CN111439642B - 电梯控制方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备 - Google Patents
电梯控制方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111439642B CN111439642B CN202010145377.1A CN202010145377A CN111439642B CN 111439642 B CN111439642 B CN 111439642B CN 202010145377 A CN202010145377 A CN 202010145377A CN 111439642 B CN111439642 B CN 111439642B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- elevator
- face
- matching
- information
- characteristic information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B1/00—Control systems of elevators in general
- B66B1/02—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action
- B66B1/06—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric
- B66B1/14—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric with devices, e.g. push-buttons, for indirect control of movements
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B1/00—Control systems of elevators in general
- B66B1/34—Details, e.g. call counting devices, data transmission from car to control system, devices giving information to the control system
- B66B1/46—Adaptations of switches or switchgear
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators
- B66B5/0006—Monitoring devices or performance analysers
- B66B5/0012—Devices monitoring the users of the elevator system
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
- G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/757—Matching configurations of points or features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
- G06V40/23—Recognition of whole body movements, e.g. for sport training
- G06V40/25—Recognition of walking or running movements, e.g. gait recognition
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
- B66B2201/40—Details of the change of control mode
- B66B2201/46—Switches or switchgear
- B66B2201/4607—Call registering systems
- B66B2201/4638—Wherein the call is registered without making physical contact with the elevator system
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
- B66B2201/40—Details of the change of control mode
- B66B2201/46—Switches or switchgear
- B66B2201/4607—Call registering systems
- B66B2201/4676—Call registering systems for checking authorization of the passengers
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)
- Elevator Control (AREA)
Abstract
本申请属于电梯控制技术领域,尤其涉及一种电梯控制方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法获取乘梯者的生理特征信息;在预设的生理特征信息库中查询与所述乘梯者的生理特征信息匹配的目标用户;确定与所述目标用户对应的目标楼层,并控制电梯将所述乘梯者运送至所述目标楼层。通过本申请,当乘梯者需要乘坐电梯时,通过采集其生理特征信息,并在生理特征信息库中进行查询,即可确定出匹配的目标用户,并进一步确定对应的目标楼层,在无需触摸电梯按键的前提下,即可实现等同的操作效果,控制电梯将乘梯者运送至目标楼层,极大减少了乘梯者因触摸电梯按键而导致患病的几率,具有更好的安全性。
Description
技术领域
本申请属于电梯控制技术领域,尤其涉及一种电梯控制方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。
