CN108861985A - 一种电梯门机运行状态智能监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种电梯门机运行状态智能监测系统，包括：图像采集模块，用于获取双摄像头针对同一电梯地坎相对于电梯门门框上部中间位置拍摄到的多帧第一图像和第二图像；深度图像获取模块，用于对同一帧的第一图像和第二图像进行匹配计算以得到对应帧的深度图像；深度图像增强模块，用于对各帧的深度图像进行图像增强处理；计算模块，用于计算相邻两帧深度图像的时间间隔内电梯门机的运行距离，根据所述运行距离和对应双摄像头的帧率计算电梯门机的运行速度，并根据所述深度图像中开关门方向上电梯地坎的像素点个数以及所述像素点宽度计算电梯门的当前开门宽度；监测模块，用于根据所述运行速度和当前开门宽度对电梯门机的运行状态进行监测。

Description

一种电梯门机运行状态智能监测系统

技术领域

本发明涉及电梯技术领域，具体涉及一种电梯门机运行状态智能监测系统。

背景技术

为了保证电梯安全运行，需要对电梯的运行状态进行检测，其中一项重要的检测内容即为电梯门的运行状态，而目前电梯门的运行状态都没有直接检测，仅是通过检测电机的参数来间接判断的门的运行情况。门机控制器只能控制电机的运行，从电机运动到电梯门运动需要经过滚轮、皮带等诸多传动部件，任一传动部件不良都会导致门机运行效果变差甚至造成门机失速，门位置错误等情况，从而可能导致夹人、撞门或者走梯开门等危险事故的发生。传统的电梯门机状态监测方式无法对电梯门机的运行状态进行直接监测。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种电梯门机运行状态智能监测系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种电梯门机运行状态智能监测系统，包括：

图像采集模块，用于获取双摄像头针对同一电梯地坎相对于电梯门门框上部中间位置拍摄到的多帧第一图像和第二图像；

深度图像获取模块，用于对同一帧的第一图像和第二图像进行匹配计算以得到对应帧的深度图像；

深度图像增强模块，用于对各帧的深度图像进行图像增强处理；

计算模块，用于根据图像增强处理后的深度图像上相邻地坎像素点之间的像素点宽度、以及相邻两帧深度图像中地坎像素的变化个数，来计算相邻两帧深度图像的时间间隔内电梯门机的运行距离，根据所述运行距离和对应双摄像头的帧率计算电梯门机的运行速度，并根据所述深度图像中开关门方向上电梯地坎的像素点个数以及所述像素点宽度计算电梯门的当前开门宽度；

监测模块，用于根据所述运行速度和当前开门宽度对电梯门机的运行状态进行监测。

在一种可选的方式中，根据所述运行速度和当前开门宽度对电梯门机的运行状态进行监测，包括：

若所述运行速度大于预设的速度阈值，判定电梯门机超速，控制电梯门机重启；

当重启次数大于预设的次数阈值时，向设定的用户终端发送报警信息。

进一步地，根据所述运行速度和当前开门宽度对电梯运行状态进行监测，还包括：

若所述当前开门宽度大于预设的宽度阈值，且电梯正在走梯，判定电梯处于开门走梯状态，控制电梯慢速停靠至最近楼层；

在电梯停梯后，向电梯门机发送开门指令，并向设定的用户终端发送报警信息。

在一种可选的方式中，所述深度图像增强模块包括：

第一分割单元，用于对第一图像进行分割以得到第一目标图像块和第一背景图像块，还用于对同一帧的第二图像进行分割以得到第二目标图像块和第二背景图像块；

第二分割单元，用于对对应帧的深度图像进行分割，得到目标深度图像块和背景深度图像块；

第一处理单元，用于对所述第一目标图像块和第一背景图像块分别进行平滑处理后组合得到处理后的第一图像，还用于对所述第二目标图像块和第二背景图像块分别进行平滑处理后组合得到处理后的第二图像；

