CN112794174A - 一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案 - Google Patents

一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案，该方案包括如下步骤：步骤一，从电梯中的摄像头获取电梯视频信息，识别出电梯门，抓取其开关门的过程数据；在视频图像中，在电梯完全闭合后的两个门相贴处设置一个中垂线；在电梯完全展开处与门框平齐处设置两个边垂线；当电梯的两个门脱离中垂线，直至两个门的端口与两个边垂线重叠时，记录下时间帧，从而得到门从闭合到开启所需的时间。本发明具备以下优点：从电梯中的摄像头获取电梯视频信息，识别出电梯门，抓取其开关门的过程数据，包含开关门速度，闭合度，时间，两门之间距离，门与门框的距离等数据，构建并开始训练AI模型，通过AI模型不断学习优化，使得识别准确。

Description

一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案
技术领域
本发明涉及电梯监控技术领域，尤其涉及一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案。
背景技术
电梯是日常生活中不可缺少的工具，其运行的安全性和稳定性都极其重要，但是随着电梯的使用，安全问题也日益突出。现有技术中的电梯容易发生故障事件，严重危害人身安全，电梯运行时，由于门体反复的运行，难免会发生意外，导致乘客等受困者被困在电梯内。同时由于电梯门长时间运行容易老化，因而电梯出现异常大部分集中于开关门异常，但开关门数据无法通过加装相关传感器实时获取。
发明内容
本发明的目的是通过电梯摄像头基于大数据、AI技术实时抓取电梯门数据信息，提供实时监控并在异常出现时报警，而提出的一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案，该方案包括如下步骤：
步骤一，从电梯中的摄像头获取电梯视频信息，识别出电梯门，抓取其开关门的过程数据；
在视频图像中，在电梯完全闭合后的两个门相贴处设置一个中垂线；在电梯完全展开处与门框平齐处设置两个边垂线；当电梯的两个门脱离中垂线，直至两个门的端口与两个边垂线重叠时，记录下时间帧，从而得到门从闭合到开启所需的时间；并通过两个边垂线之间的距离，求出两个门从闭合到开启的平均速度，并记录；
步骤二、构建并开始训练AI模型，整个训练的过程中包含大量正常开关门及出现的异常开关门信息，以此作为训练数据和验证数据；
利用计算机视频监控软件截取一帧上述步骤一中电梯闭合至完全展开的时间点的图像，作为基准图案，不断的利用计算机视频监控软件截取电梯运行中电梯闭合至完全展开时间点的图案，将截取的图案与基准图案进行对比，并建立AI模型；
步骤三、构建完模型后，将实时视频流加载至模型中，进行实时监控判别，不断的向AI模型导入视频监控软件实时截取的图案，并在电梯不断的运行中记录电梯异常运行的图案，不断的优化学习，当视频监控软件截取并未出现在AI模型中，或与以往电梯异常运行图案相似度较高时，判定为异常情况；
步骤四、反向更新和再优化模型，后台系统自动将记录其整个过程，再次训练和优化之前的模型库，使其模型更加包含各种开关门形态，更加完善，判别开关门更加准确。。
在上述的步骤一中过程数据包含开关门速度，闭合度，时间，两门之间距离，门与门框的距离。
在上述的步骤三中，通过设置一个电梯自恢复时间值，在所述电梯自恢复时间值，AI模型不断的记录视频图像，当电梯闭合的时间超过电梯自恢复时间值时，则记录为异常情况，同时该异常情况内截取的所有图案均作为异常情况载入AI模型中。
在上述的步骤三中，若电梯闭合至完全展开的时间小于或等于自恢复时间值，不进行电梯故障报警。
所述在上述步骤三中，当电梯进入异常状态时，将电梯内实时视频传入电梯监控中心，并启动远程报警呼救，通过将电梯内人体脸部图案发送给救援机构。
本发明具备以下优点：从电梯中的摄像头获取电梯视频信息，识别出电梯门，抓取其开关门的过程数据，包含开关门速度，闭合度，时间，两门之间距离，门与门框的距离等数据，构建并开始训练AI 模型，通过AI模型不断学习优化，使得识别准确。
本发明包含大量正常开关门及出现的异常开关门信息，以此作为训练数据和验证数据，构建完模型后，将实时视频流加载至模型中，进行实时监控判别，并反向更新和再优化模型，如电梯正常运行结束后台系统自动将记录其整个过程，再次训练和优化之前的模型库，使其模型更加包含各种开关门形态，更加完善，判别开关门更加准确。
附图说明
图1为本发明的整体流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案，该方案包括如下步骤：
步骤一，从电梯中的摄像头获取电梯视频信息，识别出电梯门，抓取其开关门的过程数据。
在视频图像中，在电梯完全闭合后的两个门相贴处设置一个中垂线；在电梯完全展开处与门框平齐处设置两个边垂线；当电梯的两个门脱离中垂线，直至两个门的端口与两个边垂线重叠时，记录下时间帧，从而得到门从闭合到开启所需的时间；并通过两个边垂线之间的距离，求出两个门从闭合到开启的平均速度，并记录。