背景技术
在电梯的使用过程中,楼层面板上的按键会被乘梯者频繁地按压和触摸,极易造成细菌和病毒的交叉传播,尤其是在较严重的接触性传染病疫情爆发的时期,乘梯者因触摸电梯按键而导致患病的几率更是呈现指数级的增长,安全风险极大。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例提供了一种电梯控制方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备,以解决现有的电梯控制技术中,需要乘梯者接触楼层面板上的按键,安全风险极大的问题。
本申请实施例的第一方面提供了一种电梯控制方法,可以包括:
获取乘梯者的生理特征信息;
在预设的生理特征信息库中查询与所述乘梯者的生理特征信息匹配的目标用户;
确定与所述目标用户对应的目标楼层,并控制电梯将所述乘梯者运送至所述目标楼层。
进一步地,所述获取乘梯者的生理特征信息包括:
获取所述乘梯者的人脸图像,并从所述人脸图像中提取所述乘梯者的人脸特征信息;
计算所述人脸特征信息的信息完整度;
若所述信息完整度小于预设的阈值,则获取所述乘梯者的步态图像,并从所述步态图像中提取所述乘梯者的步态特征信息。
可选地,所述计算所述人脸特征信息的信息完整度包括:
统计所述人脸特征信息中的人脸关键点的数目;
计算所述人脸关键点的数目与预设的人脸关键点总数之间的比值,并将所述比值确定为所述人脸特征信息的信息完整度。
可选地,所述计算所述人脸特征信息的信息完整度包括:
获取所述人脸特征信息中的各个人脸关键点的权重因子;
计算各个人脸关键点的权重因子之和,并将所述权重因子之和确定为所述人脸特征信息的信息完整度。
进一步地,在获取所述人脸特征信息中的各个人脸关键点的权重因子之前,还包括:
在预设的历史人脸匹配数据库中查询第p个匹配成功率,所述第p个匹配成功率为在第p个人脸关键点缺失时的人脸匹配成功率,1≤p≤P,P为人脸关键点的总数;
根据所述第p个匹配成功率确定所述第p个人脸关键点的权重因子,所述第p个人脸关键点的权重因子与所述第p个匹配成功率负相关。
进一步地,若所述信息完整度小于预设的阈值,则所述在预设的生理特征信息库中查询与所述乘梯者的生理特征信息匹配的目标用户包括:
从所述生理特征信息库中选取一条尚未匹配过的条目作为当前匹配条目;
计算所述乘梯者的人脸特征信息与所述当前匹配条目中的人脸特征信息之间的第一匹配度;
计算所述乘梯者的步态特征信息与所述当前匹配条目中的步态特征信息之间的第二匹配度;
根据所述第一匹配度和所述第二匹配度计算所述乘梯者的生理特征信息与所述当前匹配条目之间的第三匹配度;
若所述第三匹配度小于预设的匹配度阈值,则返回执行所述从所述生理特征信息库中选取一条尚未匹配过的条目作为当前匹配条目的步骤;
若所述第三匹配度大于或等于所述匹配度阈值,则根据所述当前匹配条目确定所述目标用户。
进一步地,所述根据所述第一匹配度和所述第二匹配度计算所述乘梯者的生理特征信息与所述当前匹配条目之间的第三匹配度包括:
对所述第一匹配度和所述第二匹配度进行加权求和,得到所述第三匹配度,其中,所述第一匹配度的权重因子与所述信息完整度正相关,所述第二匹配度的权重因子与所述信息完整度负相关。
本申请实施例的第二方面提供了一种电梯控制装置,可以包括:
生理特征信息获取模块,用于获取乘梯者的生理特征信息;
目标用户查询模块,用于在预设的生理特征信息库中查询与所述乘梯者的生理特征信息匹配的目标用户;
目标楼层确定模块,用于确定与所述目标用户对应的目标楼层,并控制电梯将所述乘梯者运送至所述目标楼层。
进一步地,所述生理特征信息获取模块可以包括:
人脸特征信息提取单元,用于获取所述乘梯者的人脸图像,并从所述人脸图像中提取所述乘梯者的人脸特征信息;
信息完整度计算单元,用于计算所述人脸特征信息的信息完整度;
步态特征信息提取单元,用于若所述信息完整度小于预设的阈值,则获取所述乘梯者的步态图像,并从所述步态图像中提取所述乘梯者的步态特征信息。
可选地,所述信息完整度计算单元可以包括:
关键点数目统计子单元,用于统计所述人脸特征信息中的人脸关键点的数目;
第一计算子单元,用于计算所述人脸关键点的数目与预设的人脸关键点总数之间的比值,并将所述比值确定为所述人脸特征信息的信息完整度。
可选地,所述信息完整度计算单元可以包括:
权重因子获取子单元,用于获取所述人脸特征信息中的各个人脸关键点的权重因子;
第二计算子单元,用于计算各个人脸关键点的权重因子之和,并将所述权重因子之和确定为所述人脸特征信息的信息完整度。
进一步地,所述信息完整度计算单元还可以包括:
匹配成功率查询子单元,用于在预设的历史人脸匹配数据库中查询第p个匹配成功率,所述第p个匹配成功率为在第p个人脸关键点缺失时的人脸匹配成功率,1≤p≤P,P为人脸关键点的总数;
权重因子计算子单元,用于根据所述第p个匹配成功率确定所述第p个人脸关键点的权重因子,所述第p个人脸关键点的权重因子与所述第p个匹配成功率负相关。
进一步地,若所述信息完整度小于预设的阈值,则所述目标楼层确定模块可以包括:
当前匹配条目选取单元,用于从所述生理特征信息库中选取一条尚未匹配过的条目作为当前匹配条目;
第一匹配度计算单元,用于计算所述乘梯者的人脸特征信息与所述当前匹配条目中的人脸特征信息之间的第一匹配度;
第二匹配度计算单元,用于计算所述乘梯者的步态特征信息与所述当前匹配条目中的步态特征信息之间的第二匹配度;
第三匹配度计算单元,用于根据所述第一匹配度和所述第二匹配度计算所述乘梯者的生理特征信息与所述当前匹配条目之间的第三匹配度;
第一处理单元,用于若所述第三匹配度小于预设的匹配度阈值,则返回执行所述从所述生理特征信息库中选取一条尚未匹配过的条目作为当前匹配条目的步骤;
第二处理单元,用于若所述第三匹配度大于或等于所述匹配度阈值,则根据所述当前匹配条目确定所述目标用户。
进一步地,所述第三匹配度计算单元具体用于对所述第一匹配度和所述第二匹配度进行加权求和,得到所述第三匹配度,其中,所述第一匹配度的权重因子与所述信息完整度正相关,所述第二匹配度的权重因子与所述信息完整度负相关。
本申请实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种电梯控制方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供了一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一种电梯控制方法的步骤。
