CN109052092A - 一种分布式升降机安全管理系统及管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明所揭示的一种分布式升降机安全管理系统，包括远程监管平台，多个管理系统安装在施工现场多个升降机轿厢内，每个轿厢内的管理系统对该轿厢的负载重量以及人员数量通过称重装置及双目摄像头进行获取，然后与存储模块中的临界值进行对比以判断是否超标，同时通过通信模块将负载重量及人员数值上传至远程监管平台进行统一监管。本发明所揭示的一种分布式升降机安全管理系统，可以对升降机内部人员数量及重量是否超标进行监管，同时与远程监管平台通信，实现远程信息化统一管理。

Description

一种分布式升降机安全管理系统及管理方法

技术领域

本发明涉及一种升降机系统，具体涉及一种分布式升降机安全管理系统。

背景技术

建筑行业是一个对安全性要求很高的行业，如何做好施工现场管理，控制事故发生率，一直是施工企业、政府管理部门关注的焦点，施工升降机作为一种人货混载的垂直运输设备在现代建筑领域得到越来越广泛的应用，而其使用过程中的安全监管也显得尤为重要。

然而现有的建筑工地升降机在使用监管中主要存在以下方面问题：

1、信息化监管缺失：因为施工工地环境复杂，升降机设置较为分散，单纯通过人工进行巡检难度大，无法实现统一化管理，管理效率低，更加无法对每个升降机的现场使用情况进行实时监管，造成管理的滞后效应，对突发事件缺乏有效的控制和支撑。

2、人员管理难度大：升降机使用过程中，经常存在人员不听指挥，进入电梯的人数或重量超过额定标准，违规操作多发，往往导致惨痛的事故；

故而如何实现对升降机进行有效的监管成为急需解决的问题。

发明内容

本发明要解决的问题是提供一种分布式升降机安全管理系统，可以对升降机内部人员数量及重量是否超标进行监管，同时与远程监管平台，实现远程信息化统一管理。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：一种分布式升降机安全管理系统，包括远程监管平台，多个管理系统安装在施工现场多个升降机轿厢内，远程监管平台与管理系统通过网络进行数据交互，其中：

远程监管平台置于施工现场管理室，获取各个管理系统发送过来的负载重量和乘载人数信息，以实现对整个施工现场多个升降机的统一监管；

管理系统包括主控模块，数据存储模块，通信模块，双目摄像头，称重装置，操作按钮，上下限位开关及驱动机构，主控模块获取称重装置测量的负载重量，与数据存储模块中预存的负载临界值进行对比，同时获取双目摄像头捕捉的流动人员人脸数据以及轿厢内整体人员图像，结合不同模型对轿厢内人员数量进行确定，与存储模块中预存的人员临界值进行对比，操作按钮触发轿厢运行指令，主控模块根据触发的指令控制驱动机构进行相应操作，并配合上下限位开关进行上下运行临界值的限位，同时主控模块将采集的负载重量及人员数量通过通信模块发送至远程监管平台。

所述主控模块采用RK3288为主控芯片，通过摄像头采集电路与双目摄像头连接，获取摄像头捕捉的流动人员人脸信息以及轿厢内整体人员图像，通过称重采集电路与称重装置连接，通过限位开关电路与上下限位开关连接。

不同的模型包括faster-RCNN神经网络算法建立的人脸检测模型，Light CNN神经网络算法建立的人脸识别模型，MCNN神经网络算法建立的人流密度检测模型，其中人脸检测模型和人脸识别模型对流动人员的人脸信息进行检测识别，以获得人员数量值，而人流密度检测模型则对整体人员图像进行人流密度分析，得到人员数量值。

一种分布式升降机安全管理方法，包括如下内容：

施工人员进入轿厢时，双目摄像头捕捉流动人员的人脸信息，并上传至主控芯片，主控芯片基于人脸检测模型和人脸识别模型对流动人员的人脸进行检测、识别并计数，得到第一次统计结果；人员进入完成后，通过操作按钮控制轿厢门关闭，主控芯片在接收到关闭指令的同时触发双目摄像头拍摄轿厢内部整体人员图片上传至主控芯片，主控芯片结合人流密度检测模型进行内部人员数量统计，得到第二次统计结果，将两次结果进行数据对比确定最终人员数量值，并与存储模块中的人员临界值进行对比，判断是否人员超标，在超标时控制轿厢门无法关闭并进行报警；

