一种基于图像识别技术的电梯安全防范装置，包括安装在电梯轿厢顶部的视频传感器、用于监控电梯的监控中心计算机，视频传感器与监控中心计算机连接，监控中心计算机包括用于实时显示电梯视频数据的显示模块，显示模块连接显示装置，视频传感器通过无线网络交换设备与监控中心计算机无线数据连接，无线网络交换设备为电梯所在大楼的无线局域网的中心，监控计算机包括用于电梯安全防范的微处理器，通过视频信息分析完成电梯困人、轿厢与平台错位、冲顶、溜车、开门走梯等电梯事故检测。本发明专利技术提供一种能够对在整个大楼里的所有电梯进行有效的、实时在线的、智能化的监控、可靠性高的基于图像识别技术的电梯安全防范装置。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于图像识别技术的电梯安全防范装置。
技术介绍
随着城市里楼房越盖越高，电梯的使用越来越普遍，电梯安全问题日益受到人们重视。一方面电梯的拥有量越来越多，目前我国电梯的拥有量已经达到14万台，并且仍然以每年15％以上的速度增加，要达到世界发达国家水平的话电梯的拥有量要会达到140万台左右。另一方面带病工作的电梯、缺乏维护保养的电梯量也越来越多，由于我国电梯的使用频率高、常年缺乏正常的维护保养带病工作、部分电梯配件的质量等问题，电梯的安全隐患问题也日显突出，每年我国在电梯事故中死伤人数已达4位数。根据国家质量检验部门的一份资料显示，与电梯有关的人员伤亡事故可以分为两类，其一是发生在安装工地上的工伤事故，这类事故的受害人通常是电梯安装作业人员或建筑工地上的工人；其二是发生在已交付使用的电梯上的人身伤亡事故，这类事故的受害人通常是乘客，也是最为常见的电梯事故。每发生一次这类事故，人们往往谈虎色变，给人们的心理带来不安全的阴影。有些人将电梯事故称为定时炸弹，也有些人将故障电梯称为虎口。电梯安全事故的种类按发生事故的系统位置，可分为门系统事故、冲顶或蹲底事故、其他事故。据统计，各类事故发生的起数占电梯事故总起数的概率分别为门系统事故占80％左右，冲顶或蹲底事故占15％左右，其他事故占5％左右。门系统事故占电梯事故的比重最大，发生也最为频繁。其中电梯常发生问题主要表现为困人(主要因停电、设备出故障所致)；轿厢与平台错位；冲顶(电梯不停，直上直下不听控制)；溜车(没有选层便启动)；开门走梯(电梯门开启时突然启动，最危险的现象)。其他作为电梯的安全隐患有电梯速度与平时显然不一样，要么过快、要么过慢；轿厢内有明显的撞击声或者声响异常等。目前对于上述电梯安全事故安全防范主要是通过人工的方式来进行检测和监控的，目前主要通过维护检测来保证电梯的正常运行。公开号CN 1453202A的专利技术专利电梯安全装置采用机械结构的方式提高电梯的安全性；公开号CN 1401555A的专利技术专利防坠落防剪切电梯安全门锁控制系统采用机械结构来防止蹲底事故的发生；公开号CN 1612839A的专利技术专利电梯安全系统采用检测轿厢速度的方式来检测电梯存在着安全隐患；公开号CN1704325A的专利技术专利电梯的监视采用位移、速度、加速度传感器来测量轿厢的运行参数，并与预定的容许值进行比较，当超过允许值，启动应急停止轿厢运动。图像处理与计算机视觉是一个不断发展的新技术，原则上采用计算机视觉进行观测有四个目的，即预处理、最底层的特征提取、中级特征的辩识以及通过图像对高级情景的解释。一般来说，计算机视觉包括主要特征、图像处理以及图像理解。图像是人类视觉的延伸。通过视觉，可以捕捉到电梯内部所发生的事件，图像监测快速性的基础是视觉所接受的信息以光为传播媒介；而图像信息的丰富和直观，更为电梯安全故障的辨识和判断奠定了基础，其它任何检测技术均不能提供如此丰富和直观的信息。