本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品,当计算机程序产品在终端设备上运行时,使得终端设备执行上述任一种电梯控制方法的步骤。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是:在本申请实施例中,预先建立起了用户与楼层之间的对应关系,并存储用户的生理特征信息,当乘梯者需要乘坐电梯时,通过采集其生理特征信息,并在生理特征信息库中进行查询,即可确定出匹配的目标用户,并进一步确定对应的目标楼层,在无需触摸电梯按键的前提下,即可实现等同的操作效果,控制电梯将乘梯者运送至目标楼层。通过本申请实施例,极大减少了乘梯者因触摸电梯按键而导致患病的几率,具有更好的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例的一种具体实施环境的示意图;
图2为本申请实施例中一种电梯控制方法的一个实施例流程图;
图3为获取乘梯者的生理特征信息的示意流程图;
图4为电梯门周边的指定区域的示意图;
图5为将指定区域划分为若干个子区域的示意图;
图6为完整的人脸关键点的示意图;
图7为面部遮挡的示意图;
图8为乘梯者的步态图像的示意图;
图9为在预设的生理特征信息库中查询与乘梯者的生理特征信息匹配的目标用户的示意流程图;
图10为本申请实施例中一种电梯控制装置的一个实施例结构图;
图11为本申请实施例中一种终端设备的示意框图。
具体实施方式
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而非全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本申请保护的范围。
应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解,在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样,术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地,短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
图1所示为本申请实施例提供的一种电梯控制方法的一种具体实施环境的示意图,该实施环境可以包括图像采集系统101、终端设备102和电梯控制系统103。
所述图像采集系统101可以包括至少一个图像采集装置1011,所述图像采集装置1011可以是单个的摄像头,也可以是由若干个摄像头组成的摄像头阵列,各个图像采集装置1011分别与所述终端设备102通过有线和/或无线网络进行通信和数据传输,将采集到的图像实时或非实时地传输至所述终端设备102。所述终端设备102为本申请实施例的执行主体,与所述电梯控制系统103通过有线和/或无线网络进行通信和数据传输,所述终端设备102对从所述图像采集系统101接收到的图像数据进行分析处理,并根据分析处理的结果向所述电梯控制系统103下发相应的控制指令,以达到对电梯的控制。
请参阅图2,本申请实施例中一种电梯控制方法的一个实施例可以包括:
步骤S201、获取乘梯者的生理特征信息。
本申请实施例中所使用的生理特征信息包括但不限于人脸特征信息、步态特征信息以及其它的生理特征信息。由于通过人脸特征信息进行用户识别较为便捷高效,因此优选采用人脸特征信息来进行用户识别,而当乘梯者因佩戴口罩或者其它原因遮住了较多的人脸特征信息时,再辅以步态特征信息进行用户识别,通过这样的方式,可以在各种复杂的场景中均获得较高的用户识别准确率。
如图3所示,在本申请实施例的一种具体实现中,步骤S201可以包括以下过程:
步骤S2011、获取所述乘梯者的人脸图像,并从所述人脸图像中提取所述乘梯者的人脸特征信息。
如图4所示,所述图像采集系统中的各个图像采集装置可以分布在电梯门周边的指定区域内,当乘梯者需要乘坐电梯时,一般会先走入所示指定区域内等待电梯。如图5所示,在本申请实施例的一种具体实现中,可以将所述指定区域划分为若干个子区域,每个子区域分布一个图像采集装置来对该子区域进行监控,优选地,可以将图像采集装置安装在其所覆盖的子区域的中心位置的天花板下面,并保证其不被杂物遮盖。每个子区域的范围大小可以根据具体情况来设置,例如,可以将其设置为2平方米、3平方米、5平方米等等,本实施例对此不作具体限定。
当所述乘梯者进入所示指定区域时,所述图像采集系统中的各个图像采集装置可以从不同的方向和角度采集所述乘梯者的人脸图像,并将这些人脸图像传输至所述终端设备中,所述终端设备可以对这些人脸图像进行筛选,从中筛选出清晰度最高且乘梯者面部正对镜头的人脸图像,并从所述人脸图像中提取所述乘梯者的人脸特征信息。
步骤S2012、计算所述人脸特征信息的信息完整度。
提取到的所述人脸特征信息中包括各个人脸关键点的位置信息,所述人脸关键点包括但不限于:眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓等部位的关键点。图6所示即为一种完整的人脸关键点的示意图,其中,标号0至标号16为脸部轮廓的关键点,标号17至标号21为左眉的关键点,标号22至标号26为右眉的关键点,标号27至标号35为鼻子的关键点,标号36至标号41为左眼的关键点,标号42至标号47为左眼的关键点,标号48至标号67为嘴巴的关键点。
在理想的情况下,若所述乘梯人的面部并无任何遮挡,则可以从其人脸图像中提取所述乘梯者完整的人脸特征信息,但在如图7所示的存在口罩遮挡、墨镜遮挡或者其它存在面部遮挡的情况,则从其人脸图像中只能提取所述乘梯者部分的人脸特征信息,其中会缺失一部分的人脸关键点。在这种情况下,本申请实施例引入了信息完整度这一概念来对人脸特征信息的完整程度来进行度量。
在本申请实施例的一种具体实现中,可以统计所述人脸特征信息中的人脸关键点的数目,然后计算所述人脸关键点的数目与预设的人脸关键点总数之间的比值,并将所述比值确定为所述人脸特征信息的信息完整度。在这种方式下,通过人脸关键点的数目来进行信息完整的计算,计算简便,可以迅速完成信息完整度的计算。
