CN113071965B - 基于电梯的牲畜监控方法以及基于电梯的牲畜监控装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于电梯的牲畜监控方法以及基于电梯的牲畜监控装置，所述监控方法包括：获取预设牲畜识别模型；获取电梯轿厢的监控图像，所述监控图像包括多张不同视角获取的监控图像；基于所述预设牲畜识别模型对所述监控图像进行识别，获得对应的识别结果；基于所述识别结果生成对应的牲畜监控信息。通过对传统电梯进行细分领域的改进，在通过垂直养殖系统对牲畜进行饲养的过程中，通过电梯对牲畜的生长状况进行智能化识别以及对电梯进行智能化控制，从而有效提高对牲畜饲养的监控精确性，提高了电梯控制的智能化程度，提高了企业经营效益。

Description

基于电梯的牲畜监控方法以及基于电梯的牲畜监控装置

技术领域

本发明涉及电梯控制技术领域，具体地涉及一种基于电梯的牲畜监控方法以及一种基于电梯的牲畜监控装置。

背景技术

随着电梯的普及化应用，以及城市发展带来的土地资源越来越宝贵，传统的地面饲养方法因为其占地面积较大，单位面积的饲养效益较低，因此为牲畜的饲养管理带来了极大的不便，提高了饲养成本。

为了解决上述技术问题，现有技术中存在通过建造牲畜饲养建筑物，并在建筑物的多层饲养牲畜，从而降低饲养过程中的土地占地面积，提高饲养收益率，并进一步在该建筑物中配置电梯，用于对牲畜、人以及饲料等物资进行垂直的运输操作。

然而在实际应用过程中，由于采用垂直多层的饲养方式对牲畜进行饲养，因此饲养员无法直接对每层的牲畜的生长状况进行直观的观察，以及对每层的牲畜的饲养和生长状况进行很好的管理。因此现有的垂直饲养方式依然采用人工饲养的方式，通过人为将牲畜驱赶至不同楼层以进行饲养，同时通过人工对牲畜的饲养、生长状况进行管理。

然而一方面，由于牲畜的生长速度较慢，人工饲养的方式无法准确观察出每个牲畜的生长状况；另一方面，人工饲养方式需要消耗大量的人力资源进行管理，因此为企业造成了极大的管理成本，同时降低了对牲畜的管理效率。

发明内容

为了克服现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例提供一种基于电梯的牲畜监控方法，通过利用牲畜在电梯运输过程中的图像信息对牲畜的生长状况进行智能化监控，从而有效降低了饲养人员的工作量，提供了工作效率，同时提高了对牲畜的饲养精确性，提高了饲养良品率。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种基于电梯的牲畜监控方法，所述监控方法包括：获取预设牲畜识别模型；获取电梯轿厢的监控图像，所述监控图像包括多张不同视角获取的监控图像；基于所述预设牲畜识别模型对所述监控图像进行识别，获得对应的识别结果；基于所述识别结果生成对应的牲畜监控信息。

优选地，在所述获取预设牲畜识别模型之前，所述监控方法还包括：获取预设深度学习模型；获取待学习牲畜种类以及与每个所述待学习牲畜种类对应的多个学习样本；基于所述预设深度学习模型对所述学习样本进行学习，获得学习后模型；对所述学习后模型进行优化，以创建所述预设牲畜识别模型。

优选地，所述识别结果包括种类识别信息、数量识别信息、尺寸识别信息，所述基于所述识别结果生成对应的牲畜监控信息，包括：获取预设牲畜种类以及对应的预设牲畜数量和预设牲畜尺寸；在所述预设牲畜种类中获取与所述种类识别信息相匹配的匹配牲畜种类；获取所述数量识别信息与所述匹配牲畜种类对应的匹配牲畜数量的第一匹配结果，并生成对应的第一牲畜监控信息；获取所述尺寸识别信息与所述匹配牲畜种类对应的匹配牲畜尺寸的第二匹配结果，并生成对应的第二牲畜监控信息；基于所述第一牲畜监控信息和所述第二牲畜监控信息生成所述牲畜监控信息。