第二处理单元，用于采用所述处理后的第一图像对所述目标深度图像块进行联合双边滤波处理；

第三处理单元，用于采用所述处理后的第二图像对进行联合双边滤波处理后的深度图像块进行滤波处理得到所述图像增强处理后的深度图像。

本发明的有益效果为：根据双摄像头获取的第一图像和第二图像来获取电梯地坎相对于电梯门门框上部中间位置的深度图像，并对深度图像进行图像增强处理，进而根据图像增强处理后的深度图像上的像素点计算电梯门机的运行速度和当前开门宽度，能够准确地监测到电梯门机超速、开门状态下走梯等运行状态，且能够在电梯编码器发生故障时有效地对电梯门机的运行状态进行监测，监测效果好。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明一个示例性实施例的电梯门机运行状态智能监测系统的结构示意框图；

图2是本发明一个示例性实施例的深度图像增强模块的结构示意框图。

附图标记：

图像采集模块2、深度图像获取模块4、深度图像增强模块6、计算模块8、监测模块10、第一分割单元60、第二分割单元61、第一处理单元62、第二处理单元63、第三处理单元64。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本发明实施例提供了一种电梯门机运行状态智能监测系统，包括：

图像采集模块2，用于获取双摄像头针对同一电梯地坎相对于电梯门门框上部中间位置拍摄到的多帧第一图像和第二图像；

深度图像获取模块4，用于对同一帧的第一图像和第二图像进行匹配计算以得到对应帧的深度图像；

深度图像增强模块6，用于对各帧的深度图像进行图像增强处理；

计算模块8，用于根据图像增强处理后的深度图像上相邻地坎像素点之间的像素点宽度、以及相邻两帧深度图像中地坎像素的变化个数，来计算相邻两帧深度图像的时间间隔内电梯门机的运行距离，根据所述运行距离和对应双摄像头的帧率计算电梯门机的运行速度，并根据所述深度图像中开关门方向上电梯地坎的像素点个数以及所述像素点宽度计算电梯门的当前开门宽度；

监测模块10，用于根据所述运行速度和当前开门宽度对电梯门机的运行状态进行监测。

在一种可选的方式中，根据所述运行速度和当前开门宽度对电梯门机的运行状态进行监测，包括：

若所述运行速度大于预设的速度阈值，判定电梯门机超速，控制电梯门机重启；

当重启次数大于预设的次数阈值时，向设定的用户终端发送报警信息。

进一步地，根据所述运行速度和当前开门宽度对电梯运行状态进行监测，还包括：

若所述当前开门宽度大于预设的宽度阈值，且电梯正在走梯，判定电梯处于开门走梯状态，控制电梯慢速停靠至最近楼层；

在电梯停梯后，向电梯门机发送开门指令，并向设定的用户终端发送报警信息。

在一种可选的方式中，如图2所示，所述深度图像增强模块6包括：

第一分割单元60，用于对第一图像进行分割以得到第一目标图像块和第一背景图像块，还用于对同一帧的第二图像进行分割以得到第二目标图像块和第二背景图像块；

第二分割单元61，用于对对应帧的深度图像进行分割，得到目标深度图像块和背景深度图像块；

第一处理单元62，用于对所述第一目标图像块和第一背景图像块分别进行平滑处理后组合得到处理后的第一图像，还用于对所述第二目标图像块和第二背景图像块分别进行平滑处理后组合得到处理后的第二图像；

第二处理单元63，用于采用所述处理后的第一图像对所述目标深度图像块进行联合双边滤波处理；

第三处理单元64，用于采用所述处理后的第二图像对进行联合双边滤波处理后的深度图像块进行滤波处理得到所述图像增强处理后的深度图像。

双摄像头是一种模拟人眼成像的两个摄像头组成的摄像头组，能够利用双摄像头拍摄照片以分别获取两张图像的景深信息，生成深度图像，然而生成的深度图像会存在细节增强精度不高的问题。本实施例先采用处理后的第一图像对深度图像块进行联合双边滤波处理，再采用所述处理后的第二图像对进行联合双边滤波处理后的深度图像块进行滤波处理，通过双重滤波的方式，有利于使得深度图像的细节增强的精度更高，进而使得深度图像深度更完整，画质更佳，便于后续对电梯门机的运行状态的监测。

