CN110002309A - 电梯监控视频分析异常的诊断方法 - Google Patents
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- B66B5/0006—Monitoring devices or performance analysers
- B66B5/0012—Devices monitoring the users of the elevator system
Abstract
本发明公开了电梯监控视频分析异常的诊断方法，包括设置于电梯轿厢内的3D体感摄影装置、摄像头、信号处理装置；3D体感摄影装置、摄像头和信号处理装置连接；本发明提供电梯的日常数据采集分析，以便提供更优质的服务的电梯监控视频分析异常的诊断方法。
Description
技术领域
本发明涉及电梯领域，具体涉及电梯监控视频分析异常的诊断方法。
背景技术
目前，电梯的运营商对于电梯的日常运行状况知之甚少。运营商无法了解电梯每天的运行环境，负载状况或者使用时间以及停机时间等。在日常运行过程中是否出现异常情况更是难以知悉，完全靠客户的反馈。
发明内容
本发明的目的是提供电梯的日常数据采集分析，以便提供更优质的服务的电梯监控视频分析异常的诊断方法。
本发明的技术方案如下：
电梯监控视频分析异常的诊断方法，包括设置于电梯轿厢内的3D体感摄影装置、摄像头、信号处理装置；3D体感摄影装置、摄像头和信号处理装置连接；
3D体感摄影装置采集人体的视频影像、脸部特征信息、语音声纹信息，并根据视频影像建立人体行动数据；3D体感摄影装置将所采集的原始数据发送给信号处理装置；
摄像头采用二维图像拍摄，提供信息辅助和另一角度拍摄电梯内情况，摄像头与3D体感摄影装置连接，提供拍摄数据辅助纠正3D体感摄影装置的信息数据；
信号处理装置包括3D建模及行为状态分析模块、身份识别模块、异常状态量化模块；3D建模及行为状态分析模块对摄像头、3D体感摄影装置提供的原始数据进行过滤分析，建立乘客的动态3D模型，实时追踪乘客的行为，并实时存储到数据库中，并将乘客的现在行为数据与已存的模型进行比较，确定乘客的具体肢体动作；身份识别模块包括脸部识别和语音识别，脸部识别对3D体感摄影装置提供的数据中的脸部信息进行乘客身份识别分析，确定乘客的身份；语音识别对3D体感摄影装置提供的原始数据流的语音信息进行乘客语音识别分析，辅助确定乘客的身份；
异常状态量化模块判断乘客的行为动态是否异常或者乘客是否处于危险状态；当信号处理装置的异常状态量化模块判定乘客的行为动态异常或者乘客处于危险状态，向应急处理装置发送指示信号。
进一步的，3D体感摄影装置将所采集的实时原始数据只保存近半个小时的数据，只有检测的数据显示乘客处于危险状态才会发送给视频图像传输模块，视频图像传输模块将原始数据中的视频影像信息发送给电梯监控中心进行显示。
本发明的有益效果主要表现在：本发明电梯的运营商对于电梯的日常运行状况进行全面详细了解。运营商能了解电梯每天的运行环境，负载状况或者使用时间以及停机时间，更能了解乘客的各种状况，熟悉乘客的各种行为规律。从而可以根据相关数据确认乘客的异常行为，及时进行相应处理，更好的保障乘客安全并降低误报率。
具体实施方式
下面具体实施方式对本发明作进一步说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
电梯监控视频分析异常的诊断方法，包括设置于电梯轿厢内的3D体感摄影装置、摄像头、信号处理装置、异常状态量化模块；3D体感摄影装置、摄像头、异常状态量化模块和信号处理装置连接。
3D体感摄影装置采集人体的视频影像、脸部特征信息、语音声纹信息，并根据视频影像建立人体行动数据；3D体感摄影装置将所采集的原始数据发送给信号处理装置。