在上述的步骤一中过程数据包含开关门速度，闭合度，时间，两门之间距离，门与门框的距离。
步骤二、构建并开始训练AI模型，整个训练的过程中包含大量正常开关门及出现的异常开关门信息，以此作为训练数据和验证数据；
利用计算机视频监控软件截取一帧上述步骤一中电梯闭合至完全展开的时间点的图像，作为基准图案，不断的利用计算机视频监控软件截取电梯运行中电梯闭合至完全展开时间点的图案，将截取的图案与基准图案进行对比，并建立AI模型；
步骤三、构建完模型后，将实时视频流加载至模型中，进行实时监控判别，不断的向AI模型导入视频监控软件实时截取的图案，并在电梯不断的运行中记录电梯异常运行的图案，不断的优化学习，当视频监控软件截取并未出现在AI模型中，或与以往电梯异常运行图案相似度较高时，判定为异常情况。
在上述的步骤三中，通过设置一个电梯自恢复时间值，在所述电梯自恢复时间值，AI模型不断的记录视频图像，当电梯闭合的时间超过电梯自恢复时间值时，则记录为异常情况，同时该异常情况内截取的所有图案均作为异常情况载入AI模型中。
在上述的步骤三中，若电梯闭合至完全展开的时间小于或等于自恢复时间值，不进行电梯故障报警。
所述在上述步骤三中，当电梯进入异常状态时，将电梯内实时视频传入电梯监控中心，并启动远程报警呼救，通过将电梯内人体脸部图案发送给救援机构。
步骤四、反向更新和再优化模型，后台系统自动将记录其整个过程，再次训练和优化之前的模型库，使其模型更加包含各种开关门形态，更加完善，判别开关门更加准确。
综上所示，本发明提供一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案，从电梯中的摄像头获取电梯视频信息，识别出电梯门，抓取其开关门的过程数据，包含开关门速度，闭合度，时间，两门之间距离，门与门框的距离等数据，构建并开始训练AI模型，整个训练的过程中包含大量正常开关门及出现的异常开关门信息，以此作为训练数据和验证数据。构建万模型后，将实时视频流加载至模型中，进行实时监控判别，并反向更新和再优化模型，如电梯正常运行结束，后台系统自动将记录其整个过程，再次训练和优化之前的模型库，使其模型更加包含各种开关门形态，更加完善，判别开关门更加准确。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案，其特征在于：该方案包括如下步骤：
步骤一，从电梯中的摄像头获取电梯视频信息，识别出电梯门，抓取其开关门的过程数据；
在视频图像中，在电梯完全闭合后的两个门相贴处设置一个中垂线；在电梯完全展开处与门框平齐处设置两个边垂线；当电梯的两个门脱离中垂线，直至两个门的端口与两个边垂线重叠时，记录下时间帧， 从而得到门从闭合到开启所需的时间；并通过两个边垂线之间的距离，求出两个门从闭合到开启的平均速度，并记录；
步骤二、构建并开始训练AI模型，整个训练的过程中包含大量正常开关门及出现的异常开关门信息，以此作为训练数据和验证数据；
利用计算机视频监控软件截取一帧上述步骤一中电梯闭合至完全展开的时间点的图像，作为基准图案，不断的利用计算机视频监控软件截取电梯运行中电梯闭合至完全展开时间点的图案，将截取的图案与基准图案进行对比，并建立AI模型；
步骤三、构建完模型后，将实时视频流加载至模型中，进行实时监控判别，不断的向AI模型导入视频监控软件实时截取的图案，并在电梯不断的运行中记录电梯异常运行的图案，不断的优化学习，当视频监控软件截取并未出现在AI模型中，或与以往电梯异常运行图案相似度较高时，判定为异常情况；
步骤四、反向更新和再优化模型，后台系统自动将记录其整个过程，再次训练和优化之前的模型库，使其模型更加包含各种开关门形态，更加完善，判别开关门更加准确。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案，其特征在于，在上述的步骤一中过程数据包含开关门速度，闭合度，时间，两门之间距离，门与门框的距离。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案，其特征在于，在上述的步骤三中，通过设置一个电梯自恢复时间值，在所述电梯自恢复时间值，AI模型不断的记录视频图像，当电梯闭合的时间超过电梯自恢复时间值时，则记录为异常情况，同时该异常情况内截取的所有图案均作为异常情况载入AI模型中。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案，其特征在于，在上述的步骤三中，若电梯闭合至完全展开的时间小于或等于自恢复时间值，不进行电梯故障报警。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的实时视频判别电梯开关门异常方案，其特征在于，所述在上述步骤三中，当电梯进入异常状态时，将电梯内实时视频传入电梯监控中心，并启动远程报警呼救，通过将电梯内人体脸部图案发送给救援机构。
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