以上的信息完整度计算方法是将各个不同的人脸关键点均看作是同等重要的,而事实上,不同的人脸关键点在进行用户识别时所起到的作用是有主次之分的,有的人脸关键点的作用较大,而有的人脸关键点的作用较小,因此,在本申请实施例的另一种具体实现中,可以预先为各个不同的人脸关键点分别设置不同的权重因子。
具体地,此处以第p个人脸关键点为例对人脸关键点的权重因子设置过程进行说明:首先,在预设的历史人脸匹配数据库中查询第p个匹配成功率,其中,所述第p个匹配成功率为在第p个人脸关键点缺失时的人脸匹配成功率,1≤p≤P,P为人脸关键点的总数。所述历史人脸匹配数据库中存储了各种遮挡情况下的人脸匹配结果,例如,可以采集10000名受试者的完整的人脸特征信息作为基准,然后分别再次采集这些受试者的人脸特征信息,但此次采集时会遮挡住部分的人脸关键点,将此次采集的人脸特征信息与作为基准的人脸特征信息进行匹配,分别计算对应的人脸匹配成功率。
在查询到第p个匹配成功率之后,则可以根据所述第p个匹配成功率确定所述第p个人脸关键点的权重因子,其中,所述第p个人脸关键点的权重因子与所述第p个匹配成功率负相关,即若所述第p个匹配成功率越高,则所述第p个人脸关键点的权重因子越小,反之,若所述第p个匹配成功率越低,则所述第p个人脸关键点的权重因子越大。通过这样的方式,根据历史的人脸匹配结果来为不同的人脸关键点赋予不同的权重因子,使得得到的权重因子能够准确反映出该人脸关键点的重要程度。
当需要进行信息完整度计算时,则可以获取所述人脸特征信息中的各个人脸关键点的权重因子,然后计算各个人脸关键点的权重因子之和,并将所述权重因子之和确定为所述人脸特征信息的信息完整度。在这种方式下,各个不同的人脸关键点根据其人脸匹配结果的贡献大小,被配置了对应的不同权值因子,相较于将各个不同的人脸关键点均看作是同等重要的方式,其计算结果更加准确。
步骤S2013、判断所述信息完整度是否小于预设的阈值。
所述阈值可以根据实际情况进行设置,例如,可以将其设置为80%、85%、90%、95%或者其它取值,本申请实施例对此不作具体限定。
若所述信息完整度大于或等于所述阈值,则说明提取的人脸特征信息已足够进行用户身份的识别,此时则无需获取其它的生物特征信息,结束生物特征信息获取的过程。
若所述信息完整度小于所述阈值,则说明提取的人脸特征信息并不足够进行用户身份的识别,还需要获取其它的生物特征信息,此时则继续执行步骤S2014。
步骤S2014、获取所述乘梯者的步态图像,并从所述步态图像中提取所述乘梯者的步态特征信息。
步态作为一种可远距离识别的生物特征,在智能监控场景中具有巨大的应用前景。人的步态不易伪装和隐藏,在监控过程中也不需要被观察者的配合,这些都为步态识别提供了可靠的依据。
当所述乘梯者进入所示指定区域时,所述图像采集系统中的各个图像采集装置可以从不同的方向和角度采集所述乘梯者的步态图像,如图8所示。采集完成后,这些步态图像被传输至所述终端设备中,所述终端设备可以对这些步态图像进行处理分析,从中提取所述乘梯者的步态特征信息。所述步态特征信息可以包括但不限于步速、步频、步长、步幅、步宽、足夹角以及其它参数。其中,所述步速为单位时间内行走的距离,所述步频为单位时间内行走的步数看,所述步长为行走时左右足跟或足尖先后着地时两点间的纵向直线距离,所述步幅为同一侧足跟前后连续两次着地点间的纵向直线距离,所述步宽为左右两足间的横向距离,所述足夹角为贯穿一侧足底的中心线与前进方向所形成的夹角。
步骤S202、在预设的生理特征信息库中查询与所述乘梯者的生理特征信息匹配的目标用户。
以住宅小区及商务楼等人员相对比较固定的场所为例,可以预先采集所有的住户及工作人员的生理特征信息,将这些生理特征信息作为后续用户身份识别的基准,从而形成所述生理特征信息库。
以酒店及宾馆等人员相对流动性较大的场所为例,可以预先在每位顾客入住时采集其生理特征信息,将这些生理特征信息作为后续用户身份识别的基准,从而形成所述生理特征信息库。
所述生理特征信息库中包括若干条目,其中的每一条目均包括用户的身份信息,以及该用户的生理特征信息。
如图9所示,在本申请实施例的一种具体实现中,若所述信息完整度小于所述阈值,则步骤S202可以包括以下过程:
步骤S2021、从所述生理特征信息库中选取一条尚未匹配过的条目作为当前匹配条目。
步骤S2022、计算所述乘梯者的人脸特征信息与所述当前匹配条目中的人脸特征信息之间的第一匹配度。
具体的人脸匹配过程可以参见现有技术中的任意一种人脸匹配方法,本申请实施例在此不再赘述。容易理解地,若两个人脸特征信息越接近,则两者之间的匹配度(也即所述第一匹配度)也越高,反之,若两个人脸特征信息差异越大,则两者之间的第一匹配度也越低。
步骤S2023、计算所述乘梯者的步态特征信息与所述当前匹配条目中的步态特征信息之间的第二匹配度。
具体的步态匹配过程可以参见现有技术中的任意一种步态匹配方法,本申请实施例在此不再赘述。容易理解地,若两个步态特征信息越接近,则两者之间的匹配度(也即所述第二匹配度)也越高,反之,若两个步态特征信息差异越大,则两者之间的第二匹配度也越低。
步骤S2024、根据所述第一匹配度和所述第二匹配度计算所述乘梯者的生理特征信息与所述当前匹配条目之间的第三匹配度。
具体地,可以对所述第一匹配度和所述第二匹配度进行加权求和,得到所述第三匹配度,其中,所述第一匹配度的权重因子与所述信息完整度正相关,所述第二匹配度的权重因子与所述信息完整度负相关,若所述信息完整度越高,则所述第一匹配度的权重因子越大,而所述第二匹配度的权重因子越小,反之,若所述信息完整度越低,则所述第一匹配度的权重因子越小,而所述第二匹配度的权重因子越大。需要注意的是,所述第一匹配度的权重因子和所述第二匹配度的权重因子之和为1。通过这样的方式,可以根据人脸特征信息的完整情况动态地调节人脸特征信息及步态特征信息在最终结果中所占比重,使得最终结果的准确性更高。
例如,若所述信息完整度为70%,则可以设置所述第一匹配度的权重因子为70%,设置所述第二匹配度的权重因子为30%;,若所述信息完整度为50%,则可以设置所述第一匹配度的权重因子为50%,设置所述第二匹配度的权重因子为50%;若所述信息完整度为40%,则可以设置所述第一匹配度的权重因子为40%,设置所述第二匹配度的权重因子为60%。
步骤S2025、判断所述第三匹配度是否小于预设的匹配度阈值。
所述匹配度阈值可以根据实际情况进行设置,例如,可以将其设置为80%、85%、90%、95%或者其它取值,本申请实施例对此不作具体限定。