优选地，所述监控方法还包括：获取与所述预设牲畜种类对应的预设牲畜楼层；基于所述预设牲畜楼层获取与所述种类识别信息对应的匹配牲畜楼层；生成与所述匹配牲畜楼层对应的楼层登记信息；判断是否获取到与所述楼层登记信息对应的修改信息；在获取到所述修改信息的情况下，基于所述修改信息对所述楼层登记信息进行修改，获得修改后楼层登记信息；基于所述楼层登记信息或所述修改后楼层登记信息执行对应的电梯控制操作。

优选地，所述电梯还包括用于输出牲畜驱赶信号的驱赶装置，所述监控方法还包括：判断电梯是否运行至与所述楼层登记信息或所述修改后楼层登记信息对应的目的楼层；在确定所述电梯运行至所述目的楼层的情况下，控制所述驱赶装置输出所述牲畜驱赶信号；获取牲畜在所述牲畜驱赶信号下的反馈信息，所述反馈信息包括行走姿态信息；基于所述动作反馈信息生成第三牲畜监控信息；基于所述第一牲畜监控信息、所述第二牲畜监控信息和所述第三牲畜监控信息生成所述牲畜监控信息。

相应的，本发明实施例还提供一种基于电梯的牲畜监控装置，所述监控装置包括：模型获取单元，用于获取预设牲畜识别模型；图像获取单元，用于获取电梯轿厢的监控图像，所述监控图像包括多张不同视角获取的监控图像；识别单元，用于基于所述预设牲畜识别模型对所述监控图像进行识别，获得对应的识别结果；监控单元，用于基于所述识别结果生成对应的牲畜监控信息。

优选地，所述监控装置还包括模型建立单元，所述模型建立单元包括：预设模型获取模块，用于在所述获取预设牲畜识别模型之前，获取预设深度学习模型；样本获取模块，用于获取待学习牲畜种类以及与每个所述待学习牲畜种类对应的多个学习样本；学习模块，用于基于所述预设深度学习模型对所述学习样本进行学习，获得学习后模型；模型建立模块，用于对所述学习后模型进行优化，以创建所述预设牲畜识别模型。

优选地，所述识别结果包括种类识别信息、数量识别信息、尺寸识别信息，所述监控单元包括：初始信息获取模块，用于获取预设牲畜种类以及对应的预设牲畜数量和预设牲畜尺寸；种类匹配模块，用于在所述预设牲畜种类中获取与所述种类识别信息相匹配的匹配牲畜种类；第一监控模块，用于获取所述数量识别信息与所述匹配牲畜种类对应的匹配牲畜数量的第一匹配结果，并生成对应的第一牲畜监控信息；第二监控模块，用于获取所述尺寸识别信息与所述匹配牲畜种类对应的匹配牲畜尺寸的第二匹配结果，并生成对应的第二牲畜监控信息；第一信息生成模块，用于基于所述第一牲畜监控信息和所述第二牲畜监控信息生成所述牲畜监控信息。

优选地，所述监控装置还包括楼层登记单元，所述楼层登记单元包括：预设楼层获取模块，用于获取与所述预设牲畜种类对应的预设牲畜楼层；匹配楼层获取模块，用于基于所述预设牲畜楼层获取与所述种类识别信息对应的匹配牲畜楼层；楼层登记模块，用于生成与所述匹配牲畜楼层对应的楼层登记信息；第一判断模块，用于判断是否获取到与所述楼层登记信息对应的修改信息；修改模块，用于在获取到所述修改信息的情况下，基于所述修改信息对所述楼层登记信息进行修改，获得修改后楼层登记信息；电梯控制模块，用于基于所述楼层登记信息或所述修改后楼层登记信息执行对应的电梯控制操作。

