CN107473030A - 一种基于机器学习的电梯内儿童识别方法 - Google Patents

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段成德
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    • B66BELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
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    • B66B1/06Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B66BELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
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    • B66B1/3415Control system configuration and the data transmission or communication within the control system
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Abstract

本发明公开了一种基于机器学习的电梯内儿童识别方法,属于人工智能机器学习技术领域,包括电梯控制系统、摄像设备、电梯监控管理平台、图像分类服务器和警报设备,摄像设备安装在电梯内顶部,连接电梯监控管理平台和电梯控制系统;电梯监控管理平台连接图像分类服务器、警报设备以及电梯控制系统;图像分类服务器配置有训练好的电梯图像分类模型。通过关门信号触发摄像设备拍摄当前电梯内乘客情况,摄像设备将采集的图像发送至电梯监控管理平台;电梯监控管理平台将图像发送给图像分类服务器,当识别结果为只有儿童时,触发报警提醒。本发明智能化的监控电梯内情况,实时识别儿童独自乘坐电梯情况,并通过警报设备提醒以避免电梯事故发生。

Description

一种基于机器学习的电梯内儿童识别方法
技术领域
本发明涉及人工智能机器学习技术领域,具体地说是一种基于机器学习的电梯内儿童识别方法。
背景技术
电梯给现代人的生活、工作带来了极大的便利,几乎所有的高层建筑都配备有电梯,同时电梯事故也频频发生。电梯属于特种设备,具有一定的危险性,儿童独自乘坐电梯存在很大的安全隐患,因此,所有电梯都有警告提示牌提醒儿童需在成人陪伴下乘坐。但是,由于监护人对儿童的看管疏忽,儿童独自乘坐电梯的情况时有发生,而且酿成悲剧的事件也屡见不鲜。
虽然,每部电梯都安装了监控系统,由后台管理人员监控电梯内部情况,但是,管理人员不可能时时刻刻盯着监控画面,因此,很容易疏忽,导致漏掉一些异常情况。这种监控的智能化水平较低,无法做到实时鉴别儿童独自乘坐电梯的情况。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足之处,提供一种基于机器学习的电梯内儿童识别方法,智能化的监控电梯内情况,实时识别儿童独自乘坐电梯情况,并通过警报设备提醒监控管理人员,以避免电梯事故发生。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于机器学习的电梯内儿童识别方法,包括电梯控制系统、摄像设备、电梯监控管理平台、图像分类服务器和警报设备,摄像设备安装在电梯内顶部,连接电梯监控管理平台和电梯控制系统;电梯监控管理平台连接图像分类服务器、警报设备以及电梯控制系统;图像分类服务器配置有训练好的电梯图像分类模型;
每次电梯控制系统发出关门信号时,通过关门信号触发摄像设备拍摄当前电梯内乘客情况,摄像设备将采集的图像发送至电梯监控管理平台;电梯监控管理平台将图像发送给图像分类服务器,图像分类服务器返回识别结果至电梯监控管理平台;当识别结果为只有儿童时,电梯监控管理平台向报警设备发送信号,触发报警提醒。可以智能化的监控电梯内情况,实时识别儿童独自乘坐电梯情况,并通过警报设备提醒相关人员,从而避免电梯事故发生。
优选的,所述图像分类服务器包括两种部署方式:部署在云端和部署在本地;部署在云端时,电梯监控管理平台通过本地代理网络访问图像分类服务器,适用于本地可以联网的情况,优点是云端计算能力强;部署在本地时,电梯监控管理平台连接图像分类服务器,适用于本地不允许联网的情况,需要一台计算能力较强的服务器。
优选的,图像分类服务器训练电梯图像分类模型,采集一定数量的电梯场景乘客图像,人工标注为:没有乘客、只有成人、既有成人也有儿童和只有儿童四类。
优选的,图像分类服务器采用神经网络分类方法,输入为图像像素点,输出为类别代码:00代表没有乘客,10代表只有成人,11代表既有成人也有儿童,01代表只有儿童。
本发明的一种基于机器学习的电梯内儿童识别方法和现有技术相比,具有以下有益效果:
本发明能够智能化的监控电梯内情况,实时识别儿童独自乘坐电梯情况,并通过警报设备提醒监控管理人员,以避免电梯事故发生。
附图说明
图1是图像分类服务器部署在云端时的组件连接架构图;
图2是图像分类服务器部署在云端时的组件连接架构图;
图3是神经网络图像分类模型;
图4是基于机器学习的电梯内儿童识别方法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。
一种基于机器学习的电梯内儿童识别方法,包括电梯控制系统、摄像设备、电梯监控管理平台、图像分类服务器和警报设备,摄像设备安装在电梯内顶部,连接电梯监控管理平台和电梯控制系统;电梯监控管理平台连接图像分类服务器、警报设备以及电梯控制系统;图像分类服务器配置有训练好的电梯图像分类模型。
每次电梯控制系统发出关门信号时,通过关门信号触发摄像设备拍摄当前电梯内乘客情况,摄像设备将采集的图像发送至电梯监控管理平台;电梯监控管理平台将图像发送给图像分类服务器,图像分类服务器返回识别结果至电梯监控管理平台;当识别结果为只有儿童时,电梯监控管理平台向报警设备发送信号,触发报警提醒。可以智能化的监控电梯内情况,实时识别儿童独自乘坐电梯情况,并通过警报设备提醒相关人员,从而避免电梯事故发生。
所述图像分类服务器包括两种部署方式:部署在云端和部署在本地。部署在云端时,电梯监控管理平台通过本地代理网络访问图像分类服务器,适用于本地可以联网的情况,优点是云端计算能力强;其连接架构如图1所示。
部署在本地时,电梯监控管理平台连接图像分类服务器,适用于本地不允许联网的情况,需要一台计算能力较强的服务器;其连接架构如图2所示。
图像分类服务器训练电梯图像分类模型,采集一定数量的电梯场景乘客图像,人工标注为:没有乘客、只有成人、既有成人也有儿童和只有儿童四类。
如图3所示,以神经网络分类方法为例,描述图像分类模型。输入为图像像素点,输出为类别代码:00代表没有乘客,10代表只有成人,11代表既有成人也有儿童,01代表只有儿童。
如图4所示,基于机器学习的电梯内儿童识别方法流程如下:
P1:电梯控制系统发出关门信号时,触发与其相连的摄像设备拍摄当前电梯内乘客情况;
P2:摄像设备将拍摄的照片实时传至与其连接的后端电梯监控管理平台;
P3:电梯监控管理平台将照片发送给图像分类服务器,图像分类服务器返回识别结果至电梯监控管理平台;
P4:当识别结果为只有儿童时,电梯监控管理平台向警报设备发送信号,触发警报提醒。
通过上面具体实施方式,所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解,本发明并不限于上述的具体实施方式。在公开的实施方式的基础上,所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征,从而实现不同的技术方案。
除说明书所述的技术特征外,均为本专业技术人员的已知技术。

