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基于深度学习的直梯电动车检测方法与告警系统
| 专利名称： | 基于深度学习的直梯电动车检测方法与告警系统 |
| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的直梯电动车检测方法与告警系统，包括视频存储服务模块、分析请求模块和电动车检测模块；分析请求模块包括红外传感器、监控摄像头、测速传感器和中央处理器，红外传感器、监控摄像头、测速传感器和中央处理器电性连接；本发明提供了一种设计简单，又能完成多种场景的监控告警任务的基于深度学习的直梯电动车检测方法与告警系统。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 浙江;33 |
| 申请人： | 浙江新再灵科技股份有限公司 |
| 发明人： | 陈国特;王超;施行;王伟;蔡巍伟;吴磊磊 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2018-11-30T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-07-12T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201811452586.X |
| 公开号： | CN110002315A |
| 代理机构： | 杭州天昊专利代理事务所(特殊普通合伙) |
| 代理人： | 董世博 |
| 分类号： | B66B5/02(2006.01);B;B66;B66B;B66B5 |
| 申请人地址： | 310051 浙江省杭州市滨江区(临)东流路1805号2幢五层 |
| 主权项： | 1.基于深度学习的直梯电动车检测方法与告警系统，其特征在于，包括视频存储服务模块、分析请求模块和电动车检测模块；分析请求模块包括红外传感器、监控摄像头、测速传感器和中央处理器，红外传感器、监控摄像头、测速传感器和中央处理器电性连接； 101）监控步骤：直梯内设置红外传感器，直梯门上设置开关门标志位，直梯外侧设置测速传感器；当红外传感器传输检测到人体的信号、监控摄像头根据开关门标志位判断直梯门关闭，且测速传感器监测到直梯在运作时，触发监控摄像头实时拍摄到的视频中的任意一张图像传输给分析请求模块； 102）分析步骤：将步骤101）选取的图像由分析请求模块传输给电动车检测模块，并由电动车检测模块进行分析识别，若不存在电动车目标，则返回数量0并写入数据库，若存在电动车，则返回电动车数量，产生一个电动车告警，并将图片名、检测触发时间点，电动车数量信息写入数据库中； 103）告警步骤：当在步骤102）中检测到图像中存在电动车目标时，系统确认报警，根据数据库信息获得检测触发的时间点，拉取后15秒录像视频，并向直梯管理平台推送一条电动车进梯告警，并反馈给物业，同时轿厢内部显示屏上提示有电动车进梯告警弹框。 2.根据权利要求1所述的基于深度学习的直梯电动车检测方法与告警系统，其特征在于：该模型训练集包含10万以上直梯电动车样本，其中模型检测精准率达到99%以上，能有效区分直梯自行车、婴儿车、轮椅和电动车。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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