，如果对于正样本输出不包含符合人脸信息的判断结果，或对于负样本输出包含人脸信息的判断结果，调整第一机器学习模型，使第一机器学习模型输出相反判断结果。 4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在清除所述楼层的候梯指令之后，所述方法还包括：接收电梯内的楼层指令；获取所述电梯内的载重重量；判断所述载重重量是否超过预定启动阈值；若所述载重重量未超过预定启动阈值，清除所述电梯内的所有楼层指令。 5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收楼层的候梯指令之后，所述方法还包括：获取所述电梯内的载重重量；判断所述载重重量是否超过预定承重阈值与预定承重差值之差，其中，所述承重差值用于指示将增加电梯载重的值；若所述载重重量超过预定承重阈值与预定承重差值之差，控制所述电梯仅按照电梯内的楼层指令停靠。 6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，获取所述楼层的候梯间内的图像，具体包括：从不同方向获取所述楼层的候梯间内的图像，所述不同方向不互相平行；将所述两个不同方向的图像合成为所述楼层的候梯间内的立体图像。 7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，在判断所述载重重量是否超过预定承重阈值与预定承重差值之差之前，将所述楼层的候梯间内的图像的第一特征向量输入到第一机器学习模型，所述第一机器学习模型输出所述楼层的候梯间内的图像是否包含人脸信息的结果之后，还可以包括：如果所述第一机器学习模型输出所述楼层的候梯间内的图像包含人脸信息的结果，定位所述楼层的候梯间内的立体图像中的所有人像；分别获取所述楼层的候梯间内的立体图像中的每一张人像中的第二特征，分别组成所述人脸的第二特征向量；将所述人脸的第二特征向量输入到第二机器学习模型，所述第二机器学习模型输出所述人像的体重值；根据所述所有人像的体重值确定所述预定承重差值；其中，所述第二机器学习模型如下训练出：获取包括人像的楼层的候梯间内的立体图像的第二图像样本集合，所述第二图像样本集合中的每个立体图像样本事先贴有体重标签；获取所述第二图像样本集中的每一个立体图像样本的第二特征，组成所述第一图像样本集中的每一个图像样本的第二特征向量；将所述第二图像样本集中的每一个立体图像样本的第二特征向量逐一输入第二机器学习模型，第二机器学习模型输出判定的体重，与贴有的体重标签比对，如不一致，则调整所述第二机器学习模型，使所述机器学习模型输出的体重与标签一致。 8.一种电梯调度装置，其特征在于，所述装置包括：指令获取单元，用于接收楼层的候梯指令；图像获取单元，用于获取所述楼层的候梯间内的图像；特征获取单元，用于获取所述楼层的候梯间内的图像中的第一特征，组成所述楼层的候梯间内的图像的第一特征向量；人脸识别单元，用于将所述楼层的候梯间内的图像的第一特征向量输入到第一机器学习模型，所述第一机器学习模型输出所述楼层的候梯间内的图像是否包含人脸信息的结果；指令清除单元，用于若所述楼层的候梯间内的图像中不包含人脸信息，清除所述楼层的候梯指令。 9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。 10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
所属类别：	发明专利