CN113003340B - 电梯识别方法、装置与电梯 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电梯识别方法、装置与电梯，包括：对需要阻止进入电梯轿厢的目标体进行特征抽取，得到它的独有特征信息；利用传感器装置获取被检测体的所有线状图像；利用所有的线状图像构造被检测体的整体图像；基于整体图像建立被检测体的待识别特征信息；判断目标体的独有特征信息是否出现在被检测体的待识别特征信息中，如果是，判定所述被检测体为目标体，否则判定所述被检测体不是目标体。本发明基于被检测体经过传感器装置获取的所有线状图像构造整体图像，并将基于整体图像的待识别特征信息与目标体的独有特征信息进行比较，从而判断被检测体是不是目标体，这样有效降低了传感器装置的成本和实施难度，解决了利用线状图像识别目标体的技术难点。

Description

电梯识别方法、装置与电梯
技术领域
本发明涉及电梯设备，具体属于一种电梯识别方法、装置与电梯。
背景技术
在电梯的实际运行中，常常会有不希望乘客带入电梯轿厢的物品(如电动自行车)或者单独进入电梯轿厢的人物(如幼童、宠物等)，目前这种情况主要通过向乘客进行适当的宣传加以杜绝，但是却无法完全杜绝，因此如果想要彻底杜绝前述情况，只能通过一定的技术手段实现。例如，众所周知的，当前时常发生电动自行车驶入住宅楼后停放在楼梯间、候梯厅等场合，因电动自行车在上述场合充电异常等一些特殊原因导致火灾发生。面对这种情况，除了向乘客宣传不能将电动自行车停放在住宅楼之外，更直接有效的手段是利用电梯对乘客进行劝阻，即不允许电动自行车进入电梯轿厢，这就需要电梯能够正确识别出进入电梯轿厢的电动自行车。
为了实现上述识别目的，直观地，可以利用设置于候梯厅或者轿厢内的摄像头进行拍摄，然后对拍摄到的图像进行图像识别。但是，这种方案需要安装摄像头并且需要为摄像头提供电源等配套设备，存在成本高、需要打孔穿线、操作复杂、隐私保障低等缺点。鉴于上述情况，问题就转化为如何在克服传统摄像头缺陷的前提下获取图像且利用该图像能够准确地识别出电动自行车。
文献1(JP2013043711A)提供了一种利用具有已知固定距离的两个长条状传感器(如电梯光幕)检测出入电梯轿厢的乘客(或物品)从而得到其线状图像的方法。文献2(CN110678409A)提出利用分别位于电梯出入口两侧的两个距离传感器组(两个传感器组在电梯轿厢进深方向上存在已知距离)获取乘客图像的方法。这两种方式获取的图像存在如下特点：1)得到的图像仅是垂直于电梯轿厢进深方向的图像；2)图像都是由线状图像拼凑而成；3)图像是由有无遮挡而得到的投影图像或是由距离信息还原而成的图像(文献1得到的是2D图像，文献2得到的是3D立体模型)，图像信息量非常少(不具备摄像图像中的颜色、亮度等信息)。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种电梯识别方法、装置与电梯，可以利用线状图像识别禁止进入电梯轿厢或不希望单独进入电梯轿厢的人物。
为了解决上述技术问题，本发明提供的电梯识别方法，包括如下步骤：
步骤S1，对需要阻止进入电梯轿厢的目标体进行特征抽取，得到所述目标体的独有特征信息；
步骤S2，利用传感器装置获取经过感应区域且进入电梯轿厢的被检测体的所有线状图像；
步骤S3，利用所有的所述线状图像构造所述被检测体的整体图像；
步骤S4，基于所述整体图像建立所述被检测体的待识别特征信息，且所述被检测体的所述待识别特征信息的属性与所述目标体的所述独有特征信息的属性一致；
步骤S5，判断所述目标体的所述独有特征信息是否出现在所述被检测体的所述待识别特征信息中，如果所述目标体的所述独有特征信息出现在所述被检测体的所述待识别特征信息中，判定所述被检测体为所述目标体，否则判定所述被检测体不是所述目标体。
进一步的，所述独有特征信息为所述目标体的特征轮廓线，所述待识别特征信息为被检测体轮廓线。
进一步的，所述步骤S3通过将所有相邻的线状图像中距离最近的两个轮廓点依次连接得到所述被检测体轮廓线，所述轮廓点是指某一线状图像中各遮挡部分的端点或非遮挡部分的端点。
进一步的，当所述被检测体轮廓线包含所述目标体的至少一个特征轮廓线时，判定所述被检测体为所述目标体，否则判定所述被检测体不是所述目标体。
进一步的，所述目标体的独有特征信息还包括所述特征轮廓线的属性信息，所述属性信息为不同特征轮廓线的尺寸信息、不同特征轮廓线在所述目标体的由所有特征轮廓线组成的整体图形中的位置信息、不同特征轮廓线之间的相对位置信息、相同特征轮廓线的数量信息、不同特征轮廓线的数量信息、所有特征轮廓线的数量信息、所述特征轮廓线的关联性信息中的至少一个。
进一步的，当下述条件中任一项成立时，认定所述目标体的独有特征信息出现在所述被检测体的待识别特征信息：
条件1，所述被检测体轮廓线包含所述目标体的至少一个特征轮廓线；
条件2，所述被检测体轮廓线包含的所述特征轮廓线的属性信息与所述目标体中对应的所述特征轮廓线的属性信息相同。
进一步的，所述传感器装置为设置在电梯轿厢的出入口一侧侧壁上的至少两个传感器组，每个所述传感器组由多个点状传感器组成且形成长条状的感应区域，相邻的所述传感器组在电梯轿厢的进深方向上的间距为设定距离，所述步骤S3利用得到的各个线状图像及其检测时刻以及检测时被检测体的移动速度构建所述整体图像。