若所述第三匹配度小于预设的匹配度阈值,则说明匹配失败,返回执行所述从所述生理特征信息库中选取一条尚未匹配过的条目作为当前匹配条目的步骤,否则,执行步骤S2026。
步骤S2026、根据所述当前匹配条目确定所述目标用户。
若所述第三匹配度大于或等于所述匹配度阈值,则说明匹配成功,则根据当前匹配条目中的用户身份信息即可确定所述目标用户。
通过如图9所示的过程,综合考虑人脸特征信息和步态特征信息来确定出乘梯者的身份,在乘梯者因佩戴口罩或者其它原因遮住了较多的人脸特征信息时,能够显著提高识别的准确率。
容易理解地,当所述信息完整度大于或等于所述阈值时,步骤S202的具体过程仍与图9所示的过程类似,但是由于提取的人脸特征信息已足够进行用户身份的识别,因此无需执行步骤S2023和步骤S2024,在步骤S2025时,直接判断所述第一匹配度是否小于预设的匹配度阈值,其它过程均与图9所示的过程类似,具体可参见前述内容,此处不再赘述。
步骤S203、确定与所述目标用户对应的目标楼层,并控制电梯将所述乘梯者运送至所述目标楼层。
以住宅小区及商务楼等人员相对比较固定的场所为例,可以预先建立起每个用户与其居住或工作的楼层之间的对应关系。以酒店及宾馆等人员相对流动性较大的场所为例,可以预先在每位顾客入住时建立起每个顾客与其入住楼层之间的对应关系。
所述终端设备在确定出与所述乘梯者的生理特征信息匹配的用户(也即所述目标用户)之后,则可通过这一对应关系确定出与所述目标用户对应的楼层,也即所述目标楼层。然后,所述终端设备可以向所述电梯控制系统下发指令,从而控制电梯将所述乘梯者运送至所述目标楼层。
综上所述,在本申请实施例中,预先建立起了用户与楼层之间的对应关系,并存储用户的生理特征信息,当乘梯者需要乘坐电梯时,通过采集其生理特征信息,并在生理特征信息库中进行查询,即可确定出匹配的目标用户,并进一步确定对应的目标楼层,在无需触摸电梯按键的前提下,即可实现等同的操作效果,控制电梯将乘梯者运送至目标楼层。通过本申请实施例,极大减少了乘梯者因触摸电梯按键而导致患病的几率,具有更好的安全性。
应理解,上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的一种电梯控制方法,图10示出了本申请实施例提供的一种电梯控制装置的一个实施例结构图。
本实施例中,一种电梯控制装置可以包括:
生理特征信息获取模块1001,用于获取乘梯者的生理特征信息;
目标用户查询模块1002,用于在预设的生理特征信息库中查询与所述乘梯者的生理特征信息匹配的目标用户;
目标楼层确定模块1003,用于确定与所述目标用户对应的目标楼层,并控制电梯将所述乘梯者运送至所述目标楼层。
进一步地,所述生理特征信息获取模块可以包括:
人脸特征信息提取单元,用于获取所述乘梯者的人脸图像,并从所述人脸图像中提取所述乘梯者的人脸特征信息;
信息完整度计算单元,用于计算所述人脸特征信息的信息完整度;
步态特征信息提取单元,用于若所述信息完整度小于预设的阈值,则获取所述乘梯者的步态图像,并从所述步态图像中提取所述乘梯者的步态特征信息。
可选地,所述信息完整度计算单元可以包括:
关键点数目统计子单元,用于统计所述人脸特征信息中的人脸关键点的数目;
第一计算子单元,用于计算所述人脸关键点的数目与预设的人脸关键点总数之间的比值,并将所述比值确定为所述人脸特征信息的信息完整度。
可选地,所述信息完整度计算单元可以包括:
权重因子获取子单元,用于获取所述人脸特征信息中的各个人脸关键点的权重因子;
第二计算子单元,用于计算各个人脸关键点的权重因子之和,并将所述权重因子之和确定为所述人脸特征信息的信息完整度。
进一步地,所述信息完整度计算单元还可以包括:
匹配成功率查询子单元,用于在预设的历史人脸匹配数据库中查询第p个匹配成功率,所述第p个匹配成功率为在第p个人脸关键点缺失时的人脸匹配成功率,1≤p≤P,P为人脸关键点的总数;
权重因子计算子单元,用于根据所述第p个匹配成功率确定所述第p个人脸关键点的权重因子,所述第p个人脸关键点的权重因子与所述第p个匹配成功率负相关。
进一步地,若所述信息完整度小于预设的阈值,则所述目标楼层确定模块可以包括:
当前匹配条目选取单元,用于从所述生理特征信息库中选取一条尚未匹配过的条目作为当前匹配条目;
第一匹配度计算单元,用于计算所述乘梯者的人脸特征信息与所述当前匹配条目中的人脸特征信息之间的第一匹配度;
第二匹配度计算单元,用于计算所述乘梯者的步态特征信息与所述当前匹配条目中的步态特征信息之间的第二匹配度;
第三匹配度计算单元,用于根据所述第一匹配度和所述第二匹配度计算所述乘梯者的生理特征信息与所述当前匹配条目之间的第三匹配度;
第一处理单元,用于若所述第三匹配度小于预设的匹配度阈值,则返回执行所述从所述生理特征信息库中选取一条尚未匹配过的条目作为当前匹配条目的步骤;
第二处理单元,用于若所述第三匹配度大于或等于所述匹配度阈值,则根据所述当前匹配条目确定所述目标用户。
进一步地,所述第三匹配度计算单元具体用于对所述第一匹配度和所述第二匹配度进行加权求和,得到所述第三匹配度,其中,所述第一匹配度的权重因子与所述信息完整度正相关,所述第二匹配度的权重因子与所述信息完整度负相关。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的装置,模块和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
图11示出了本申请实施例提供的一种终端设备的示意框图,为了便于说明,仅示出了与本申请实施例相关的部分。
如图11所示,该实施例的终端设备11包括:处理器110、存储器111以及存储在所述存储器111中并可在所述处理器110上运行的计算机程序112。所述处理器110执行所述计算机程序112时实现上述各个电梯控制方法实施例中的步骤,例如图2所示的步骤S201至步骤S203。或者,所述处理器110执行所述计算机程序112时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如图10所示模块1001至模块1003的功能。
示例性的,所述计算机程序112可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器111中,并由所述处理器110执行,以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序112在所述终端设备11中的执行过程。
