【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的电梯开关门检测系统与方法
本专利技术涉及电梯安全
，特别是涉及一种基于深度学习的电梯开关门检测系统与方法。
技术介绍
电梯与人民生活密切相关，常见于居民楼、商场、办公楼等区域，这些地方一般具有楼层高、人流量大的特点，电梯给人民群众的生活带来诸多便利的同时，也会由于维保养护不到位或者人为误操作的等诸多因素，致使直梯困人事件频发。因此，在电梯正常运行或发生异常情况时，如速度异常、开关门异常、困人异常等，需要对电梯门开关门状态进行快速准确的检测。中国专利申请CN201710369596.6公开了基于摄像图像的电梯开关门检测方法，包括电梯、加速度传感器和图像分析处理系统，电梯上设有电梯门，电梯门包括层门和轿门，图像分析处理系统内部包括有图像滤波模块、边缘检测模块、二值化处理模块、直线检测模块、有效直线提取模块和逻辑分析处理模块，电梯内的顶部安装设有摄像机，摄像机与图像分析处理系统电通信连接。该专利申请文件通过电梯门边界信息进行电梯门开关检测，具有计算快的特点，能够应用于嵌入式平台中，但是，该方法主要依靠安装于电梯之上的加速度传感器获取电梯的运动信息...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的电梯开关门的检测系统，其特征在于，包括视频/图像采集单元，开关门图像分析单元，图像后处理单元和用户应用单元；视频/图像采集单元采集视频与图像，并将采集到的图像数据发送至开关门图像分析单元，开关门图像分析单元检测电梯门处于开或者关的状态，并将电梯门开或者关的状态发送给图像后处理单元，图像后处理单元综合判断电梯是否困人，如果得到电梯困人信息，则发出困人告警，如果得到电梯没有困人信息，则消除困人告警，图像后处理单元还判断是否对电梯乘员属性进行识别、对电梯乘员进行跟踪；用户应用单元主要在图像后处理单元分析的基础上与用户进行交互。
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的电梯开关门的检测系统，其特征在于，包括视频/图像采集单元，开关门图像分析单元，图像后处理单元和用户应用单元；视频/图像采集单元采集视频与图像，并将采集到的图像数据发送至开关门图像分析单元，开关门图像分析单元检测电梯门处于开或者关的状态，并将电梯门开或者关的状态发送给图像后处理单元，图像后处理单元综合判断电梯是否困人，如果得到电梯困人信息，则发出困人告警，如果得到电梯没有困人信息，则消除困人告警，图像后处理单元还判断是否对电梯乘员属性进行识别、对电梯乘员进行跟踪；用户应用单元主要在图像后处理单元分析的基础上与用户进行交互。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电梯开关门的检测系统，其特征在于，视频/图像采集单元包括监控摄像机、工业摄像机中的一种或多种。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电梯开关门的检测系统，其特征在于，开关门图像分析单元包括开关门二分类模块与开关门目标检测模块；开关门二分类模块对图像数据进行二分类分析；开关门目标检测模块对图像数据中电梯门上标志物进行目标检测。4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的电梯开关门的检测系统，其特征在于，开关门二分类模块与开关门目标检测模块相结合，判断当前状态为开门的具体流程为：（1）获取当前帧图像，并在GPU服务器上分别初始化深度学习开关门二分类模型与开关门目标检测模型；（2）将当前帧图像送至开关门二分类模块中，根据给定的阈值对帧图进行分类，“开门”或“关门”，如果分类结果为“开门”，则电梯当前状态为“开门状态”；同时将当前帧图像送至开关门目标检测模块中，通过对特定标志物进行目标检测分析当前电梯门开关状态，如果检测结果为“开门”，则电梯当前状态为“开门状态”；（3）如果开关门二分类模块与开关门目标检测模块都判断当前电梯状态为关门，则电梯当前状态为“关门状态”。5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电梯开关门的检测系统，其特征在于，图像后处理单元包括告警逻辑单元、属性识别单元和乘员识别与跟踪单元；告警逻辑单元在获取门开关状态的基础上，结合有无人判断模块和速度判断模块，获取困人告警信息；属性识别单元根据电梯开门状态、电梯是否有乘员、上一个广告是否已停止这些信号，配合摄像头实时获取的乘员“正面照”，再对乘员进行属性识别，实时推送电梯...
【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，王超，陈国特，施行，
申请(专利权)人：浙江新再灵科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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