进一步的，所述传感器装置为设置在电梯轿厢出入口的一个传感器组，所述传感器组由多个点状传感器组成且形成长条状的感应区域，所述步骤S3利用得到的各个线状图像及其检测时刻构建所述整体图像。
进一步的，按照如下步骤将所述被检测体轮廓线区分为内部轮廓线和整体轮廓线：
步骤A1，将所述被检测体轮廓线置入直角坐标系中，所述被检测体轮廓线是一组由各自独立的封闭曲线组成的曲线组；
步骤A2，针对任意一条独立封闭曲线A，如果独立封闭曲线A上存在一点a(ax，ay)，使得不同于所述独立封闭曲线A的其余所有独立封闭曲线B上的所有点b(bx，by)满足如下任一条件，则所述独立封闭曲线A为整体轮廓线，否则所述独立封闭曲线A为内部轮廓线：
条件1，bx<ax；
条件2，bx>ax；
条件3，by<ay；
条件4，by>ay。
进一步的，所述独有特征信息为所述目标体的整体特征轮廓线和/或内部特征轮廓线，所述待识别特征信息为所述被检测体的整体轮廓线和/或内部轮廓线，且所述待识别特征信息包含的轮廓线类别与所述独有特征信息包含的轮廓线类别相同。
进一步的，当下述条件中任一项成立时，认定所述目标体的独有特征信息出现在所述被检测体的待识别特征信息：
条件1，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同；
条件2，所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同；
条件3，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同，且所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同。
进一步的，所述独有特征信息还包括所述整体特征轮廓线和/或所述内部特征轮廓线的属性信息，所述属性信息为所述整体特征轮廓线和/或所述内部特征轮廓线的尺寸信息、不同内部特征轮廓线在所述整体特征轮廓线中的位置信息、不同内部特征轮廓线之间的相对位置信息、所述内部特征轮廓线的数量信息、所述内部特征轮廓线的关联性信息。
进一步的，当下述条件中任一项成立时，则认定所述目标体的独有特征信息出现在所述被检测体的待识别特征信息：
条件1，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同；
条件2，所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同；
条件3，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同，且所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同；
条件4，所述被检测体的整体轮廓线的属性信息与所述目标体的整体特征轮廓线的属性信息相同；
条件5，所述被检测体的内部轮廓线的属性信息与所述目标体中对应的内部特征轮廓线的属性信息相同；
条件6，所述被检测体的整体轮廓线的属性信息与所述目标体的整体特征轮廓线的属性信息相同，且所述被检测体的内部轮廓线的属性信息与所述目标体中对应的内部特征轮廓线的属性信息相同。
进一步的，所述独有特征信息为所述目标体的3D模型特征，所述待识别特征信息为被检测体的3D模型。
进一步的，所述传感器装置为设置在电梯轿厢的出入口一侧的距离传感器，或者包括设置在电梯轿厢的出入口一侧的第一距离传感器和设置在电梯轿厢的出入口另一侧的第二距离传感器，所述第一距离传感器和所述第二距离传感器在电梯轿厢进深方向上的间距为设定距离。
进一步的，当所述被检测体的3D模型包含所述目标体的至少一个所述3D模型特征时，判定所述被检测体为所述目标体，否则判定所述被检测体不是所述目标体。
同时，本发明还提供一种电梯识别装置，包括与电梯控制器连接的识别控制器，所述识别控制器包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时能实现电梯识别方法的步骤。
此外，本发明还提供一种电梯，该电梯包含一包括与电梯控制器连接的识别控制器的电梯识别装置，所述识别控制器包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时能实现电梯识别方法的步骤。
本发明基于被检测体经过传感器装置的感应区域获取的所有线状图像构造被检测体的整体图像，并利用基于整体图像的待识别特征信息与目标体的独有特征信息进行比较，从而识别判断被检测体是不是目标体。与传统的利用摄像头采集被检测体的图像不同，本发明的识别方法只需要利用简单的传感装置(一个传感器组或一个长条形传感器)获取被检测体的线状图像，并利用线状图像还原识别被检测体，这样有效降低了传感装置的成本和实施难度，并且解决了利用线状图像识别目标体的技术难点。
附图说明
图1为本发明的电梯识别方法的实施例一的流程图；
图2为本发明的电梯识别方法的实施例四中整体轮廓线和内部轮廓线的示意图；
图3a、图3b为本发明的电梯识别方法的实施例四中构建被检测体轮廓线的规则一的示意图；