优选地，所述电梯还包括用于输出牲畜驱赶信号的驱赶装置，所述监控单元还包括：第二判断模块，用于判断电梯是否运行至与所述楼层登记信息或所述修改后楼层登记信息对应的目的楼层；驱赶模块，用于在确定所述电梯运行至所述目的楼层的情况下，控制所述驱赶装置输出所述牲畜驱赶信号；反馈获取模块，用于获取牲畜在所述牲畜驱赶信号下的反馈信息，所述反馈信息包括行走姿态信息；第三监控模块，用于基于所述反馈信息生成第三牲畜监控信息；第二信息生成模块，用于基于所述第一牲畜监控信息、所述第二牲畜监控信息和所述第三牲畜监控信息生成所述牲畜监控信息。

通过本发明提供的技术方案，本发明至少具有如下技术效果：

通过对传统电梯进行细分领域的改进，在通过垂直养殖系统对牲畜进行饲养的过程中，通过电梯对牲畜的生长状况进行智能化识别以及对电梯进行智能化控制，从而有效提高对牲畜饲养的监控精确性，提高了电梯控制的智能化程度，提高了企业经营效益。

本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：

图1是本发明实施例提供的基于电梯的牲畜监控方法的具体实现流程图；

图2是本发明实施例提供的基于电梯的牲畜监控方法中基于识别结果生成对应的牲畜监控信息的具体实现流程图；

图3本发明实施例提供的基于电梯的牲畜监控装置的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。

本发明实施例中的术语“系统”和“网络”可被互换使用。“多个”是指两个或两个以上，鉴于此，本发明实施例中也可以将“多个”理解为“至少两个”。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。另外，需要理解的是，在本发明实施例的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。

请参见图1，本发明实施例提供一种基于电梯的牲畜监控方法，所述监控方法包括：

S10)获取预设牲畜识别模型；

S20)获取电梯轿厢的监控图像，所述监控图像包括多张不同视角获取的监控图像；

S30)基于所述预设牲畜识别模型对所述监控图像进行识别，获得对应的识别结果；

S40)基于所述识别结果生成对应的牲畜监控信息。

在本发明实施例中，在所述获取预设牲畜识别模型之前，所述监控方法还包括：获取预设深度学习模型；获取待学习牲畜种类以及与每个所述待学习牲畜种类对应的多个学习样本；基于所述预设深度学习模型对所述学习样本进行学习，获得学习后模型；对所述学习后模型进行优化，以创建所述预设牲畜识别模型。

为了提高电梯在特定技术领域的智能化程度，降低牲畜饲养的复杂度和难度，在一种可能的实施方式中，通过训练深度学习模型对牲畜进行智能化识别，例如在具有垂直饲养系统的建筑物中配置电梯，在该电梯中应用本发明实施例提供的基于电梯的牲畜监控方法。在实际应用过程中，可以首先建立预设牲畜识别模型，例如该预设牲畜识别模型为根据当前饲养的牲畜种类训练生成，或根据常见的牲畜饲养类型训练生成。

在一种实施例中，首先获取预设深度学习模型，例如该预设深度学习模型为RNN(循环神经网络，Recurrent Neural Networks)模型，然后获取待学习牲畜种类，例如待学习牲畜种类包括鸡、鸭、鹅和猪等牲畜，以及进一步获取每种牲畜的多个待学习样本，例如该待学习样本为牲畜的图片样本，此时通过RNN对每种牲畜的多个图片样本进行深度学习，并获得对应的学习后模型，此时对上述学习后模型进行优化，例如可以由技术人员根据该学习模型的识别准确率对学习后模型的参数进行调整，以获得参数调整后模型，此时可以进一步以该参数调整后模型对上述多个图片样本进行学习，从而获得优化后模型，并将该优化后模型作为预设牲畜识别模型。