施工人员进入轿厢时，称重装置实时监测负载重量，并将负载重量值上传至主控芯片，主控芯片将负载值与存储模块中的负载临界值进行对比，以判断是否超标，在超标时控制轿厢门无法关闭，同时进行报警；

施工人员通过操作按钮触发上行、下行或停靠楼层指令，主控芯片根据该指令控制驱动机构进行相应控制，同时通过上下限位开关进行上下行临界值的限定；

主控芯片通过通信模块将获取的负载重量，内部人员数量发送给远程监控平台，使得管理者通过远程监控平台统一管理施工现场多个升降机。

第一次统计结果与第二次统计结果进行对比，若相同则以该数据为最终人员数量值，若不同则以多的一次作为最终人员数量值。

人脸检测模型基于Faster-RCNN神经网络算法建立，同时结合LFW公开人脸数据集进行训练，检测准确率达99.7％。

人脸识别模型基于Light CNN神经网络算法建立，同时结合LFW公开人脸数据集进行训练，检测准确率达99.2％。

人流密度检测模型基于MCNN神经网络算法建立，检测准确率达98.5％。

有益效果：本发明所揭示的一种分布式升降机安全管理系统，具有如下有益效果：采用双目摄像头可以有效识别轿厢内人员数量，从而对轿厢内人数进行监管，避免了只能监管重量而无法监管人数的弊端，有效提高升降机使用的安全性；

对于人员数量的识别，先采用双目摄像头捕捉流动人员的人脸进行进入人员数量统计，并在最终关门之前对内部整体人员进行图像获取，结合人流密度检测算法对内部人数进行统计，采用动静两种形式相结合，进一步确保内部人员数量的准确度。

附图说明

图1为本发明的安全管理系统的框架图；

图2为本发明管理系统的框架图；

图3为本发明的电源电路图；

图4为本发明的摄像头电路图；

图5为本发明的称重采集电力路图；

图6为本发明的限位开关电路图。

具体实施方式

下面将结合本发明的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。

如图1所示，本发明所揭示的一种分布式升降机安全管理系统，包括远程监管平台，多个管理系统安装在施工现场多个升降机轿厢内以，远程监管平台与管理系统之间通过GPRS/CDMA、Internet、3G/4G网络进行数据交互，管理系统对升降机进行现场管理，同时通过网络将现场管理数据传送给远程监管平台，使得远程监管平台可以同时监管多个升降机，无需人员到处巡检。

所述远程监管平台置于施工现场管理室，包括服务器及显示屏，服务器获取各个升降机管理系统发送过来的负载重量和乘载人数信息，并通过显示屏进行显示，以实现对整个施工现场多个升降机的统一监管；

所述管理系统安装在升降机轿厢内，对轿厢内人员数量及重量实现监管，具体包括称重装置，双目摄像头，控制器，操作按钮，驱动机构，上限位开关及下限位开关，所述控制器嵌装在升降机轿厢侧壁内，包括壳体以及安装在壳体内的电路板，所述电路板包括电源电路，主控电路，数据存储电路，摄像头电路，称重采集电路，限位开关电路及通信电路，其中：电源电路(参见图3)外接12V直流电，同时与主控电路及摄像头电路连接，将12V直流电转变为5V直流电为主控电路及摄像头供电，主控电路以RK3288为主控芯片配合外围电路(该芯片自身的外围电路，如晶振电路等)，该芯片主频高达1.8GHz，内嵌高性能2D加速硬件，支持4K H.264和10bits H.265视频解码以及1080P多格式视频解码；该主控芯片具有316个引脚，其中7、9、163、165、167、169、171、173、175、177、179及181号引脚连接摄像头电路(参见图4)，43、45号引脚接称重采集电路(参见图5)，203、205、47、49、151及153号引脚连接限位开关电路(参见图6)，112、114号引脚接通信电路，115、117、119、121、123、125及127号引脚连接数据存储电路。

所述称重装置为称重传感器或者直接就是集成好的电梯称重装置(现有产品)，其安装在轿厢底部并通过信号线连接电路板上的称重采集电路，对轿厢内负载重量进行测量，同时通过信号线将测量的重量值发送至主控芯片。