图4a为本发明的电梯识别方法的实施例四中构建被检测体轮廓线的规则二的示意图；
图4b为本发明的电梯识别方法的实施例四中构建被检测体轮廓线的规则三的示意图；
图5为本发明的电梯识别方法的实施例四中构建被检测体轮廓线的规则四的示意图；
图6a至图6d为本发明的电梯识别方法的实施例四中构建被检测体轮廓线的规则五的示意图；
图7a至图7d为本发明的电梯识别方法的实施例四中构建被检测体轮廓线的规则六的示意图。
具体实施方式
下面结合附图通过特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可以由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明亦可通过其它不同的具体实施例加以施行或应用，本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，本领域技术人员在不背离本发明的精神下可以进行各种类似推广和替换。
本发明采用与传统的摄像头采集图像不同的线状图像采集方式，然后再利用采集到的线状图像来识别是否有不希望被带入电梯轿厢的受限物品或者不希望单独乘梯的人物进入电梯轿厢。后续实施例以电动自行车为例，对如何对电动自行车进行识别做详细说明。但本发明并不仅限于电动自行车，还可应用于例如对进入电梯轿厢的宠物、幼童等进行识别，主要是对识别结果要求不高的场景，如仅是识别乘客的身高、外部轮廓等，而不需对乘客进行精确识别(如得到乘客身份信息而需要的乘客面部识别)。
实施例一
本实施例的电梯识别方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤S1，对需要阻止进入电梯轿厢的目标体进行特征抽取，得到所述目标体的独有特征信息；
步骤S2，利用传感器装置获取经过感应区域且进入电梯轿厢的被检测体的所有线状图像；
步骤S3，利用所有的所述线状图像构造所述被检测体的整体图像；
步骤S4，基于所述整体图像建立所述被检测体的待识别特征信息，且所述被检测体的所述待识别特征信息的属性与所述目标体的所述独有特征信息的属性一致；
步骤S5，判断所述目标体的所述独有特征信息是否出现在所述被检测体的所述待识别特征信息中，如果所述目标体的所述独有特征信息出现在所述被检测体的所述待识别特征信息中，判定所述被检测体为所述目标体，否则判定所述被检测体不是所述目标体。
本发明的实施例基于被检测体经过传感器的感应区域采集的线状图像构造被检测体的整体图像，再将基于整体图像的待识别特征信息与目标体(例如禁止带入电梯轿厢的受限物品(如电动自行车)、不希望单独进入电梯轿厢的人物(如宠物、幼童等))的独有特征信息进行比较，从而识别判断被检测体是不是目标体。本实施例不需要安装传统的摄像头，只需要简单的传感装置(一个传感器组或一个长条形传感器、电梯光幕等)获取被检测体的线状图像即可，这样既可有效降低传感装置的成本和实施难度，又可解决利用线状图像识别目标体的技术难点。
本实施例中，整体图像是由若干个线状图像拼凑在一起而得到的，利用线状传感器对经过感应区域的人或物进行扫描，得到沿线状传感器长度方向且对应于扫描时刻的线状图像。为了获取线状图像，实现方式可以是传感器固定、乘客移动而经过传感器的感应区域，也可以是乘客不动而传感器移动。当然，对于检测乘客进出电梯轿厢这一特定的应用场景，线状传感器通常固定安装在门套或轿门上，乘客进出轿厢门从而经过传感器的感应区域。由于电动自行车进出轿厢时其车身通常大体上沿轿厢进深方向，使传感器在垂直于轿厢进深方向的平面内对电动自行车进行扫描感应，从而得到一系列的线状图像，该线状图像能够反映出电动自行车的特点，为线状图像的识别提供了基础和保障。
实施例二
在实施例一的基础上，本实施例对识别方法做进一步详细说明。
在本实施例中，所述独有特征信息为所述目标体的特征轮廓线，所述待识别特征信息为被检测体轮廓线。
具体地，步骤S3通过将所有相邻的线状图像中距离最近的两个轮廓点依次连接得到所述被检测体轮廓线，所述轮廓点是指某一线状图像中各遮挡部分的端点或非遮挡部分的端点。
当所述被检测体轮廓线包含所述目标体的至少一个特征轮廓线时，判定所述被检测体为所述目标体，否则判定所述被检测体不是所述目标体。
对于线状图像的采集，所述传感器装置可以为设置在电梯轿厢的出入口一侧侧壁上的至少两个传感器组，每个所述传感器组由多个点状传感器组成且形成长条状的感应区域，相邻的所述传感器组在电梯轿厢的进深方向上的间距为设定距离，所述步骤S3利用得到的各个线状图像及其检测时刻以及检测时被检测体的移动速度(利用移动速度可以将线状图像在水平方向上的物理量表示为沿轿厢进深方向的宽度)构建所述整体图像。当然，传感器装置也可以为至少两个长条状的传感器，可以将每个长条状传感器等效于由多个点状传感器构成。