在电梯使用过程中，饲养人员可以将不同种类的牲畜饲养在建筑物的不同楼层，在饲养过程中，可以按照预设时间周期(例如每天1次)将牲畜驱赶至楼下空地进行定期放养，在将牲畜从楼上运输至楼下的过程中，电梯获取电梯轿厢中的监控图像，例如在本发明实施例中，在电梯轿厢顶部安装多目摄像头，或在电梯轿厢顶部的不同位置安装多个摄像头，以同时获取多张具有不同视角的监控图像，并将监控图像发送至预设牲畜识别模型进行识别，从而获得对当前轿厢中牲畜的识别结果，并根据该识别结果生成对应的牲畜监控信息。

在本发明实施例中，通过采用深度识别模型对牲畜的生长状况进行智能化识别，而不需要进行实时的人工观察，从而在垂直饲养系统的饲养过程中，有效降低饲养人员的饲养难度和饲养工作量，提高了工作效率，同时一旦牲畜的生长状况存在异常，则能够及时发现和准确定位，有效提高了饲养精确性和牲畜的良品率，提高了企业的经营效益。

在本发明实施例中，通过采用多目摄像头或多个视角的摄像头采集电梯轿厢中不同视角的多个监控图像，在通过预设牲畜识别模型对监控图像进行识别的过程中，能够获取到具有深度信息的监控图像，从而有效避免因光线差异或牲畜身体上的污渍而造成的识别偏差(例如牲畜身体部分区域与环境颜色差不多而导致无法准确识别牲畜的轮廓)，从而有效提高了对牲畜进行识别的精确性和可靠性，为后续精确分析提供了精确的数据基础。

例如请参见图2，在本发明实施例中，所述识别结果包括种类识别信息、数量识别信息、尺寸识别信息，所述基于所述识别结果生成对应的牲畜监控信息，包括：

S41)获取预设牲畜种类以及对应的预设牲畜数量和预设牲畜尺寸；

S42)在所述预设牲畜种类中获取与所述种类识别信息相匹配的匹配牲畜种类；

S43)获取所述数量识别信息与所述匹配牲畜种类对应的匹配牲畜数量的第一匹配结果，并生成对应的第一牲畜监控信息；

S44)获取所述尺寸识别信息与所述匹配牲畜种类对应的匹配牲畜尺寸的第二匹配结果，并生成对应的第二牲畜监控信息；

S45)基于所述第一牲畜监控信息和所述第二牲畜监控信息生成所述牲畜监控信息。

在一种实施例中，在监控过程中，可以采取由饲养人员人工输入的方式输入预设牲畜种类，以及对应的预设牲畜数量和预设牲畜尺寸，作为牲畜开始饲养前的初始信息，例如该预设牲畜尺寸为牲畜的平均尺寸。也可以直接将牲畜驱赶至电梯轿厢，例如在电梯外召设置初次登记按钮，饲养人员点击初次登记按钮后打开轿门并将牲畜驱赶至轿厢内，此时电梯直接对牲畜进行识别，并将初次识别出的牲畜种类以及对应的牲畜数量和牲畜尺寸作为预设牲畜种类以及对应的预设牲畜数量和预设牲畜尺寸。

在后续的监控识别过程中，在获取到电梯轿厢的监控图像后，预设牲畜识别模型通过对监控图像进行识别以获得牲畜的种类识别信息、数量识别信息以及尺寸识别信息，此时将该种类识别信息与预设牲畜种类进行匹配，以在该预设牲畜种类中获取与该种类识别信息相匹配的匹配牲畜种类，例如识别出该牲畜为鹅，因此获取到预设牲畜种类的匹配牲畜种类为鹅，并进一步获取到与初始情况下鹅的牲畜数量(即匹配牲畜数量)为10只，然而此时该数量识别信息表面当前电梯轿厢中的额仅有9只，因此立即生成对应的第一牲畜监控信息，例如该第一牲畜监控信息为数量不匹配的提示监控信息，以及获取到初始情况下鹅的牲畜尺寸(即匹配牲畜尺寸)为宽*高＝10cm*30cm，而当前识别出的尺寸识别信息为13cm*37cm，进一步地，为了获取到每只鹅的生长状况信息，可以将获取到的每只鹅的尺寸识别信息依次与该匹配牲畜尺寸进行对比以获得每只鹅的生长率，若存在生长率低于预设阈值的尺寸识别信息，则可以生成对应的生长异常监控信息，否则生成生长正常的监控信息，同时记录本次识别的鹅的上述牲畜监控信息。

