【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于数据分析的智能电梯运行异常监控方法及系统。
技术介绍
1、电梯的运行过程中一般会进行监控，如进行运行异常的分析，如此，可以基于运行异常分析的结果进行相应的后续维护或生产优化，但是，在现有技术中，在进行运行异常的分析过程中，存在着可靠度不高的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于数据分析的智能电梯运行异常监控方法及系统，以在一定程度上电梯异常监控的可靠度。
2、为实现上述目的，本专利技术实施例采用如下技术方案：
3、一种基于数据分析的智能电梯运行异常监控方法，所述智能电梯运行异常监控方法包括：
4、提取到目标智能电梯的待分析监控图像，所述待分析监控图像通过对所述目标智能电梯的电梯内部空间进行图像采集以得到；
5、对所述待分析监控图像进行图像识别操作，以输出所述待分析监控图像对应的图像识别结果，所述图像识别结果用于反映目标智能电梯的状态；
6、在所述图像识别结...
【技术保护点】
1.一种基于数据分析的智能电梯运行异常监控方法，其特征在于，所述智能电梯运行异常监控方法包括：
2.如权利要求1所述的基于数据分析的智能电梯运行异常监控方法，其特征在于，所述对所述待分析监控图像进行图像识别操作，以输出所述待分析监控图像对应的图像识别结果的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的基于数据分析的智能电梯运行异常监控方法，其特征在于，所述利用细粒度特征挖掘模型，基于所述待分析监控图像的像素粒度数据，执行从所述像素粒度数据到像素数据特征表示的特征挖掘操作，以及，执行从所述像素数据特征表示到图像单元粒度特征表示簇的特征挖掘操作的步骤，包括：
4.如...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的智能电梯运行异常监控方法，其特征在于，所述智能电梯运行异常监控方法包括：
2.如权利要求1所述的基于数据分析的智能电梯运行异常监控方法，其特征在于，所述对所述待分析监控图像进行图像识别操作，以输出所述待分析监控图像对应的图像识别结果的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的基于数据分析的智能电梯运行异常监控方法，其特征在于，所述利用细粒度特征挖掘模型，基于所述待分析监控图像的像素粒度数据，执行从所述像素粒度数据到像素数据特征表示的特征挖掘操作，以及，执行从所述像素数据特征表示到图像单元粒度特征表示簇的特征挖掘操作的步骤，包括：
4.如权利要求2所述的基于数据分析的智能电梯运行异常监控方法，其特征在于，所述利用粗粒度特征挖掘模型，执行从所述图像单元粒度特征表示簇对应的图像单元粒度数据到图像单元数据特征表示的特征挖掘操作，以及，执行从所述图像单元数据特征表示到图像区域特征表示簇的特征挖掘操作的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的基于数据分析的智能电梯运行异常监控方法，其特征在于，所述利用粗粒度特征挖掘模型，加载到所述图像单元粒度特征表示簇对应的图像单元粒度数据，以及，通过进行特征挖掘操作，以形成所述图像单元粒度数据对应的图像单元数据特征表示的步骤，包括：
6.如权利要求4所述的基于数据分析的智能电梯运行异常监控方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘瑜，王登洋，陈巧明，周怀豹，马谦，
申请(专利权)人：腾一电梯江苏有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。