由于本发明的目的在于对被检测体进行识别，因此被检测体的移动速度并不是必须获取的信息，基于此，由线状图像组合得到整体图像时，整体图像沿轿厢进深方向的宽度并不重要。因此，传感器装置也可以为设置在电梯轿厢出入口的一个传感器组，所述传感器组由多个点状传感器组成且形成长条状的感应区域，所述步骤S3利用得到的各个线状图像及其检测时刻构建所述整体图像。此时，线状图像在水平方向上的物理量表示为检测时刻。由于整体图像在水平方向上采用检测时刻表示，这样导致整体图像沿轿厢进深方向的宽度信息不准确，会引起整体图像的高和宽的比例失调，此时只要根据整体图像的高度对宽度进行适当调整，使调整后的整体图像提取出来的被检测体轮廓线不影响判断其中是否包含目标体的特征轮廓线即可。
因此采用一个传感器组或者一组传感器获取线状图像后，将得到的一系列线状图像按照时间先后顺序进行排序得到整体图像，通常情况下该整体图像的高度与宽度比例会严重失真，此时在当前的整体图像的基础上，对其高宽比进行递增或递减，然后看目标体的特征轮廓线是否与被检测体轮廓线匹配，若能匹配则停止并保持高宽比不变。
实施例三
在实施例二的基础上，本实施例中的所述目标体的独有特征信息还包括所述特征轮廓线的属性信息，所述属性信息为所述特征轮廓线的尺寸信息、不同特征轮廓线在所述目标体的特征轮廓线中的位置信息、不同特征轮廓线之间的相对位置信息、所述特征轮廓线的数量信息、所述特征轮廓线的关联性信息(不同特征轮廓线之间的关系，如同时存在或不能共存等)中的至少一个。
当下述条件中任一项成立时，认定所述目标体的独有特征信息出现在所述被检测体的待识别特征信息：
条件1，所述被检测体轮廓线包含所述目标体的至少一个特征轮廓线；
条件2，所述被检测体轮廓线包含的所述特征轮廓线的属性信息与所述目标体中对应的所述特征轮廓线的属性信息相同。
实施例四
本实施例在实施例二的基础上对目标体的特征轮廓线和被检测体轮廓线从整体和局部的角度进行分类。
按照如下步骤将所述被检测体轮廓线区分为内部轮廓线和整体轮廓线，其中，众所周知的，一个物体必然包括外部的整体轮廓，被检测体轮廓线中必然存在一个整体轮廓线的事实基础上，如图2所示，不难得到步骤A2中的条件：
步骤A1，将所述被检测体轮廓线置入直角坐标系中，所述被检测体轮廓线是一组由各自独立的封闭曲线组成的曲线组；
步骤A2，针对任意一条独立封闭曲线A，如果独立封闭曲线A上存在一点a(ax，ay)，使得不同于所述独立封闭曲线A的其余所有独立封闭曲线B上的所有点b(bx，by)满足如下任一条件，则所述独立封闭曲线A为整体轮廓线，否则所述独立封闭曲线A为内部轮廓线：
条件1，bx<ax；
条件2，bx>ax；
条件3，by<ay；
条件4，by>ay。
根据线状图像中是否开始有遮挡部分来判断被检测体是否开始通过感应区域，同时根据线状图像中是否开始无遮挡部分来判断被检测体是否结束通过感应区域。如果线状图像首次出现遮挡部分，则这是开始出现被检测体的标志，此时经过感应区域的就是被检测体的最始端；如果上一次的线状图像有遮挡部分而本次的线状图像没有遮挡部分，则这是被检测体完全通过感应区域的标志，上一次的线状图像对应的就是被检测体的最末端。位于最始端和最末端之间的所有线状图像就对应于整个被检测体。
对于被检测体轮廓线的构建，采用如下规则：
1)k-1时刻的线状图像中呈孤立点状的遮挡部分(轮廓点为该孤立点)，k时刻的线状图像中对应于该孤立点的位置出现具有一定长度的遮挡部分，则将k-1时刻的线状图像中代表遮挡部分的该孤立点分别与k时刻的线状图像中代表该遮挡部分两端的两个轮廓点相连；
如图3a、图3b所示，左侧的竖直线对应的是k-1时刻的线状图像，这是首次出现被遮挡，k时刻的线状图像位于竖直线的右侧，即图中的线状图像按照时间先后顺序由左至右排列，后续示意图均按照这种时间顺序排列，在此加以说明；
按照图3a所示，k-1时刻的线状图像中遮挡部分为一个孤立点，k时刻的线状图像中与孤立点对应的位置会出现具有一定长度的遮挡部分，那么将k-1时刻的孤立点与k时刻的线状图像中遮挡部分的两端对应的轮廓点相连；
按照图3b所示，k-1时刻的线状图像中遮挡部分为上下两个孤立点，k时刻的线状图像中与上孤立点对应的位置会出现具有一定长度的遮挡部分，与下孤立点对应的位置也会出现具有一定长度的遮挡部分，这两个遮挡部分之间为非遮挡部分，此时将k-1时刻的上孤立点与k时刻的线状图像中上方遮挡部分的两端对应的轮廓点相连，下孤立点与k时刻的线状图像中下方遮挡部分的两端对应的轮廓点相连；
2)k-1时刻的线状图像中具有一定长度的遮挡部分，k时刻的线状图像中对应于该遮挡部分的位置处仅出现呈孤立点状的遮挡部分，则将k-1时刻的线状图像中代表遮挡部分两端的两个轮廓点分别与k时刻的线状图像中代表遮挡部分的孤立点相连，如图4a所示，右侧的竖直线对应的是k时刻的线状图像；
3)k-1时刻的线状图像中具有一定长度的遮挡部分，k时刻的线状图像中对应于该遮挡部分的位置处不再出现遮挡部分，该遮挡部分不再与其它轮廓点连接，则将k-1时刻的线状图像中的遮挡部分的两端对应的轮廓点连接起来，如图4b所示，右侧的竖直线对应的是k时刻的线状图像，此时未出现被遮挡；
4)k-1时刻的线状图像中呈非孤立点状的遮挡部分(遮挡部分具有一定长度)，k时刻的线状图像中对应于该非孤立点状遮挡部分的位置继续出现非孤立点状遮挡部分，则将k-1时刻的线状图像中代表遮挡部分两端的轮廓点分别与k时刻的线状图像中对应位置代表遮挡部分两端的轮廓点连接起来，即k-1时刻的线状图像中位于上方的轮廓点与k时刻的线状图像中位于上方的轮廓点连接，k-1时刻的线状图像中位于下方的轮廓点与k时刻的线状图像中位于下方的轮廓点连接，如图5所示，图中的竖直线对应的是k-1时刻的线状图像；