在本发明实施例中，通过在饲养的过程中，通过电梯对饲养的牲畜的生长状况进行自动智能化识别，而不需要人工观察，因此能够有效避免人工观察带来的偏差，能够有效提高饲养监控的精确性，同时一旦任意一只牲畜的生长状况出现异常，都能够及时发现并进行处理，从而有效提高了牲畜的存活率和良品率，提高了企业的经营效益。

在本发明实施例中，通过采用智能识别的方式，实现了牲畜的初始数据以及监控数据的获取自动化，而不再需要人工测量和登记，从而进一步降低了饲养人员的工作量，避免人工操作带来的误差，提高了精确性，提高了饲养人员的工作效率。

由于牲畜的饲养现场往往具有较多的污渍(泥土、粪便等)，因此为了避免饲养人员频繁与电梯的外召面板或内召面板接触而导致卫生事故的发生，需要进一步提高电梯的控制智能化以提高牲畜电梯的使用安全性。

例如在本发明实施例中，所述监控方法还包括：获取与所述预设牲畜种类对应的预设牲畜楼层；基于所述预设牲畜楼层获取与所述种类识别信息对应的匹配牲畜楼层；生成与所述匹配牲畜楼层对应的楼层登记信息；判断是否获取到与所述楼层登记信息对应的修改信息；在获取到所述修改信息的情况下，基于所述修改信息对所述楼层登记信息进行修改，获得修改后楼层登记信息；基于所述楼层登记信息或所述修改后楼层登记信息执行对应的电梯控制操作。

进一步地，在本发明实施例中，所述电梯还包括用于输出牲畜驱赶信号的驱赶装置，所述监控方法还包括：判断电梯是否运行至与所述楼层登记信息或所述修改后楼层登记信息对应的目的楼层；在确定所述电梯运行至所述目的楼层的情况下，控制所述驱赶装置输出所述牲畜驱赶信号；获取牲畜在所述牲畜驱赶信息下的反馈信息，所述反馈信息包括行走姿态信息；基于所述动作反馈信息生成第三牲畜监控信息；基于所述第一牲畜监控信息、所述第二牲畜监控信息和所述第三牲畜监控信息生成所述牲畜监控信息。

在一种可能的实施方式中，在将牲畜放入垂直饲养系统中进行饲养时，饲养人员可以在电梯控制系统中手动登记该牲畜的饲养楼层，在实际运输过程中，首先获取预设牲畜种类对应的预设牲畜楼层，例如该预设牲畜楼层存储于电梯控制系统中，当电梯轿厢中赶入牲畜并关闭轿厢后，电梯对牲畜进行识别并获取到对应的种类识别信息，此时进一步根据该预设牲畜楼层获取到与种类识别信息对应的匹配牲畜楼层，此时自动生成与该匹配牲畜楼层对应的楼层登记信息，例如对当前轿厢内的牲畜进行识别后确定该牲畜为鸭，而鸭的预设牲畜楼层为3楼，而此时电梯楼层处于3楼，即此时鸭被驱赶至楼下放养，因此自动生成1楼的楼层登记信息。