所述终端设备11可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑、智能手机及服务器等计算设备。本领域技术人员可以理解,图11仅仅是终端设备11的示例,并不构成对终端设备11的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如所述终端设备11还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器110可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。所述处理器110可以是所述终端设备11的神经中枢和指挥中心,所述处理器110可以根据指令操作码和时序信号,产生操作控制信号,完成取指令和执行指令的控制。
所述存储器111可以是所述终端设备11的内部存储单元,例如终端设备11的硬盘或内存。所述存储器111也可以是所述终端设备11的外部存储设备,例如所述终端设备11上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,所述存储器111还可以既包括所述终端设备11的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器111用于存储所述计算机程序以及所述终端设备11所需的其它程序和数据。所述存储器111还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述终端设备11还可以包括通信模块,所述通信模块可以提供应用在网络设备上的包括无线局域网(Wireless Local Area Networks,WLAN)(如Wi-Fi网络),蓝牙,Zigbee,移动通信网络,全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS),调频(Frequency Modulation,FM),近距离无线通信技术(Near Field Communication,NFC),红外技术(Infrared,IR)等通信的解决方案。所述通信模块可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。该通信模块可以包括天线,该天线可以只有一个阵元,也可以是包括多个阵元的天线阵列。所述通信模块可以通过天线接收电磁波,将电磁波信号调频以及滤波处理,将处理后的信号发送到处理器。所述通信模块还可以从处理器接收待发送的信号,对其进行调频、放大,经天线转为电磁波辐射出去。
所述终端设备11还可以包括电源管理模块,所述电源管理模块可以接收外接电源、电池和/或充电器的输入,为所述处理器、所述存储器和所述通信模块等供电。
所述终端设备11还可以包括显示模块,所述显示模块可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。所述显示模块可包括显示面板,可选的,可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display,LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板。进一步的,触控面板可覆盖显示面板,当触控面板检测到在其上或附近的触摸操作后,传送给所述处理器以确定触摸事件的类型,随后所述处理器根据触摸事件的类型在所述显示面板上提供相应的视觉输出。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/终端设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品,当计算机程序产品在所述终端设备上运行时,使得所述终端设备可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种电梯控制方法,其特征在于,包括:
通过电梯门外的用于采集电梯门周边的指定区域的图像采集装置获取乘梯者的生理特征信息;
在预设的生理特征信息库中查询与所述乘梯者的生理特征信息匹配的目标用户;
确定与所述目标用户对应的目标楼层,并控制电梯将所述乘梯者运送至所述目标楼层;
所述获取乘梯者的生理特征信息包括:
获取所述乘梯者的人脸图像,并从所述人脸图像中提取所述乘梯者的人脸特征信息;
计算所述人脸特征信息的信息完整度;
若所述信息完整度小于预设的阈值,则获取所述乘梯者的步态图像,并从所述步态图像中提取所述乘梯者的步态特征信息作为所述生理特征信息;
其中,计算所述人脸特征信息的信息完整度包括:
在预设的历史人脸匹配数据库中查询第p个匹配成功率,所述第p个匹配成功率为在第p个人脸关键点缺失时的人脸匹配成功率,1≤p≤P,P为人脸关键点的总数;
根据所述第p个匹配成功率确定所述第p个人脸关键点的权重因子,所述第p个人脸关键点的权重因子与所述第p个匹配成功率负相关;
获取所述人脸特征信息中的各个人脸关键点的权重因子;
计算各个人脸关键点的权重因子之和,并将所述权重因子之和确定为所述人脸特征信息的信息完整度;
其中,若所述信息完整度小于预设的阈值,则所述在预设的生理特征信息库中查询与所述乘梯者的生理特征信息匹配的目标用户包括:
从所述生理特征信息库中选取一条尚未匹配过的条目作为当前匹配条目;
计算所述乘梯者的人脸特征信息与所述当前匹配条目中的人脸特征信息之间的第一匹配度;
计算所述乘梯者的步态特征信息与所述当前匹配条目中的步态特征信息之间的第二匹配度;
根据所述第一匹配度和所述第二匹配度计算所述乘梯者的生理特征信息与所述当前匹配条目之间的第三匹配度;
若所述第三匹配度小于预设的匹配度阈值,则返回执行所述从所述生理特征信息库中选取一条尚未匹配过的条目作为当前匹配条目的步骤;
若所述第三匹配度大于或等于所述匹配度阈值,则根据所述当前匹配条目确定所述目标用户。
2.根据权利要求1所述的电梯控制方法,其特征在于,所述计算所述人脸特征信息的信息完整度包括:
统计所述人脸特征信息中的人脸关键点的数目;
计算所述人脸关键点的数目与预设的人脸关键点总数之间的比值,并将所述比值确定为所述人脸特征信息的信息完整度。