5)k-1时刻的线状图像中呈非孤立点状的遮挡部分(遮挡部分具有一定长度)，k时刻的线状图像中对应于该非孤立点状遮挡部分的位置中出现至少两个遮挡部分且相邻两个遮挡部分中间为非遮挡部分，则将k-1时刻的线状图像中代表遮挡部分两端的轮廓点分别与k时刻的线状图像中对应位置代表遮挡部分两端的轮廓点连接起来(即k-1时刻的线状图像中位于上方的轮廓点与k时刻的线状图像中位于上方的遮挡部分上端对应的轮廓点连接，k-1时刻的线状图像中位于下方的轮廓点与k时刻的线状图像中位于下方的遮挡部分下端对应的轮廓点连接)，并且将k-1时刻的线状图像中对应于k时刻的线状图像的非遮挡部分的任意一点分别与k时刻的线状图像中代表非遮挡部分两端的轮廓点连接起来或者直接将k时刻的非遮挡部分两端的轮廓点连接起来；
如图6a至6d所示，图中的竖直线对应的是k-1时刻的线状图像，剖面线填充的区域为非遮挡部分，k-1时刻的线状图像中只有具有一定长度的遮挡部分，k时刻的线状图像中对应于k-1时刻的遮挡部分的位置中均会出现两个遮挡部分以及位于两个遮挡部分之间的非遮挡部分，不同的是图6a和图6b是整体轮廓线的内部出现未遮挡部分，而图6c和图6d是整体轮廓线存在凹陷区；
6)k-1时刻的线状图像中位于相邻两个遮挡部分中间的非遮挡部分，k时刻的线状图像中对应于该非遮挡部分的位置不再出现非遮挡部分(即相邻两个遮挡部分成为一个整体)或仅出现呈孤立点状的非遮挡部分，则将k-1时刻的线状图像中相邻两个遮挡部分靠近彼此的两个轮廓点(代表上方遮挡部分下端的轮廓点和代表下方遮挡部分上端的轮廓点，也即非遮挡部分的两端对应的轮廓点)分别与该孤立点连接起来或将两个轮廓点连接起来，并且将k-1时刻的线状图像中代表上方遮挡部分上端的轮廓点和代表下方遮挡部分下端的轮廓点与k时刻的线状图像中代表遮挡部分两端的两个轮廓点对应连接起来；
如图7a、图7d所示，图中的竖直线对应的是k时刻的线状图像，剖面线填充的区域为非遮挡部分，k-1时刻的线状图像中存在两个遮挡部分并且在两个遮挡部分之间是非遮挡部分，而k时刻的线状图像中对应于非遮挡部分的位置不再出现非遮挡部分，将k-1时刻的线状图像中相邻两个遮挡部分靠近彼此的两个轮廓点直接连接起来；
如图7b、图7c所示，图中的竖直线对应的是k时刻的线状图像，剖面线填充的区域为非遮挡部分，k-1时刻的线状图像中存在两个遮挡部分并且在两个遮挡部分之间是非遮挡部分，而k时刻的线状图像中对应于非遮挡部分的位置仅出现呈孤立点状的非遮挡部分，将k-1时刻的线状图像中相邻两个遮挡部分靠近彼此的两个轮廓点与k时刻的线状图像中的孤立点分别连接。
对应地，所述独有特征信息为所述目标体的整体特征轮廓线和/或内部特征轮廓线，所述待识别特征信息为所述被检测体的整体轮廓线和/或内部轮廓线，且所述待识别特征信息包含的轮廓线类别与所述独有特征信息包含的轮廓线类别相同。此处的轮廓线类别指的是轮廓线是整体的还是内部的，也就是说，待识别特征信息为被检测体的整体轮廓线，对应地独有特征信息为目标体的整体特征轮廓线；待识别特征信息为被检测体的内部轮廓线，对应地独有特征信息为目标体的内部特征轮廓线；待识别特征信息为被检测体的整体轮廓线和内部轮廓线，对应地独有特征信息为目标体的整体特征轮廓线和内部特征轮廓线。
当下述条件中任一项成立时，认定所述目标体的独有特征信息出现在所述被检测体的待识别特征信息：
条件1，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同；
条件2，所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同；
条件3，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同，且所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同。
当然，结合本实施例和实施例三，所述独有特征信息还包括所述整体特征轮廓线和/或所述内部特征轮廓线的属性信息，所述属性信息为所述整体特征轮廓线和/或所述内部特征轮廓线的尺寸信息、不同内部特征轮廓线在所述整体特征轮廓线中的位置信息、不同内部特征轮廓线之间的相对位置信息、所述内部特征轮廓线的数量信息、所述内部特征轮廓线的关联性信息。当下述条件中任一项成立时，则认定所述目标体的独有特征信息出现在所述被检测体的待识别特征信息：
条件1，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同；
条件2，所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同；
条件3，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同，且所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同；
条件4，所述被检测体的整体轮廓线的属性信息与所述目标体的整体特征轮廓线的属性信息相同；