在另一种实施例中，在确定当前轿厢内的牲畜为鸭后，进一步获取到电梯当前的楼层为1楼，即此时鸭被驱赶至饲养楼层，因此自动生成3楼的楼层登记信息。在生成该楼层登记信息后，为了保证楼层登记的正确性，进一步判断是否获取到与该楼层登记信息对应的修改信息，例如在本发明实施例中，未获取到修改信息，因此根据该楼层登记信息控制电梯运行至3楼并打开电梯，以驱赶鸭离开当前轿厢。

例如在本发明实施例中，在电梯轿厢中可以配置用于输出牲畜驱赶信号的驱赶装置，在开始运输牲畜后，电梯实时监控是否运行至与楼层登记信息或修改后楼层登记信息对应的目的楼层，在运行至目的楼层后，控制电梯打开轿门并控制驱赶装置输出牲畜驱赶信号，例如该牲畜驱赶信号为高频驱赶噪声，并实时监控牲畜在该牲畜驱赶信号下的反馈信息，例如获取牲畜在该牲畜驱赶信号下的行走姿态信息，若存在某牲畜在牲畜驱赶信号的作用下依然无法移动出电梯轿厢或移动姿态异常，则立即生成生长状况异常的第三牲畜监控信息，饲养人员在看到该牲畜监控信息后立即采取对应的措施。

在本发明实施例中，通过对牲畜电梯进行进一步的智能化改进，饲养人员只需要将牲畜驱赶至轿厢内，电梯轿厢自动登记对应的楼层并将牲畜驱赶至电梯轿厢外，而不再需要饲养人员手动点击内召面板或人工驱赶牲畜离开轿厢，从而进一步优化饲养人员的工作内容，降低了工作量，提高了饲养人员的工作效率，提高了企业的经营效益。

下面结合附图对本发明实施例所提供的基于电梯的牲畜监控装置进行说明。

请参见图3，基于同一发明构思，本发明实施例提供一种基于电梯的牲畜监控装置，所述监控装置包括：模型获取单元，用于获取预设牲畜识别模型；图像获取单元，用于获取电梯轿厢的监控图像，所述监控图像包括多张不同视角获取的监控图像；识别单元，用于基于所述预设牲畜识别模型对所述监控图像进行识别，获得对应的识别结果；监控单元，用于基于所述识别结果生成对应的牲畜监控信息。

在本发明实施例中，所述监控装置还包括模型建立单元，所述模型建立单元包括：预设模型获取模块，用于在所述获取预设牲畜识别模型之前，获取预设深度学习模型；样本获取模块，用于获取待学习牲畜种类以及与每个所述待学习牲畜种类对应的多个学习样本；学习模块，用于基于所述预设深度学习模型对所述学习样本进行学习，获得学习后模型；模型建立模块，用于对所述学习后模型进行优化，以创建所述预设牲畜识别模型。

在本发明实施例中，所述识别结果包括种类识别信息、数量识别信息、尺寸识别信息，所述监控单元包括：初始信息获取模块，用于获取预设牲畜种类以及对应的预设牲畜数量和预设牲畜尺寸；种类匹配模块，用于在所述预设牲畜种类中获取与所述种类识别信息相匹配的匹配牲畜种类；第一监控模块，用于获取所述数量识别信息与所述匹配牲畜种类对应的匹配牲畜数量的第一匹配结果，并生成对应的第一牲畜监控信息；第二监控模块，用于获取所述尺寸识别信息与所述匹配牲畜种类对应的匹配牲畜尺寸的第二匹配结果，并生成对应的第二牲畜监控信息；第一信息生成模块，用于基于所述第一牲畜监控信息和所述第二牲畜监控信息生成所述牲畜监控信息。

