详情

原文传递一种基于卷积神经网络的安全电梯系统

专利名称：	一种基于卷积神经网络的安全电梯系统
摘要：	本实用新型公开了一种基于卷积神经网络的安全电梯系统，属于智能电梯技术领域，通过使用经过训练的专用于人体行为识别的卷积神经网络对监控画面进行实时处理，并根据识别结果完成多种操作。本实用新型的一种基于卷积神经网络的安全电梯系统和现有技术相比，可以分析乘客的危险行为并可以远程控制电梯的运行，从而保证电梯内的乘客的人身安全。
专利类型：	实用新型
国家地区组织代码：	山东;37
申请人：	山东浪潮人工智能研究院有限公司
发明人：	赵鑫鑫;姜凯;李朋
专利状态：	有效
申请日期：	2018-11-01T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-14T00:00:00+0800
申请号：	CN201821793587.6
公开号：	CN208980108U
代理机构：	济南信达专利事务所有限公司
代理人：	姜明
分类号：	B66B5/02(2006.01);B;B66;B66B;B66B5
申请人地址：	250100 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园S05楼北六层
主权项：	1.一种基于卷积神经网络的安全电梯系统，其特征在于，包括采集模块、数据分析模块、表达模块及控制模块；采集模块，用于采集进入电梯的乘客的面部信息及行为信息，并将信息数据发送至数据分析模块；数据分析模块包括人脸识别单元和卷积神经行为分析单元；人脸识别单元，用于提取采集模块采集的信息中的面部信息，并将人脸信息与警方通缉人员信息库进行比对，识别潜在危险乘客；卷积神经行为分析单元，用于提取采集模块采集的信息中的行为信息，并将行为信息进行分析，并给出一个行为是否安全的结果；控制模块，用于接收数据分析模块的分析结果，并根据结果发送动作指令至表达模块；表达模块，用于接收控制模块的行为指令，并执行报警、控制电梯运行的动作。 2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的安全电梯系统，其特征在于，所述的卷积神经行为分析单元，通过在服务器集群上使用大量危险行为图片进行训练得到的可以离线运行的人体行为识别神经网络。 3.根据权利要求1或2所述的一种基于卷积神经网络的安全电梯系统，其特征在于，所述的人脸识别单元，为基于open cv的人脸比对程序的人脸识别产品。 4.根据权利要求3所述的一种基于卷积神经网络的安全电梯系统，其特征在于，所述的表达模块包括显示单元、告警喇叭单元和电梯控制单元；所述的显示单元，为显示器阵列，用于显示采集模块采集的画面以及卷积神经分析模块和人脸识别模块的告警信息；告警喇叭单元，用于根据神经分析模块和人脸识别模块的识别结果进行告警；电梯控制单元，用于控制电梯门的开合、电梯的运行至特定楼层或电梯的停止运行动作。 5.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的安全电梯系统，其特征在于，所述的数据分析模块还包括神经网络加速单元；神经网络加速单元，用于加速神经网络卷积计算。 6.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的安全电梯系统，其特征在于，所述的采集模块包括分布式高清摄像头，高清摄像头安装在各楼层电梯门框正上方以及电梯轿厢内顶部拐角处。 7.根据权利要求6所述的一种基于卷积神经网络的安全电梯系统，其特征在于，安全电梯系统还包括通讯模块；通讯模块，用于控制模块与数据分析模块、采集模块以及表达模块间相互传送数据信息。 8.根据权利要求6所述的一种基于卷积神经网络的安全电梯系统，其特征在于，所述的采集模块，还包括红外摄像头。 9.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的安全电梯系统，其特征在于，所述的控制模块，还包括人机交互单元；所述的人机交互单元，用于包括安保人员接收到数据分析模块的分析结果后，下达是否报警、是否控制电梯运行的指令。
所属类别：	实用新型