条件5，所述被检测体的内部轮廓线的属性信息与所述目标体中对应的内部特征轮廓线的属性信息相同；
条件6，所述被检测体的整体轮廓线的属性信息与所述目标体的整体特征轮廓线的属性信息相同，且所述被检测体的内部轮廓线的属性信息与所述目标体中对应的内部特征轮廓线的属性信息相同。
实施例五
与实施例二不同的是，本实施例中的独有特征信息为所述目标体的3D模型特征，所述待识别特征信息为被检测体的3D模型。
所述传感器装置为设置在电梯轿厢的出入口一侧的距离传感器，或者包括设置在电梯轿厢的出入口一侧的第一距离传感器和设置在电梯轿厢的出入口另一侧的第二距离传感器，所述第一距离传感器和所述第二距离传感器在电梯轿厢进深方向上的间距为设定距离。
当所述被检测体的3D模型包含所述目标体的至少一个所述3D模型特征时，判定所述被检测体为所述目标体，否则判定所述被检测体不是所述目标体。
基于前述五个实施例的电梯识别方法的电梯识别装置，包括与电梯控制器连接的识别控制器，所述识别控制器包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时能实现前述实施例所述的方法。
采用上述电梯识别系统的电梯，该电梯包含一包括与电梯控制器连接的识别控制器的电梯识别装置，所述识别控制器包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时能实现电梯识别方法的步骤。
以上通过具体实施例对本发明进行了详细的说明，上述实施例仅仅是本发明的较佳实施例，本发明并不局限于上述实施方式。在不脱离本发明原理的情况下，本领域的技术人员做出的等效置换和改进，均应视为在本发明所保护的技术范畴内。

Claims (29)

1.一种电梯识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，对需要阻止进入电梯轿厢的目标体进行特征抽取，得到所述目标体的独有特征信息，所述独有特征信息包括所述目标体的特征轮廓线以及所述特征轮廓线的属性信息，所述属性信息为不同特征轮廓线的尺寸信息、不同特征轮廓线在所述目标体的由所有特征轮廓线组成的整体图形中的位置信息、不同特征轮廓线之间的相对位置信息、相同特征轮廓线的数量信息、不同特征轮廓线的数量信息、所有特征轮廓线的数量信息、所述特征轮廓线的关联性信息中的至少一个；
步骤S2，利用传感器装置获取经过感应区域且进入电梯轿厢的被检测体的所有线状图像；
步骤S3，利用所有的所述线状图像构造所述被检测体的整体图像；
步骤S4，基于所述整体图像建立所述被检测体的待识别特征信息，且所述被检测体的所述待识别特征信息的属性与所述目标体的所述独有特征信息的属性一致，所述待识别特征信息为被检测体轮廓线；
步骤S5，判断所述目标体的所述独有特征信息是否出现在所述被检测体的所述待识别特征信息中，如果所述目标体的所述独有特征信息出现在所述被检测体的所述待识别特征信息中，判定所述被检测体为所述目标体，否则判定所述被检测体不是所述目标体。
2.根据权利要求1所述的电梯识别方法，其特征在于，所述步骤S3通过将所有相邻的线状图像中距离最近的两个轮廓点依次连接得到所述被检测体轮廓线，所述轮廓点是指某一线状图像中各遮挡部分的端点或非遮挡部分的端点。
3.根据权利要求2所述的电梯识别方法，其特征在于，当所述被检测体轮廓线包含所述目标体的至少一个特征轮廓线时，判定所述被检测体为所述目标体，否则判定所述被检测体不是所述目标体。
4.根据权利要求1所述的电梯识别方法，其特征在于，当下述条件中任一项成立时，认定所述目标体的独有特征信息出现在所述被检测体的待识别特征信息：
条件1，所述被检测体轮廓线包含所述目标体的至少一个特征轮廓线；
条件2，所述被检测体轮廓线包含的所述特征轮廓线的属性信息与所述目标体中对应的所述特征轮廓线的属性信息相同。
5.根据权利要求1所述的电梯识别方法，其特征在于，所述传感器装置为设置在电梯轿厢的出入口一侧侧壁上的至少两个传感器组，每个所述传感器组由多个点状传感器组成且形成长条状的感应区域，相邻的所述传感器组在电梯轿厢的进深方向上的间距为设定距离，所述步骤S3利用得到的各个线状图像及其检测时刻以及检测时被检测体的移动速度构建所述整体图像。
6.根据权利要求1所述的电梯识别方法，其特征在于，所述传感器装置为设置在电梯轿厢出入口的一个传感器组，所述传感器组由多个点状传感器组成且形成长条状的感应区域，所述步骤S3利用得到的各个线状图像及其检测时刻构建所述整体图像。
7.根据权利要求2或3所述的电梯识别方法，其特征在于，按照如下步骤将所述被检测体轮廓线区分为内部轮廓线和整体轮廓线：
步骤A1，将所述被检测体轮廓线置入直角坐标系中，所述被检测体轮廓线是一组由各自独立的封闭曲线组成的曲线组；
步骤A2，针对任意一条独立封闭曲线A，如果独立封闭曲线A上存在一点a(ax，ay)，使得不同于所述独立封闭曲线A的其余所有独立封闭曲线B上的所有点b(bx，by)满足如下任一条件，则所述独立封闭曲线A为整体轮廓线，否则所述独立封闭曲线A为内部轮廓线：
条件1，bx<ax；
条件2，bx>ax；
条件3，by<ay；
条件4，by>ay。