所述双目摄像头安装在轿厢顶部，通过信号线连接电路板上的摄像头电路，该双目摄像头在人员进入的时候，捕捉流动人员的人脸，将捕捉的信息发送至主控芯片，主控芯片首先根据捕捉的信息结合人脸检测模型，对流动人员中的人脸进行检测，然后通过人脸识别模型对检测的人脸进行识别，获取特征点，确保不会出现重复识别的情况，统计识别的人脸数量获得第一次结果，这里面的人脸检测模型是基于faster-RCNN神经网络算法建立的，并结合LFW公开人脸数据集进行训练，从而使得其检测准确率达到99.7％，而人脸识别模型是基于Light CNN神经网络算法建立的，并结合LFW公开人脸数据集进行训练，从而使得其检测准确率达到99.2％。双目摄像头除了在人员进入的时候进行流动人员信息捕捉，还在轿厢门关闭时对轿厢内整体人员进行图片拍摄，拍摄的图像通过人流密度检测模型进行图像中人员数量检测，得到第二次的统计结果，该人流密度检测模型是基于MCNN)神经网络算法搭建的，并结合上海人群公开数据集进行训练，同时在该数据集中加入升降机场景图片和标签，使得该模型检测准确率达到98.5％，本发明考虑到人员进入过程中会出现捕捉遗漏的情况，故而在关门时再次拍摄整体人员图像进行数量识别，与动态捕捉时的结果进行对比，采用一动一静两结合的方式，确保了人脸识别的准确度。

所述上限位开关安装在轿厢门的上边缘，通过信号线连接限位开关电路，在轿厢上行时，对其上行临界值进行限定，防止出现冒顶情况，而下限位开关安装在轿厢门下边缘，通过信号线连接限位开关电路，在轿厢下行时，对其下行临界值进行限定，确保准确停层。

所述驱动机构通过信号线连接电路板，由主控芯片发送相应控制信号，带动轿厢上行或者下行或者停止(与现有的升降机一致，可以参考现有的升降机)，控制按钮包括楼层按钮，开按钮及关按钮，与电路板连接，实现对楼层选择以及开关门控制(与现有的升降机一致)。

本发明提及的一种分布式升降机安全管理方法，包括如下内容：

施工人员进入轿厢时，双目摄像头捕捉流动人员的人脸信息，并上传至主控芯片，主控芯片基于人脸检测模型和人脸识别模型对流动人员的人脸进行检测、识别并计数，得到第一次统计结果；人员进入完成后，通过操作按钮控制轿厢门关闭，主控芯片在接收到关闭指令的同时触发双目摄像头拍摄轿厢内部整体人员图片上传至主控芯片，主控芯片结合人流密度检测模型进行内部人员数量统计，得到第二次统计结果，将两次结果进行数据对比，若两次结果一样，则任选一个作为最终人员数量之，若两次结果不一样，则选择多的依次作为最终人员数量值，并与存储模块中的人员临界值进行对比，判断是否人员超标，在超标时控制轿厢门无法关闭并进行报警，并在超标解除后解除报警，恢复轿厢门关闭；；

施工人员进入轿厢时，称重装置实时监测负载重量，并将负载重量值上传至主控芯片，主控芯片将负载值与存储模块中的负载临界值进行对比，以判断是否超标，在超标时控制轿厢门无法关闭，同时进行报警，并在超标解除后解除报警，恢复轿厢门关闭；

施工人员通过操作按钮触发上行、下行或停靠楼层指令，主控芯片根据该指令控制驱动机构进行相应控制，同时通过上下限位开关进行上下行临界值的限定；

主控芯片通过通信模块将获取的负载重量，内部人员数量发送给远程监控平台，使得管理者通过远程监控平台统一管理施工现场多个升降机。

本发明所揭示的升降机监管系统，主要对升降机内人员数量以及重量进行监管，同时与远程监管平台进行通信，通过称重装置实现负载重量获取，通过双目摄像头配合多种模型采用动静结合的方式获得内部人员数量值，并将这两个数据与存储卡中预存的临界值进行对比，在任意一项超标时，均发送指令给原轿厢控制系统，使得轿厢停止运行，从而确保轿厢安全运行，同时每次采集的数据都可以通过通信模块上传给远程客户端，使得管理者可以远程监管。