3.根据权利要求1所述的电梯控制方法,其特征在于,所述根据所述第一匹配度和所述第二匹配度计算所述乘梯者的生理特征信息与所述当前匹配条目之间的第三匹配度包括:
对所述第一匹配度和所述第二匹配度进行加权求和,得到所述第三匹配度,其中,所述第一匹配度的权重因子与所述信息完整度正相关,所述第二匹配度的权重因子与所述信息完整度负相关。
4.一种电梯控制装置,其特征在于,包括:
生理特征信息获取模块,用于通过电梯门外的用于采集电梯门周边的指定区域的图像采集装置获取乘梯者的生理特征信息;
目标用户查询模块,用于在预设的生理特征信息库中查询与所述乘梯者的生理特征信息匹配的目标用户;
目标楼层确定模块,用于确定与所述目标用户对应的目标楼层,并控制电梯将所述乘梯者运送至所述目标楼层;
所述获取乘梯者的生理特征信息包括:
获取所述乘梯者的人脸图像,并从所述人脸图像中提取所述乘梯者的人脸特征信息;
计算所述人脸特征信息的信息完整度;
若所述信息完整度小于预设的阈值,则获取所述乘梯者的步态图像,并从所述步态图像中提取所述乘梯者的步态特征信息作为所述生理特征信息;
其中,计算所述人脸特征信息的信息完整度包括:
在预设的历史人脸匹配数据库中查询第p个匹配成功率,所述第p个匹配成功率为在第p个人脸关键点缺失时的人脸匹配成功率,1≤p≤P,P为人脸关键点的总数;
根据所述第p个匹配成功率确定所述第p个人脸关键点的权重因子,所述第p个人脸关键点的权重因子与所述第p个匹配成功率负相关;
获取所述人脸特征信息中的各个人脸关键点的权重因子;
计算各个人脸关键点的权重因子之和,并将所述权重因子之和确定为所述人脸特征信息的信息完整度;
其中,若所述信息完整度小于预设的阈值,则所述在预设的生理特征信息库中查询与所述乘梯者的生理特征信息匹配的目标用户包括:
从所述生理特征信息库中选取一条尚未匹配过的条目作为当前匹配条目;
计算所述乘梯者的人脸特征信息与所述当前匹配条目中的人脸特征信息之间的第一匹配度;
计算所述乘梯者的步态特征信息与所述当前匹配条目中的步态特征信息之间的第二匹配度;
根据所述第一匹配度和所述第二匹配度计算所述乘梯者的生理特征信息与所述当前匹配条目之间的第三匹配度;
若所述第三匹配度小于预设的匹配度阈值,则返回执行所述从所述生理特征信息库中选取一条尚未匹配过的条目作为当前匹配条目的步骤;
若所述第三匹配度大于或等于所述匹配度阈值,则根据所述当前匹配条目确定所述目标用户。
5.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的电梯控制方法的步骤。
6.一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3中任一项所述的电梯控制方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010145377.1A CN111439642B (zh) | 2020-03-04 | 2020-03-04 | 电梯控制方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010145377.1A CN111439642B (zh) | 2020-03-04 | 2020-03-04 | 电梯控制方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111439642A CN111439642A (zh) | 2020-07-24 |
CN111439642B true CN111439642B (zh) | 2022-06-24 |
Family
ID=71627236
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010145377.1A Active CN111439642B (zh) | 2020-03-04 | 2020-03-04 | 电梯控制方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111439642B (zh) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112374313A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-02-19 | 快意电梯股份有限公司 | 无接触式乘客电梯自动呼梯方法、系统及存储介质 |
CN112897259A (zh) * | 2021-01-28 | 2021-06-04 | 广州广日电梯工业有限公司 | 电梯控制方法、控制装置及计算机可读存储介质 |
CN113233266A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-10 | 昆山杜克大学 | 一种无接触式电梯交互系统及其方法 |
CN113392922B (zh) * | 2021-06-29 | 2024-03-19 | 苏州汇川控制技术有限公司 | 主副设备自动识别方法、梯控设备及存储介质 |
CN113590014B (zh) * | 2021-07-16 | 2023-09-26 | 日立楼宇技术(广州)有限公司 | 基于姿态动作的电梯召唤方法、装置和计算机设备 |
CN113879924B (zh) * | 2021-08-31 | 2024-02-02 | 北京声智科技有限公司 | 电梯控制方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN114180422B (zh) * | 2021-12-09 | 2023-09-22 | 北京声智科技有限公司 | 电梯控制方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107527046A (zh) * | 2017-09-21 | 2017-12-29 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 解锁控制方法及相关产品 |
EP3312762A1 (en) * | 2016-10-18 | 2018-04-25 | Axis AB | Method and system for tracking an object in a defined area |