8.根据权利要求7所述的电梯识别方法，其特征在于，所述独有特征信息为所述目标体的整体特征轮廓线和/或内部特征轮廓线，所述待识别特征信息为所述被检测体的整体轮廓线和/或内部轮廓线，且所述待识别特征信息包含的轮廓线类别与所述独有特征信息包含的轮廓线类别相同。
9.根据权利要求8所述的电梯识别方法，其特征在于，当下述条件中任一项成立时，认定所述目标体的独有特征信息出现在所述被检测体的待识别特征信息：
条件1，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同；
条件2，所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同；
条件3，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同，且所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同。
10.根据权利要求8所述的电梯识别方法，其特征在于，所述独有特征信息还包括所述整体特征轮廓线和/或所述内部特征轮廓线的属性信息，所述属性信息为所述整体特征轮廓线和/或所述内部特征轮廓线的尺寸信息、不同内部特征轮廓线在所述整体特征轮廓线中的位置信息、不同内部特征轮廓线之间的相对位置信息、所述内部特征轮廓线的数量信息、所述内部特征轮廓线的关联性信息。
11.根据权利要求10所述的电梯识别方法，其特征在于，当下述条件中任一项成立时，则认定所述目标体的独有特征信息出现在所述被检测体的待识别特征信息：
条件1，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同；
条件2，所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同；
条件3，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同，且所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同；
条件4，所述被检测体的整体轮廓线的属性信息与所述目标体的整体特征轮廓线的属性信息相同；
条件5，所述被检测体的内部轮廓线的属性信息与所述目标体中对应的内部特征轮廓线的属性信息相同；
条件6，所述被检测体的整体轮廓线的属性信息与所述目标体的整体特征轮廓线的属性信息相同，且所述被检测体的内部轮廓线的属性信息与所述目标体中对应的内部特征轮廓线的属性信息相同。
12.根据权利要求1所述的电梯识别方法，其特征在于，所述独有特征信息为所述目标体的3D模型特征，所述待识别特征信息为被检测体的3D模型。
13.根据权利要求12所述的电梯识别方法，其特征在于，所述传感器装置为设置在电梯轿厢的出入口一侧的距离传感器，或者包括设置在电梯轿厢的出入口一侧的第一距离传感器和设置在电梯轿厢的出入口另一侧的第二距离传感器，所述第一距离传感器和所述第二距离传感器在电梯轿厢进深方向上的间距为设定距离。
14.根据权利要求12所述的电梯识别方法，其特征在于，当所述被检测体的3D模型包含所述目标体的至少一个所述3D模型特征时，判定所述被检测体为所述目标体，否则判定所述被检测体不是所述目标体。
15.一种电梯识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，对需要阻止进入电梯轿厢的目标体进行特征抽取，得到所述目标体的独有特征信息，所述独有特征信息为所述目标体的特征轮廓线；
步骤S2，利用传感器装置获取经过感应区域且进入电梯轿厢的被检测体的所有线状图像；
步骤S3，利用所有的所述线状图像构造所述被检测体的整体图像，将所有相邻的线状图像中距离最近的两个轮廓点依次连接得到所述被检测体轮廓线并将该被检测体轮廓线作为所述被检测体的整体图像，所述轮廓点是指某一线状图像中各遮挡部分的端点或非遮挡部分的端点；
步骤S4，基于所述整体图像建立所述被检测体的待识别特征信息，且所述被检测体的所述待识别特征信息的属性与所述目标体的所述独有特征信息的属性一致，所述待识别特征信息为被检测体轮廓线；
步骤S5，判断所述目标体的所述独有特征信息是否出现在所述被检测体的所述待识别特征信息中，如果所述目标体的所述独有特征信息出现在所述被检测体的所述待识别特征信息中，判定所述被检测体为所述目标体，否则判定所述被检测体不是所述目标体；
在步骤S4中，按照如下步骤将所述被检测体轮廓线区分为内部轮廓线和整体轮廓线：
步骤A1，将所述被检测体轮廓线置入直角坐标系中，所述被检测体轮廓线是一组由各自独立的封闭曲线组成的曲线组；
步骤A2，针对任意一条独立封闭曲线A，如果独立封闭曲线A上存在一点a(ax，ay)，使得不同于所述独立封闭曲线A的其余所有独立封闭曲线B上的所有点b(bx，by)满足如下任一条件，则所述独立封闭曲线A为整体轮廓线，否则所述独立封闭曲线A为内部轮廓线：
条件1，bx<ax；
条件2，bx>ax；
条件3，by<ay；
条件4，by>ay。
16.根据权利要求15所述的电梯识别方法，其特征在于，当所述被检测体轮廓线包含所述目标体的至少一个特征轮廓线时，判定所述被检测体为所述目标体，否则判定所述被检测体不是所述目标体。