摄像头采用二维图像拍摄，提供信息辅助和另一角度拍摄电梯内情况，摄像头与3D体感摄影装置连接，提供拍摄数据辅助纠正3D体感摄影装置的信息数据，以大大降低误报率，且成本极低。
信号处理装置包括3D建模及行为状态分析模块、身份识别模块、异常状态量化模块；3D建模及行为状态分析模块对摄像头、3D体感摄影装置提供的原始数据进行过滤分析，建立乘客的动态3D模型，实时追踪乘客的行为，并实时存储到数据库中，并将乘客的现在行为数据与已存的模型进行比较，确定乘客的具体肢体动作；身份识别模块包括脸部识别和语音识别，脸部识别对3D体感摄影装置提供的数据中的脸部信息进行乘客身份识别分析，确定乘客的身份；语音识别对3D体感摄影装置提供的原始数据流的语音信息进行乘客语音识别分析，辅助确定乘客的身份。两者有一个确认即可认定乘客信息。
3D建模及行为状态分析模块、脸部分析模块、语音分析模块分别将分析结果发送给异常状态量化模块；异常状态量化模块判断乘客的行为动态是否异常或者乘客是否处于危险状态；当信号处理装置的异常状态量化模块判定乘客的行为动态异常或者乘客处于危险状态，向应急处理装置发送指示信号。
3D体感摄影装置将所采集的实时原始数据只保存近半个小时的数据，只有检测的数据显示乘客处于危险状态才会发送给视频图像传输模块，视频图像传输模块将原始数据中的视频影像信息发送给电梯监控中心进行显示。
3D体感摄影装置还采集人体的生理健康信息；信号处理装置还包括生理健康分析模块；生理健康分析模块对3D体感摄影装置提供的原始数据中的乘客行为信息进行生理健康状态分析，确定乘客的生理健康状况，并将分析结果发送给异常状态量化模块；异常状态量化模块根据乘客的具体肢体动作、脸部表情、语音状况进行判断生理健康状况，判断乘客是否处于危险状态。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明保护范围内。
Claims (2)
1.电梯监控视频分析异常的诊断方法，其特征在于：包括设置于电梯轿厢内的3D体感摄影装置、摄像头、信号处理装置；3D体感摄影装置、摄像头和信号处理装置连接；
3D体感摄影装置采集人体的视频影像、脸部特征信息、语音声纹信息，并根据视频影像建立人体行动数据；3D体感摄影装置将所采集的原始数据发送给信号处理装置；
摄像头采用二维图像拍摄，提供信息辅助和另一角度拍摄电梯内情况，摄像头与3D体感摄影装置连接，提供拍摄数据辅助纠正3D体感摄影装置的信息数据；
信号处理装置包括3D建模及行为状态分析模块、身份识别模块、异常状态量化模块；3D建模及行为状态分析模块对摄像头、3D体感摄影装置提供的原始数据进行过滤分析，建立乘客的动态3D模型，实时追踪乘客的行为，并实时存储到数据库中，并将乘客的现在行为数据与已存的模型进行比较，确定乘客的具体肢体动作；身份识别模块包括脸部识别和语音识别，脸部识别对3D体感摄影装置提供的数据中的脸部信息进行乘客身份识别分析，确定乘客的身份；语音识别对3D体感摄影装置提供的原始数据流的语音信息进行乘客语音识别分析，辅助确定乘客的身份；
异常状态量化模块判断乘客的行为动态是否异常或者乘客是否处于危险状态；当信号处理装置的异常状态量化模块判定乘客的行为动态异常或者乘客处于危险状态，向应急处理装置发送指示信号。
2.根据权利要求1所述的电梯监控视频分析异常的诊断方法，其特征在于：3D体感摄影装置将所采集的实时原始数据只保存近半个小时的数据，只有检测的数据显示乘客处于危险状态才会发送给视频图像传输模块，视频图像传输模块将原始数据中的视频影像信息发送给电梯监控中心进行显示。
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