CN109145742A (zh) * | 2018-07-19 | 2019-01-04 | 银河水滴科技(北京)有限公司 | 一种行人识别方法及系统 |
CN109903474A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-06-18 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种基于人脸识别的智能开柜方法及装置 |
CN109916017A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-21 | 广东美的制冷设备有限公司 | 空调器的控制方法、空调器、智能移动终端及存储介质 |
CN110329856A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-15 | 日立楼宇技术(广州)有限公司 | 一种电梯选层方法、装置、电梯系统及存储介质 |
-
2020
- 2020-03-04 CN CN202010145377.1A patent/CN111439642B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3312762A1 (en) * | 2016-10-18 | 2018-04-25 | Axis AB | Method and system for tracking an object in a defined area |
CN107527046A (zh) * | 2017-09-21 | 2017-12-29 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 解锁控制方法及相关产品 |
CN109145742A (zh) * | 2018-07-19 | 2019-01-04 | 银河水滴科技(北京)有限公司 | 一种行人识别方法及系统 |
CN109903474A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-06-18 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种基于人脸识别的智能开柜方法及装置 |
CN109916017A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-21 | 广东美的制冷设备有限公司 | 空调器的控制方法、空调器、智能移动终端及存储介质 |
CN110329856A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-15 | 日立楼宇技术(广州)有限公司 | 一种电梯选层方法、装置、电梯系统及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111439642A (zh) | 2020-07-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111439642B (zh) | 电梯控制方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备 | |
CN114067358B (zh) | 一种基于关键点检测技术的人体姿态识别方法及系统 | |
CN111563480B (zh) | 冲突行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN108197592B (zh) | 信息获取方法和装置 | |
CN110097724B (zh) | 一种基于fpga的物品自动看护方法及系统 | |
CN110765924B (zh) | 一种活体检测方法、装置以及计算机可读存储介质 | |
CN109325456A (zh) | 目标识别方法、装置、目标识别设备及存储介质 | |
US11647167B2 (en) | Wearable device for performing detection of events by using camera module and wireless communication device | |
CN111563245A (zh) | 用户身份识别方法、装置、设备及介质 | |
CN116524612B (zh) | 一种基于rPPG的人脸活体检测系统及方法 | |
Radaelli et al. | Using cameras to improve wi-fi based indoor positioning | |
CN110363121A (zh) | 指纹图像处理方法及装置、存储介质和电子设备 | |
CN103246880A (zh) | 基于多阶局部显著模式特征统计的人脸识别方法 | |
CN114758787A (zh) | 区域疫情信息处理方法、装置和系统 | |
CN114065340A (zh) | 基于机器学习的施工场地安全监测方法及系统、存储介质 | |
CN114187561A (zh) | 异常行为的识别方法、装置、终端设备及存储介质 | |
CN113505256A (zh) | 特征提取网络训练方法、图像处理方法及装置 | |
CN116311400A (zh) | 掌纹图像的处理方法、电子设备及存储介质 | |
US20190388008A1 (en) | System and method for recognizing gait | |
CN112380941A (zh) | 身份识别方法、装置、终端设备及存储介质 | |
CN205107652U (zh) | 智能穿戴设备 | |
CN111178339A (zh) | 用户身份识别方法、装置、设备及介质 | |
CN113673343B (zh) | 一种基于加权元度量学习的开放集掌纹识别系统及方法 | |
CN115661890A (zh) | 模型训练方法、人脸识别方法、装置、设备及介质 | |
CN107886097A (zh) | 一种图像处理的方法、终端设备及计算机可读介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |