基于视频识别技术的升降机超载报警系统及超载报警方法技术方案

本发明专利技术公开了基于视频识别技术的升降机超载报警系统及超载报警方法，包括通讯连接的第一人数检测系统、第二人数检测系统、系统主处理模块和人机交互系统；第一人数检测系统设置于升降机的进料门和出料门，用于获取进料口和出料口的人员视频信息；第二人数检测系统设置于升降机内部，用于获取升降机内部的人员视频信息；系统主处理模块用于通过第一人数检测系统和第二人数检测系统的视频信息求解升降机内部人员数目和人员超载信息；人机交互系统用于接收升降机的人员超载信息并依据人员超载信息进行报警。本发明专利技术可有效提高升降机内部人数检测的精度，避免出现超载误报警或超载不报警的情况，提高升降机工作的安全性和可靠性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
基于视频识别技术的升降机超载报警系统及超载报警方法


[0001]本专利技术涉及基于视频识别技术的升降机超载报警系统及超载报警方法，属于升降机


技术介绍

[0002]施工电梯通常称为施工升降机，在工地用作向建筑物中运输物料或施工人员。
[0003]但由于施工人员或佩戴安全帽、或手持安全帽，导致人数监控系统无法精确识别升降机内部人数，导致检测的人数多于实际人数，出现超载误报警情况；同时人数监控系统无法确保完整获取升降机内部视频数据，容易导致人数判定失误容易，导致检测人数少于实际人数，出现超载不报警情况。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供基于视频识别技术的升降机超载报警系统及超载报警方法，解决现有技术中施工升降机人数监控系统对于升降机内部人数监控不准确的情况，提高升降机内部人数检测的精度，避免出现超载误报警或超载不报警的情况，提高升降机工作的安全性和可靠性。
[0005]为达到上述目的，一方面，本专利技术提供基于视频识别技术的升降机超载报警系统，包括通讯连接的第一人数检测系统、第二人数检测系统、系统主处理模块和人机交互系统；所述第一人数检测系统设置于升降机的进料门和出料门，用于获取进料口和出料口的人员视频信息；所述第二人数检测系统设置于升降机内部，用于获取升降机内部的人员视频信息；所述系统主处理模块用于通过第一人数检测系统和第二人数检测系统的视频信息求解升降机内部人员数目和人员超载信息；所述人机交互系统用于接收升降机的人员超载信息并依据人员超载信息进行报警。
[0006]进一步地，所述第一人数检测系统包括进料门摄像头和出料门摄像头，所述进料门摄像头设置于进料门，用于获取人员进出进料门的视频信息；所述出料门摄像头设置于出料门，用于获取人员进出出料门的视频信息。
[0007]进一步地，所述第二人数检测系统包括笼顶摄像头，所述笼顶摄像头设置于升降机内部空间的顶部，用于获取升降机内部人员的视频信息。
[0008]进一步地，所述升降机超载报警系统还把包括升降机称重系统，用于获取升降机的载荷信息，辅助求解升降机内部人员数目。
[0009]另一方面，如上述任一项所述的基于视频识别技术的升降机超载报警系统的超载报警方法，包括如下步骤：获取施工升降机的人员视频信息；
获取升降机的载荷信息；计算施工升降机内人员数目；判断升降机内人员是否超载，若超载则进行报警。
[0010]进一步地，获取施工升降机的人员视频信息包括如下步骤：检测进料门或出料门的工作状态；若进料门或出料门处于打开状态，第一人数检测系统获取视频信息并传送至系统主处理模块：所述进料门摄像头获取进料门处的人员视频信息；所述出料门摄像头获取出料门处的人员视频信息；第二人数检测系统获取升降机内部视频信息并传输至系统主处理模块。
[0011]进一步地，计算施工升降机内人员数目，包括如下步骤：将第一人数检测系统获取的视频数据导入系统主处理模块，计算升降机内部人数，记为PN1：对摄像头的拍摄区域进行区域分割：以升降机的门框为分界线，门框以内为门内，门框以外为门外；对视频信息进行移动物体检测，当判断有物体从门内移动到门外时，计数减1；当判断有物体从门外移动到门内时，计数加1；依据进料门摄像头和出料门摄像头的计数数据求解升降机内部人员数目；将第二人数检测系统获取的视频数据导入系统主处理模块，计算升降机内部人数，记为PN2：构建神经网络模型；将视频数据导入神经网络模型，通过求解升降机内的人员数目；综合PN1和PN2，并导入升降机载荷数据求解升降机内部实际人员数目。
[0012]进一步地，判断升降机内人员是否超载，若超载则进行报警，包括如下步骤：将计算得出的升降机内人员数目与规定人数上限值进行比较，若计算得出的人员数目大于规定人数上限值，则判定超载，并将超载信号发送至人机交互系统，人机交互系统依据超载信号进行报警。
[0013]进一步地，构建神经网络模型包括如下步骤：采集和标注样本：选择多个升降机，采集在不同工况下的升降机内的图片，并利用图片标注工具对图片中 的人员进行标注，将图片分为训练样本数据集、评估数据集和测试数据集；构建神经网络模型：选择目标检测模型，利用训练样本数据集对样本进行训练，求解期望精度的神经网络模型。
[0014]评估和测试神经网络模型：通过评估数据集评估神经网络模型，通过测试数据集测试神经网络模型。
[0015]进一步地，所述工况的属性包括：时间段、光照条件、天气和载客量。
[0016]本专利技术所达到的有益效果：本专利技术提供基于视频识别技术的升降机超载报警系统及超载报警方法，设置第一人数检测系统，检测进料门和出料门的人流数据，通过动态人数检测的方式获取升降机内
部人数，同时设置第二人数检测系统升降机内部的人数通过静态人数检测方式，获取升降机内部人数；通过以上两种方式分别获取的升降机的内部人数进行权衡，求解获得置信度更高的升降机内部实际人数的数据，可有效提高升降机内部人数检测的精度，提高超载判断的可靠性，可有效避免超载不报警或超载误报警情况的发生，提高升降机载人运时的安全性。
[0017]设置升降机称重系统，引入升降载荷参数，协助求解升降机内部实际人数，可有效提高升降机内部人数识别的精确性和可靠性。
附图说明
[0018]图1是本专利技术实施例一提供的基于视频识别技术的升降机超载报警系统的结构框图；图2是本专利技术实施例二提供的基于视频识别技术的升降机超载报警方法的流程图。
具体实施方式
[0019]下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0020]实施例一：本专利技术提供的基于视频识别技术的升降机超载报警系统，如图1所示，包括第一人数检测系统、第二人数检测系统、升降机称重系统、系统主处理模块和人机交互系统，第一人数检测系统设置于升降机的进料口和出料口，用于获取进料口和出料口的人员视频数据，并传输到系统主处理模块，通过系统主处理模块求解升降机内部人员数据，记为PN1；第二人数检测系统设置于升降机内部，用于获取升降机内部人员的视频数据，并传输到系统主处理模块，通过系统主处理模块求解升降机内部人员数据，记为PN2；升降机称重系统用于获取升降机的载荷信息，并传输到系统主处理模块；系统主处理模块求解出PN1和PN2后进行权衡比对，并融合升降机的载荷信息，求解置信度最高的最终的升降机内部人员数目，并与设定人数限值进行比较，求解人数超载报警信息并输入至人机交互系统；人机交互系统用于接收人数超载报警信息并进行报警。本专利技术提供一种基于视频识别技术的施工升降机人数识别系统，设置两套人数检测系统，通过不同的检测方法在分别求解出升降机内部人员数目后综合升降机载荷信息，求解出最终的人员数目，可有效提高人员数目求解的置信度，提高人员数目检测的精确度，降低升降机的误报警和不报警机率，提高升降机人数自检和报警的可靠性，提高升降机运行的安全性。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于视频识别技术的升降机超载报警系统，其特征在于：包括通讯连接的第一人数检测系统、第二人数检测系统、系统主处理模块和人机交互系统；所述第一人数检测系统设置于升降机的进料门和出料门，用于获取进料口和出料口的人员视频信息；所述第二人数检测系统设置于升降机内部，用于获取升降机内部的人员视频信息；所述系统主处理模块用于通过第一人数检测系统和第二人数检测系统的视频信息求解升降机内部人员数目和人员超载信息；所述人机交互系统用于接收升降机的人员超载信息并依据人员超载信息进行报警。2.根据权利要求1所述的基于视频识别技术的升降机超载报警系统，其特征在于：所述第一人数检测系统包括进料门摄像头和出料门摄像头，所述进料门摄像头设置于进料门，用于获取人员进出进料门的视频信息；所述出料门摄像头设置于出料门，用于获取人员进出出料门的视频信息。3.根据权利要求1所述的基于视频识别技术的升降机超载报警系统，其特征在于：所述第二人数检测系统包括笼顶摄像头，所述笼顶摄像头设置于升降机内部空间的顶部，用于获取升降机内部人员的视频信息。4.根据权利要求1所述的基于视频识别技术的升降机超载报警系统，其特征在于：所述升降机超载报警系统还把包括升降机称重系统，用于获取升降机的载荷信息，辅助求解升降机内部人员数目。5.基于权利要求1
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4任一项所述的基于视频识别技术的升降机超载报警系统的超载报警方法，其特征在于：包括如下步骤：获取施工升降机的人员视频信息；获取升降机的载荷信息；计算施工升降机内人员数目；判断升降机内人员是否超载，若超载则进行报警。6.根据权利要求5所述的基于视频识别技术的升降机超载报警方法，其特征在于：获取施工升降机的人员视频信息包括如下步骤：检测进料门或出料门的工作状态；若进料门或出料门处于打开状态，第一人数检测系统获取视频信息并传送至系统主处理模块：所述进料门摄像头获取进料门处的人员视频信息；所述出料门摄像头获取出料门处的人员视频...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐凯，郭辉，
申请(专利权)人：徐工汉云技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：