一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统技术方案

本发明专利技术涉及行为预警技术领域，尤其为一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统，包括多模态数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、预警输出模块和系统控制模块；多模态数据采集模块可实时采集电梯井道内的图像、声音、人员位置及电梯轿厢重量数据；数据传输模块采用分类标记、压缩加密及冗余传输等技术确保数据高效安全传输；数据处理模块运用基于注意力机制的改进型CNN、LSTM和多模态GNN算法对数据进行融合分析，计算危险系数R；预警输出模块依据R值分级输出预警信息，并集成强化学习代理优化预警策略。本发明专利技术能精准识别多种危险行为，有效提升电梯井道安全防护水平，具有重要的应用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及行为预警，具体为一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统。

技术介绍

1、传统的电梯安全防护措施主要侧重于电梯轿厢本身的运行安全，如轿厢的制动系统、门机保护等方面，对于电梯井道内人员危险行为的监测和预警能力相对薄弱。一些早期的监测手段可能仅依赖于单一的传感器或简单的监控设备，难以全面、准确地识别复杂多样的危险行为。例如，仅通过摄像头进行图像监控，可能会受到光线、视角等因素的影响，导致无法及时发现处于暗处或监控死角的危险行为；而仅依靠重量传感器，又难以区分正常的载重变化和因人员危险行为引起的重量异常。

2、随着技术的不断发展，人们对电梯安全的要求日益提高，迫切需要一种能够综合多种信息、运用先进算法进行精准识别和预警的系统，以有效预防电梯井道内的坠落等危险事故，保障人员在电梯周边环境的安全，因此，针对上述问题提出一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统，其特征在于：所述基于注意力机制的改进型卷积神经网络CNN的运算过程包括：

3.根据权利要求2所述的一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统，其特征在于：所述长短期记忆网络LSTM的运算过程包括：

4.根据权利要求3所述的一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统，其特征在于：所述多模态图神经网络GNN的运算过程包括：

5.根据权利要求4所述的一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统，其特征在于：所述数据处理模块还...

【技术特征摘要】

1.一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统，其特征在于：所述基于注意力机制的改进型卷积神经网络cnn的运算过程包括：

3.根据权利要求2所述的一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统，其特征在于：所述长短期记忆网络lstm的运算过程包括：

4.根据权利要求3所述的一种用于电梯井道防坠落的危险行为预警系统，其特征在于：所述多模态图神经网络gnn的运算过程包括：

5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴日威，翁金华，张秀彬，吴秀鸿，曾耀传，罗立辉，刘爱国，
申请(专利权)人：福建省特种设备检验研究院南平分院，
类型：发明
国别省市：