Claims (4)

1.一种基于机器学习的电梯内儿童识别方法,其特征在于包括电梯控制系统、摄像设备、电梯监控管理平台、图像分类服务器和警报设备,摄像设备安装在电梯内顶部,连接电梯监控管理平台和电梯控制系统;电梯监控管理平台连接图像分类服务器、警报设备以及电梯控制系统;图像分类服务器配置有训练好的电梯图像分类模型;
通过关门信号触发摄像设备拍摄当前电梯内乘客情况,摄像设备将采集的图像发送至电梯监控管理平台;电梯监控管理平台将图像发送给图像分类服务器,图像分类服务器返回识别结果至电梯监控管理平台;当识别结果为只有儿童时,电梯监控管理平台向报警设备发送信号,触发报警提醒。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电梯内儿童识别方法,其特征在于所述图像分类服务器包括两种部署方式:部署在云端和部署在本地;部署在云端时,电梯监控管理平台通过网络访问图像分类服务器;部署在本地时,电梯监控管理平台连接图像分类服务器。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于机器学习的电梯内儿童识别方法,其特征在于图像分类服务器训练电梯图像分类模型,采集一定数量的电梯场景乘客图像,标注为:没有乘客、只有成人、既有成人也有儿童和只有儿童四类。
4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的电梯内儿童识别方法,其特征在于图像分类服务器采用神经网络分类方法,输入为图像像素点,输出为类别代码:00代表没有乘客,10代表只有成人,11代表既有成人也有儿童,01代表只有儿童。
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