详情

原文传递基于机器视觉的智慧梯联网控制方法及系统

专利名称：	基于机器视觉的智慧梯联网控制方法及系统
摘要：	本发明提供一种基于机器视觉的智慧梯联网控制系统，包括摄像头音视频模块，用于采集音视频数据，并采用训练后的深度学习神经网络模型来识别音视频数据中的目标，生成目标识别结果；多轴加速度传感器模块，用于采集电梯运行过程中的各项加速度值，并进行预处理后生成电梯运行数据结果；主处理模块，用于对目标识别结果和电梯运行数据结果进行综合分析，生成梯联网数据，并将梯联网数据上报给远程服务器。本发明还提供一种系统所对应的方法。本发明优点在于：通过结合机器视觉分析、音视频数据采样和多轴加速度采样来综合分析判断电梯的运行逻辑、运行健康状态、运行故障并上传云端，可为电梯维护方或者使用方及时排查故障隐患带来极大的方便。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	福建;35
申请人：	福建天眼视讯网络科技有限公司
发明人：	陈春强;阮妍萍;陈杰
专利状态：	有效
申请日期：	2019-01-15T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-17T00:00:00+0800
申请号：	CN201910034696.2
公开号：	CN109761118A
代理机构：	福州市鼓楼区京华专利事务所(普通合伙)
代理人：	王美花
分类号：	B66B1/06(2006.01);B;B66;B66B;B66B1
申请人地址：	350108 福建省福州市闽侯县上街镇科技东路3号福州高新区海西高新技术产业园创新园一期15#楼2层A14
主权项：	1.一种基于机器视觉的智慧梯联网控制系统，其特征在于：所述系统包括摄像头音视频模块、多轴加速度传感器模块以及主处理模块：所述摄像头音视频模块，用于采集音视频数据，并采用训练后的深度学习神经网络模型来识别音视频数据中的目标，生成目标识别结果；所述多轴加速度传感器模块，用于采集电梯运行过程中的各项加速度值，并进行预处理后生成电梯运行数据结果；所述主处理模块，用于对目标识别结果和电梯运行数据结果进行综合分析，生成梯联网数据，并将梯联网数据上报给远程服务器。 2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智慧梯联网控制系统，其特征在于：所述系统还包括音视频播放模块；所述音视频播放模块，用于对相关的音视频内容进行合成和播放。 3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智慧梯联网控制系统，其特征在于：在所述摄像头音视频模块中，所述采用训练后的深度学习神经网络模型来识别音视频数据中的目标具体为：预先拍摄用于训练的各种图片以及录制用于训练的各种语音片段，并将拍摄的图片以及录制的语音片段存储于训练数据库中；标注训练数据库中各图片的信息得到标注图像，标注训练数据库中各语音片段的信息得到标注语音片段；采用神经网络识别标注图像和标注语音片段，进行深度学习训练神经网络，得到训练后的深度学习神经网络模型；采用深度学习神经网络模型来识别音视频数据中的视频数据的各帧图像中的目标，得到图像预判信息；同时采用深度学习神经网络模型来识别视频数据中的音频数据的各语音片段的目标，得到语音片段预判信息。 4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智慧梯联网控制系统，其特征在于：在所述多轴加速度传感器模块中，所述进行预处理后生成电梯运行数据结果具体为：利用采集的各项加速度值来计算电梯的运行速度和运行高度。 5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智慧梯联网控制系统，其特征在于：所述主处理模块具体为：对目标识别结果和电梯运行数据结果进行综合分析，包括：判断电梯开关门、乘客数量、乘客总重量、按键动作、目的楼层或者乘客异常动作，分析电梯上下行的运行健康状态，判断电梯是否存在安全隐患；在分析完后自动生成梯联网数据，并将梯联网数据上报给远程服务器。 6.一种基于机器视觉的智慧梯联网控制方法，其特征在于：所述方法包括：采集音视频数据，并采用训练后的深度学习神经网络模型来识别音视频数据中的目标，生成目标识别结果；采集电梯运行过程中的各项加速度值，并进行预处理后生成电梯运行数据结果；对目标识别结果和电梯运行数据结果进行综合分析，生成梯联网数据，并将梯联网数据上报给远程服务器。 7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的智慧梯联网控制方法，其特征在于：所述方法还包括：对相关的音视频内容进行合成和播放。 8.根据权利要求6所述的基于机器视觉的智慧梯联网控制方法，其特征在于：所述采用训练后的深度学习神经网络模型来识别音视频数据中的目标具体为：预先拍摄用于训练的各种图片以及录制用于训练的各种语音片段，并将拍摄的图片以及录制的语音片段存储于训练数据库中；标注训练数据库中各图片的信息得到标注图像，标注训练数据库中各语音片段的信息得到标注语音片段；采用神经网络识别标注图像和标注语音片段，进行深度学习训练神经网络，得到训练后的深度学习神经网络模型；采用深度学习神经网络模型来识别音视频数据中的视频数据的各帧图像中的目标，得到图像预判信息；同时采用深度学习神经网络模型来识别视频数据中的音频数据的各语音片段的目标，得到语音片段预判信息。 9.根据权利要求6所述的基于机器视觉的智慧梯联网控制方法，其特征在于：所述进行预处理后生成电梯运行数据结果具体为：利用采集的各项加速度值来计算电梯的运行速度和运行高度。 10.根据权利要求6所述的基于机器视觉的智慧梯联网控制方法，其特征在于：对目标识别结果和电梯运行数据结果进行综合分析，生成梯联网数据，并将梯联网数据上报给远程服务器具体为：对目标识别结果和电梯运行数据结果进行综合分析，包括：判断电梯开关门、乘客数量、乘客总重量、按键动作、目的楼层或者乘客异常动作，分析电梯上下行的运行健康状态，判断电梯是否存在安全隐患；在分析完后自动生成梯联网数据，并将梯联网数据上报给远程服务器。
所属类别：	发明专利