在本发明实施例中，所述监控装置还包括楼层登记单元，所述楼层登记单元包括：预设楼层获取模块，用于获取与所述预设牲畜种类对应的预设牲畜楼层；匹配楼层获取模块，用于基于所述预设牲畜楼层获取与所述种类识别信息对应的匹配牲畜楼层；楼层登记模块，用于生成与所述匹配牲畜楼层对应的楼层登记信息；第一判断模块，用于判断是否获取到与所述楼层登记信息对应的修改信息；修改模块，用于在获取到所述修改信息的情况下，基于所述修改信息对所述楼层登记信息进行修改，获得修改后楼层登记信息；电梯控制模块，用于基于所述楼层登记信息或所述修改后楼层登记信息执行对应的电梯控制操作。

在本发明实施例中，所述电梯还包括用于输出牲畜驱赶信号的驱赶装置，所述监控单元还包括：第二判断模块，用于判断电梯是否运行至与所述楼层登记信息或所述修改后楼层登记信息对应的目的楼层；驱赶模块，用于在确定所述电梯运行至所述目的楼层的情况下，控制所述驱赶装置输出所述牲畜驱赶信号；反馈获取模块，用于获取牲畜在所述牲畜驱赶信号下的反馈信息，所述反馈信息包括行走姿态信息；第三监控模块，用于基于所述反馈信息生成第三牲畜监控信息；第二信息生成模块，用于基于所述第一牲畜监控信息、所述第二牲畜监控信息和所述第三牲畜监控信息生成所述牲畜监控信息。

以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式，但是，本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施例的技术构思范围内，可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。

本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

此外，本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施例的思想，其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。

Claims (8)