本发明上述实施例的电梯门机运行状态智能监测系统根据双摄像头获取的第一图像和第二图像来获取电梯地坎相对于电梯门门框上部中间位置的深度图像，并对深度图像进行图像增强处理，进而根据图像增强处理后的深度图像上的像素点计算电梯门机的运行速度和当前开门宽度，能够准确地监测到电梯门机超速、开门状态下走梯等运行状态，且能够在电梯编码器发生故障时有效地对电梯门机的运行状态进行监测，监测效果好；

在一种能够实现的方式中，对第一目标图像块和第二目标图像块皆采用导向滤波进行平滑处理。

在一种能够实施的方式中，对第一背景图像块和第二背景图像块皆采用导向滤波进行平滑处理。

在一种能够实施的方式中，对所述深度图像进行分割，包括：

(1)对得到的第一张深度图像采用边缘检测算法进行检测并分割得到目标深度图像块和背景深度图像块，所述目标深度图像块包括电梯地坎相对于电梯门门框上部中间位置图像；

(2)获取得到的第一张目标深度图像块中各像素的平均深度值最大深度值S_max和最小深度值S_min，将该平均深度值作为像素深度阈值；

(3)对得到的第二张及以上的深度图像采用阈值分割的方式进行分割，具体为：

1)读取计算得到的第i张深度图像的深度帧，i之2，并进行位操作得到所述第i张深度图像的各像素的深度值；

2)将各像素的深度值与所述像素深度阈值进行比较，若像素y的深度值满足下列公式，则保持像素y的深度值不变，否则将像素x的深度值置为0：

式中，S₀(y)为像素y的深度值，τ为预设的调整系数；

3)将深度值为0的像素对应的图像块归为背景深度图像块，将其他像素对应的图像块归为目标深度图像块。

本实施例利用边缘检测算法对计算得到的第一张深度图像进行分割处理，并利用阈值分割方法对后续的深度图像进行分割处理，解决了将电梯地坎相对于电梯门门框上部中间位置图像从深度图像中的背景分离出来的问题，降低了背景对深度图像的干扰，同时大大减少了运算量；其中本实施例根据处理得到第一张目标深度图像块中各像素的深度值数据运用到后续的阈值分割中，将该深度值数据的平均值作为阈值分割的像素深度阈值，相对于主观确定阈值的方式，能够有效提高图像分割精度。

在一种能够实现的方式中，对所述第一图像和第二图像采用双目匹配算法进行计算得到深度图像。

在一种能够实现的方式中采用所述处理后的第一图像对所述目标深度图像块进行联合双边滤波处理，其中改进联合双边滤波处理公式为：

式中，S(x)为对所述深度图像进行平滑预处理后的深度图像中的像素x的深度值，S₀(x)为在对所述深度图像进行平滑预处理之前的像素x的深度值；S₀(x_i)为在对所述深度图像进行平滑预处理之前的像素x_i的深度值，x_i∈N_r(x)，N_r(x)为以x为中心半径为r的局部邻域；w(x_i，x)为未改进时的联合双边滤波器的权重系数，σ_a为基于高斯函数的距离标准差，σ_b为基于高斯函数的亮度标准差，σ_a、σ_a的具体取值由专家进行设定。

联合双边滤波器是一种使用高质量参考信号对低质量目标信号进行滤波处理的双边滤波器，通过联合双边滤波器对图像进行处理，能够使得低质量信号在高质量信号的平坦区域保持平滑，并使低质量信号与高质量信号在边缘细节上保持一致，其中联合双边滤波器的权重系数由空域平滑函数和值域平滑函数的乘积给出。本实施例对联合双边滤波器的滤波处理公式进行改进，在原始联合双边滤波器的权重系数的基础上增加了与深度图像像素相关的指数函数，以削弱不同深度层次上像素之间的相关性。利用改进的联合双边滤波器对所述深度图像进行平滑预处理，有利于使得深度图像中同一深度层之间像素的深度值更为平滑，从而在保留了深度图像的边缘信息的前提下提高对深度图像进行平滑预处理的效果，为计算模块8提供了较优的深度图像。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.一种电梯门机运行状态智能监测系统，其特征是，包括：