17.根据权利要求15所述的电梯识别方法，其特征在于，所述目标体的独有特征信息还包括所述特征轮廓线的属性信息，所述属性信息为不同特征轮廓线的尺寸信息、不同特征轮廓线在所述目标体的由所有特征轮廓线组成的整体图形中的位置信息、不同特征轮廓线之间的相对位置信息、相同特征轮廓线的数量信息、不同特征轮廓线的数量信息、所有特征轮廓线的数量信息、所述特征轮廓线的关联性信息中的至少一个。
18.根据权利要求17所述的电梯识别方法，其特征在于，当下述条件中任一项成立时，认定所述目标体的独有特征信息出现在所述被检测体的待识别特征信息：
条件1，所述被检测体轮廓线包含所述目标体的至少一个特征轮廓线；
条件2，所述被检测体轮廓线包含的所述特征轮廓线的属性信息与所述目标体中对应的所述特征轮廓线的属性信息相同。
19.根据权利要求15所述的电梯识别方法，其特征在于，所述传感器装置为设置在电梯轿厢的出入口一侧侧壁上的至少两个传感器组，每个所述传感器组由多个点状传感器组成且形成长条状的感应区域，相邻的所述传感器组在电梯轿厢的进深方向上的间距为设定距离，所述步骤S3利用得到的各个线状图像及其检测时刻以及检测时被检测体的移动速度构建所述整体图像。
20.根据权利要求15所述的电梯识别方法，其特征在于，所述传感器装置为设置在电梯轿厢出入口的一个传感器组，所述传感器组由多个点状传感器组成且形成长条状的感应区域，所述步骤S3利用得到的各个线状图像及其检测时刻构建所述整体图像。
21.根据权利要求15所述的电梯识别方法，其特征在于，所述独有特征信息为所述目标体的整体特征轮廓线和/或内部特征轮廓线，所述待识别特征信息为所述被检测体的整体轮廓线和/或内部轮廓线，且所述待识别特征信息包含的轮廓线类别与所述独有特征信息包含的轮廓线类别相同。
22.根据权利要求21所述的电梯识别方法，其特征在于，当下述条件中任一项成立时，认定所述目标体的独有特征信息出现在所述被检测体的待识别特征信息：
条件1，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同；
条件2，所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同；
条件3，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同，且所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同。
23.根据权利要求21所述的电梯识别方法，其特征在于，所述独有特征信息还包括所述整体特征轮廓线和/或所述内部特征轮廓线的属性信息，所述属性信息为所述整体特征轮廓线和/或所述内部特征轮廓线的尺寸信息、不同内部特征轮廓线在所述整体特征轮廓线中的位置信息、不同内部特征轮廓线之间的相对位置信息、所述内部特征轮廓线的数量信息、所述内部特征轮廓线的关联性信息。
24.根据权利要求23所述的电梯识别方法，其特征在于，当下述条件中任一项成立时，则认定所述目标体的独有特征信息出现在所述被检测体的待识别特征信息：
条件1，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同；
条件2，所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同；
条件3，所述被检测体的整体轮廓线与所述目标体的整体特征轮廓线相同，且所述被检测体的内部轮廓线与所述目标体的至少一个内部特征轮廓线相同；
条件4，所述被检测体的整体轮廓线的属性信息与所述目标体的整体特征轮廓线的属性信息相同；
条件5，所述被检测体的内部轮廓线的属性信息与所述目标体中对应的内部特征轮廓线的属性信息相同；
条件6，所述被检测体的整体轮廓线的属性信息与所述目标体的整体特征轮廓线的属性信息相同，且所述被检测体的内部轮廓线的属性信息与所述目标体中对应的内部特征轮廓线的属性信息相同。
25.根据权利要求15所述的电梯识别方法，其特征在于，所述独有特征信息为所述目标体的3D模型特征，所述待识别特征信息为被检测体的3D模型。
26.根据权利要求25所述的电梯识别方法，其特征在于，所述传感器装置为设置在电梯轿厢的出入口一侧的距离传感器，或者包括设置在电梯轿厢的出入口一侧的第一距离传感器和设置在电梯轿厢的出入口另一侧的第二距离传感器，所述第一距离传感器和所述第二距离传感器在电梯轿厢进深方向上的间距为设定距离。
27.根据权利要求25所述的电梯识别方法，其特征在于，当所述被检测体的3D模型包含所述目标体的至少一个所述3D模型特征时，判定所述被检测体为所述目标体，否则判定所述被检测体不是所述目标体。
28.一种电梯识别装置，其特征在于，包括与电梯控制器连接的识别控制器，所述识别控制器包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时能实现权利要求1至27任一项所述的方法。
29.一种电梯，其特征在于，所述电梯包含权利要求28所述的电梯识别装置。
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