技术实现思路
为了克服已有的电梯安全事故安全防范装置通过人工参与来进行检测和监控、缺乏智能远程安全监控的手段、可靠性差的不足，本专利技术提供一种能够对在整个大楼里的所有电梯进行有效的、实时在线的、智能化的监控、可靠性高的基于图像识别技术的电梯安全防范装置。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是一种基于图像识别技术的电梯安全防范装置，包括安装在电梯轿厢顶部的视频传感器、用于监控电梯的监控中心计算机，所述的视频传感器与监控中心计算机连接，所述的监控中心计算机包括用于实时显示电梯视频数据的显示模块，所述显示模块连接显示装置，所述的视频传感器通过无线网络交换设备与监控中心计算机无线数据连接，所述的无线网络交换设备为电梯所在大楼的无线局域网的中心，所述的监控计算机包括用于电梯安全防范的微处理器，所述的微处理器包括图像读取模块，用于将电梯轿厢内的视频信息采集下来；图像变化计算模块，用于将所获得的当前帧现场视频图像与一个相对比较稳定的基准参考图像进行差值运算，图像相减的计算公式如式(8)表示fd(X，t0，ti)＝f(X，ti)-f(X，t0)(8)上式中，fd(X，t0，ti)是实时拍摄到图像与基准参考图像间进行图像相减的结果；f(X，ti)是实时拍摄到图像；f(X，t0)是基准参考图像；连通区域计算模块，用于对当前图像进行标记，像素灰度为0的背景，像素灰度为1为目标，计算当前图像中的像素是否与当前像素周围相邻的某一个点的像素相等，如灰度相等判断为具有连通性，将所有具有连通性的像素作为一个连通区域；电梯内是否有人判断模块，用于根据连通区域的大小属性以及形状属性进行判断，如同时满足大小属性、形状属性，判定电梯轿厢内有人，该判断模块包括区域大小属性判断单元，用于对所述的每个连通区域求出其面积，并依照如下判断规则若Si＜阈值1，则该变化区域为噪声点；若Si＞阈值2，则该变化区域为大面积的变化，首先考虑到是由于光的照射而产生的变化，但是也不能排除人会携带着一些物品，因此这时设定区域大小影响因子Fs为0.2~0.5之间；若阈值1＜Si＜阈值2，则该变化区域可疑为有人，设定区域大小影响因子Fs为1；阈值1和阈值2的取值范围的大小是根据从上往下看一个成年人的平均截面积在0.12m2左右，然后通过视觉系统的标定结果来决定阈值1和阈值2的大小，即像素值的大小；形状属性判断单元，用于根据每个连通区域求出其面积Si求其形状特征属性，与人体模型作比较，首先求每个连通区域的平均宽度和高度，平均宽度wi用在高度hi方向的分成4等份的宽度均值，并以该平均宽度wi和高度hi作一个矩形，然后用公式(10)计算某个连通区域与该连通区域的矩形的面积比，ϵareai=Siwi*hi---(10)]]>计算所得的εareai值在0.5~0.9之间，接着用公式(11)进行下面的矩形的宽度wi与高度hi的比的计算，εareai值小于0.5时就将该连通区域排除，ϵratei=wihi---(11)]]>计算所得到的εratei值根据空间位置关系，划分若干个区域半径，每个区域半径中有其判断指标，比如在10m~12m的区域半径范围内，εratei值在0.15~0.4之间，设定形状属性影响因子Fsh为1；电梯门状态动作判断模块，用于安装好视频传感器后，得到的轿厢初始图像，定义电梯门处于关状态时上部区域为背景图像，将当前的图像与背景图像进行背景减算法，如连通区域有整块出现，判断轿厢门处于开的状态；否则轿厢门处于关的状态；通过相邻各帧图像的检测，如连通区域的面积在水平方向上从大到小，判断轿厢门从开到关，如连通区域的面积在水平方向上从小到大，判断轿厢门从关到开；电梯困人判断模块，用于判断轿厢内有人后，并检测到轿厢门没有动作的时间超出设定的时间阈值，判定为电梯困人故障发生，发出告警信息；开门走梯判断模块，用于判断轿厢门处于打开状态，且电梯发生升降运动，判定为开门走梯故障发生，发出告警信息。