图像采集模块，用于获取双摄像头针对同一电梯地坎相对于电梯门门框上部中间位置拍摄到的多帧第一图像和第二图像；

深度图像获取模块，用于对同一帧的第一图像和第二图像进行匹配计算以得到对应帧的深度图像；

深度图像增强模块，用于对各帧的深度图像进行图像增强处理；

计算模块，用于根据图像增强处理后的深度图像上相邻地坎像素点之间的像素点宽度、以及相邻两帧深度图像中地坎像素的变化个数，来计算相邻两帧深度图像的时间间隔内电梯门机的运行距离，根据所述运行距离和对应双摄像头的帧率计算电梯门机的运行速度，并根据所述深度图像中开关门方向上电梯地坎的像素点个数以及所述像素点宽度计算电梯门的当前开门宽度；

监测模块，用于根据所述运行速度和当前开门宽度对电梯门机的运行状态进行监测。

2.根据权利要求1所述的一种电梯门机运行状态智能监测系统，其特征是，根据所述运行速度和当前开门宽度对电梯门机的运行状态进行监测，包括：

若所述运行速度大于预设的速度阈值，判定电梯门机超速，控制电梯门机重启；

当重启次数大于预设的次数阈值时，向设定的用户终端发送报警信息。

3.根据权利要求2所述的一种电梯门机运行状态智能监测系统，其特征是，根据所述运行速度和当前开门宽度对电梯运行状态进行监测，还包括：

若所述当前开门宽度大于预设的宽度阈值，且电梯正在走梯，判定电梯处于开门走梯状态，控制电梯慢速停靠至最近楼层；

在电梯停梯后，向电梯门机发送开门指令，并向设定的用户终端发送报警信息。

4.根据权利要求1所述的一种电梯门机运行状态智能监测系统，其特征是，所述深度图像增强模块包括：

第一分割单元，用于对第一图像进行分割以得到第一目标图像块和第一背景图像块，还用于对同一帧的第二图像进行分割以得到第二目标图像块和第二背景图像块；

第二分割单元，用于对对应帧的深度图像进行分割，得到目标深度图像块和背景深度图像块；

第一处理单元，用于对所述第一目标图像块和第一背景图像块分别进行平滑处理后组合得到处理后的第一图像，还用于对所述第二目标图像块和第二背景图像块分别进行平滑处理后组合得到处理后的第二图像；

第二处理单元，用于采用所述处理后的第一图像对所述目标深度图像块进行联合双边滤波处理；

第三处理单元，用于采用所述处理后的第二图像对进行联合双边滤波处理后的深度图像块进行滤波处理得到所述图像增强处理后的深度图像。

5.根据权利要求4所述的一种电梯门机运行状态智能监测系统，其特征是，对第一目标图像块和第二目标图像块皆采用导向滤波进行平滑处理。

6.根据权利要求4所述的一种电梯门机运行状态智能监测系统，其特征是，对所述深度图像进行分割，包括：

(1)对得到的第一张深度图像采用边缘检测算法进行检测并分割得到目标深度图像块和背景深度图像块，所述目标深度图像块包括电梯地坎相对于电梯门门框上部中间位置图像；

(2)获取得到的第一张目标深度图像块中各像素的平均深度值最大深度值S_max和最小深度值S_min，将该平均深度值作为像素深度阈值；

(3)对得到的第二张及以上的深度图像采用阈值分割的方式进行分割，具体为：

1)读取计算得到的第i张深度图像的深度帧，i≥2，并进行位操作得到所述第i张深度图像的各像素的深度值；

2)将各像素的深度值与所述像素深度阈值进行比较，若像素y的深度值满足下列公式，则保持像素y的深度值不变，否则将像素x的深度值置为0：

式中，S₀(y)为像素y的深度值，τ为预设的调整系数；

3)将深度值为0的像素对应的图像块归为背景深度图像块，将其他像素对应的图像块归为目标深度图像块。