1.一种基于电梯的牲畜监控方法，其特征在于，所述监控方法包括：

获取预设牲畜识别模型；

获取电梯轿厢的监控图像，所述监控图像包括多张不同视角获取的监控图像；

基于所述预设牲畜识别模型对所述监控图像进行识别，获得对应的识别结果；

基于所述识别结果生成对应的牲畜监控信息；

所述识别结果包括种类识别信息、数量识别信息、尺寸识别信息，获取预设牲畜种类以及对应的预设牲畜数量和预设牲畜尺寸；

所述监控方法还包括：

获取与所述预设牲畜种类对应的预设牲畜楼层；

基于所述预设牲畜楼层获取与所述种类识别信息对应的匹配牲畜楼层；

生成与所述匹配牲畜楼层对应的楼层登记信息；

判断是否获取到与所述楼层登记信息对应的修改信息；

在获取到所述修改信息的情况下，基于所述修改信息对所述楼层登记信息进行修改，获得修改后楼层登记信息；

基于所述楼层登记信息或所述修改后楼层登记信息执行对应的电梯控制操作；

所述电梯还包括用于输出牲畜驱赶信号的驱赶装置，所述监控方法包括：

判断电梯是否运行至与所述楼层登记信息或所述修改后楼层登记信息对应的目的楼层；

在确定所述电梯运行至所述目的楼层的情况下，控制所述驱赶装置输出所述牲畜驱赶信号。

2.根据权利要求1所述的监控方法，其特征在于，在所述获取预设牲畜识别模型之前，所述监控方法还包括：

获取预设深度学习模型；

获取待学习牲畜种类以及与每个所述待学习牲畜种类对应的多个学习样本；

基于所述预设深度学习模型对所述学习样本进行学习，获得学习后模型；

对所述学习后模型进行优化，以创建所述预设牲畜识别模型。

3.根据权利要求1所述的监控方法，其特征在于，所述基于所述识别结果生成对应的牲畜监控信息，包括：

在所述预设牲畜种类中获取与所述种类识别信息相匹配的匹配牲畜种类；

获取所述数量识别信息与所述匹配牲畜种类对应的匹配牲畜数量的第一匹配结果，并生成对应的第一牲畜监控信息；

获取所述尺寸识别信息与所述匹配牲畜种类对应的匹配牲畜尺寸的第二匹配结果，并生成对应的第二牲畜监控信息；

基于所述第一牲畜监控信息和所述第二牲畜监控信息生成所述牲畜监控信息。

4.根据权利要求3所述的监控方法，其特征在于，所述监控方法还包括：

获取牲畜在所述牲畜驱赶信号下的反馈信息，所述反馈信息包括行走姿态信息；

基于所述反馈信息生成第三牲畜监控信息；

基于所述第一牲畜监控信息、所述第二牲畜监控信息和所述第三牲畜监控信息生成所述牲畜监控信息。

5.一种基于电梯的牲畜监控装置，其特征在于，所述监控装置包括：

模型获取单元，用于获取预设牲畜识别模型；

图像获取单元，用于获取电梯轿厢的监控图像，所述监控图像包括多张不同视角获取的监控图像；

识别单元，用于基于所述预设牲畜识别模型对所述监控图像进行识别，获得对应的识别结果；

监控单元，用于基于所述识别结果生成对应的牲畜监控信息；

所述识别结果包括种类识别信息、数量识别信息、尺寸识别信息，所述监控装置还包括模型建立单元，所述模型建立单元包括：预设模型获取模块，用于在所述获取预设牲畜识别模型之前，获取预设深度学习模型；

所述监控装置还包括楼层登记单元，所述楼层登记单元包括：

预设楼层获取模块，用于获取与所述预设牲畜种类对应的预设牲畜楼层；

匹配楼层获取模块，用于基于所述预设牲畜楼层获取与所述种类识别信息对应的匹配牲畜楼层；

楼层登记模块，用于生成与所述匹配牲畜楼层对应的楼层登记信息；

第一判断模块，用于判断是否获取到与所述楼层登记信息对应的修改信息；

修改模块，用于在获取到所述修改信息的情况下，基于所述修改信息对所述楼层登记信息进行修改，获得修改后楼层登记信息；

电梯控制模块，用于基于所述楼层登记信息或所述修改后楼层登记信息执行对应的电梯控制操作；

所述电梯还包括用于输出牲畜驱赶信号的驱赶装置，所述监控单元还包括：

第二判断模块，用于判断电梯是否运行至与所述楼层登记信息或所述修改后楼层登记信息对应的目的楼层；

驱赶模块，用于在确定所述电梯运行至所述目的楼层的情况下，控制所述驱赶装置输出所述牲畜驱赶信号。

6.根据权利要求5所述的监控装置，其特征在于，所述模型建立单元还包括：

样本获取模块，用于获取待学习牲畜种类以及与每个所述待学习牲畜种类对应的多个学习样本；

学习模块，用于基于所述预设深度学习模型对所述学习样本进行学习，获得学习后模型；

模型建立模块，用于对所述学习后模型进行优化，以创建所述预设牲畜识别模型。

7.根据权利要求5所述的监控装置，其特征在于，所述监控单元包括：

初始信息获取模块，用于获取预设牲畜种类以及对应的预设牲畜数量和预设牲畜尺寸；

种类匹配模块，用于在所述预设牲畜种类中获取与所述种类识别信息相匹配的匹配牲畜种类；

第一监控模块，用于获取所述数量识别信息与所述匹配牲畜种类对应的匹配牲畜数量的第一匹配结果，并生成对应的第一牲畜监控信息；

第二监控模块，用于获取所述尺寸识别信息与所述匹配牲畜种类对应的匹配牲畜尺寸的第二匹配结果，并生成对应的第二牲畜监控信息；

第一信息生成模块，用于基于所述第一牲畜监控信息和所述第二牲畜监控信息生成所述牲畜监控信息。

8.根据权利要求7所述的监控装置，其特征在于，所述监控单元还包括：

反馈获取模块，用于获取牲畜在所述牲畜驱赶信号下的反馈信息，所述反馈信息包括行走姿态信息；

第三监控模块，用于基于所述反馈信息生成第三牲畜监控信息；

第二信息生成模块，用于基于所述第一牲畜监控信息、所述第二牲畜监控信息和所述第三牲畜监控信息生成所述牲畜监控信息。

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