进一步，所述的微处理器还包括轿厢与平台错位判断模块，用于依照轿厢停靠在站点的图像，定义电梯门处于开门状态时轿厢与平台结合处的区域位置，在轿厢端平行于电梯门的直线，在平台端平行于电梯门的直线，预设该两条直线之间的正常距离，本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于图像识别技术的电梯安全防范装置，包括安装在电梯轿厢顶部的视频传感器、用于监控电梯的监控中心计算机，所述的视频传感器与监控中心计算机连接，所述的监控中心计算机包括用于实时显示电梯视频数据的显示模块，所述显示模块连接显示装置，其特征在于：所述的视频传感器通过无线网络交换设备与监控中心计算机无线数据连接，所述的无线网络交换设备为电梯所在大楼的无线局域网的中心，所述的监控计算机包括用于电梯安全防范的微处理器，所述的微处理器包括：图像读取模块，用于将电梯轿厢内的视频信息 采集下来；图像变化计算模块，用于将所获得的当前帧现场视频图像与一个相对比较稳定的基准参考图像进行差值运算，图像相减的计算公式如式（８）表示：ｆ↓［ｄ］（Ｘ，ｔ↓［０］，ｔ↓［ｉ］）＝ｆ（Ｘ，ｔ↓［ｉ］）－ｆ（Ｘ，ｔ↓［０］） （８）上式中，ｆ↓［ｄ］（Ｘ，ｔ↓［０］，ｔ↓［ｉ］）是实时拍摄到图像与基准参考图像间进行图像相减的结果；ｆ（Ｘ，ｔ↓［ｉ］）是实时拍摄到图像；ｆ（Ｘ，ｔ↓［０］）是基准参考图像；连通区域计算模块，用于对当前图像进行标记 ，像素灰度为０的背景，像素灰度为１为目标，计算当前图像中的像素是否与当前像素周围相邻的某一个点的像素相等，如灰度相等判断为具有连通性，将所有具有连通性的像素作为一个连通区域；电梯内是否有人判断模块，用于根据连通区域的大小属性以及形状 属性进行判断，如同时满足大小属性、形状属性，判定电梯轿厢内有人，该判断模块包括：区域大小属性判断单元，用于对所述的每个连通区域求出其面积，并依照如下判断规则：若Ｓｉ〈阈值１，则该变化区域为噪声点；若Ｓｉ〉阈值２，则该 变化区域为大面积的变化，首先考虑到是由于光的照射而产生的变化，但是也不能排除人会携带着一些物品，因此这时设定区域大小影响因子Ｆｓ为０．２～０．５之间；若阈值１〈Ｓｉ〈阈值２，则该变化区域可疑为有人，设定区域大小影响因子Ｆｓ为１； 阈值１和阈值２的取值范围的大小是根据从上往下看一个成年人的平均截面积在０．１２ｍ２左右，然后通过视觉系统的标定结果来决定阈值１和阈值２的大小，即像素值的大小；形状属性判断单元，用于根据每个连通区域求出其面积Ｓｉ求其形状特征属性， 与人体模型作比较，首先求每个连通区域的平均宽度和高度，平均宽度ｗｉ用在高度ｈｉ方向的分成４等份的宽度均值，并以该平均宽度ｗｉ和...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：汤一平，严海东，柳圣军，金海明，李雯，尤思思，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]
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