以上对本发明创造的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明创造的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明创造的实施范围。凡依本发明创造申请范围所作的均等变化与改进等，均归属于本发明创造的专利涵盖范围之内。

Claims (8)

1.一种分布式升降机安全管理系统，包括远程监管平台，多个管理系统安装在施工现场多个升降机轿厢内，远程监管平台与管理系统通过网络进行数据交互，其特征在于：

远程监管平台置于施工现场管理室，获取各个管理系统发送过来的负载重量和乘载人数信息，以实现对整个施工现场多个升降机的统一监管；

管理系统包括主控模块，数据存储模块，通信模块，双目摄像头，称重装置，操作按钮，上下限位开关及驱动机构，主控模块获取称重装置测量的负载重量，与数据存储模块中预存的负载临界值进行对比，同时获取双目摄像头捕捉的流动人员人脸数据以及轿厢内整体人员图像，结合不同模型对轿厢内人员数量进行确定，与存储模块中预存的人员临界值进行对比，操作按钮触发轿厢运行指令，主控模块根据触发的指令控制驱动机构进行相应操作，并配合上下限位开关进行上下运行临界值的限位，同时主控模块将采集的负载重量及人员数量通过通信模块发送至远程监管平台。

2.根据权利要求1所述的一种分布式升降机安全管理系统，其特征在于：所述主控模块采用RK3288为主控芯片，通过摄像头采集电路与双目摄像头连接，获取摄像头捕捉的流动人员人脸信息以及轿厢内整体人员图像，通过称重采集电路与称重装置连接，通过限位开关电路与上下限位开关连接。

3.根据权利要求1所述的一种分布式升降机安全管理系统，其特征在于：不同的模型包括faster-RCNN神经网络算法建立的人脸检测模型，Light CNN神经网络算法建立的人脸识别模型，MCNN神经网络算法建立的人流密度检测模型，其中人脸检测模型和人脸识别模型对流动人员的人脸信息进行检测识别，以获得人员数量值，而人流密度检测模型则对整体人员图像进行人流密度分析，得到人员数量值。

4.一种基于权利要求1所述分布式升降机安全管理系统的管理方法，其特征在于包括如下步骤：

施工人员进入轿厢时，双目摄像头捕捉流动人员的人脸信息，并上传至主控芯片，主控芯片基于人脸检测模型和人脸识别模型对流动人员的人脸进行检测、识别并计数，得到第一次统计结果；人员进入完成后，通过操作按钮控制轿厢门关闭，主控芯片在接收到关闭指令的同时触发双目摄像头拍摄轿厢内部整体人员图片上传至主控芯片，主控芯片结合人流密度检测模型进行内部人员数量统计，得到第二次统计结果，将两次结果进行数据对比确定最终人员数量值，并与存储模块中的人员临界值进行对比，判断是否人员超标，在超标时控制轿厢门无法关闭并进行报警；

施工人员进入轿厢时，称重装置实时监测负载重量，并将负载重量值上传至主控芯片，主控芯片将负载值与存储模块中的负载临界值进行对比，以判断是否超标，在超标时控制轿厢门无法关闭，同时进行报警；

施工人员通过操作按钮触发上行、下行或停靠楼层指令，主控芯片根据该指令控制驱动机构进行相应控制，同时通过上下限位开关进行上下行临界值的限定；

主控芯片通过通信模块将获取的负载重量，内部人员数量发送给远程监控平台，使得管理者通过远程监控平台统一管理施工现场多个升降机。

5.根据权利要求4所述的一种分布式升降机安全管理方法，其特征在于：第一次统计结果与第二次统计结果进行对比，若相同则以该数据为最终人员数量值，若不同则以多的一次作为最终人员数量值。

6.根据权利要求4所述的一种分布式升降机安全管理方法，其特征在于：人脸检测模型基于Faster-RCNN神经网络算法建立，同时结合LFW公开人脸数据集进行训练。

7.根据权利要求4所述的一种分布式升降机安全管理方法，其特征在于：人脸识别模型基于Light CNN神经网络算法建立，同时结合LFW公开人脸数据集进行训练。

8.根据权利要求4所述的一种分布式升降机安全管理方法，其特征在于：人流密度检测模型基于MCNN神经网络算法建立。