CN113158888A - 一种电梯异常视频识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电梯异常视频识别方法，其特征在于，该方法的处理步骤如下：S1、启动摄像头，并初始化参数；S2、摄像头获取视频数据，并实时对电梯侨厢进行监控；利用系统设备间隔相同时间从摄像头截取视频图像，并进行分析，该系统中包含对神经模型网络和Softmax Regression模型的构建，并用于结合视频识别和处理方式，对电梯侨厢内存在异常行为进行分析；S3、根据Softmax Regression模型获取的图像类别分类，发送图像类别消息，并进入到状态处理阶段；其技术要点为，通过人工智能技术，以电梯轿厢内安装的视频摄像头获取的视频数据为基础，通过实时视频分析，识别电梯停电、错位、超时开门等异常行为，确保电梯得到安全服务和及时救援。

Description

一种电梯异常视频识别方法
技术领域
本发明属于智能物联网领域，具体是一种电梯异常视频识别方法。
背景技术
电梯运行安全越来越受到政府、小区业主、物管的关注，尤其是电梯困人问题，带来了诸多的安全隐患。为解决电梯困人应急处理问题，电梯企业和维保企业提出了很多解决方案；比如应急电话、应急按钮、设备间监控等，但都没有达到满意的效果；尤其是当前电梯安全监管更加严格，对电梯线路改造或加装设备的要求越来越高，缺少通用方案解决这一问题；
现有技术中，电梯困人主要通过安保人员通过安防摄像头监看、被困电梯中人员电话报警等方式发现，整个过程存在信息滞后、安全可靠性差、无法及时响应等缺陷，且对于无物管保安的单体楼电梯尤为不利
因此，如何采用高科技手段，将被动通知改为主动识别并告警，成为电梯困人告警设备的重点研究和应用方向。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种电梯异常视频识别方法。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种电梯异常视频识别方法，该方法的处理步骤如下：
S1、启动摄像头，并初始化参数；
S2、摄像头获取视频数据，并实时对电梯侨厢进行监控；
利用系统设备间隔相同时间从摄像头截取视频图像，并进行分析，该系统中包含对神经模型网络和Softmax Regression模型的构建，并用于结合视频识别和处理方式，对电梯侨厢内存在异常行为进行分析；
S3、根据Softmax Regression模型获取的图像类别分类，发送图像类别消息，并进入到状态处理阶段；
S4、整个系统复位后，继续进行S2中监听图像的工作。
优选的，所述Softmax Regression模型中对电梯视频识别，可将视频图像分为四个分类状态问题，
其主要分类有：轿厢内无人、轿厢内有人且门开、轿厢内有人且门关闭以及轿厢内有人且处于应急灯模式。
优选的，所述Softmax Regression模型中使用模型分配概率，
具体为：该模型推测某个视频图像轿厢内有人且正常运行的概率是87％，是轿厢内有人且超时未开门的概率是10％，然后给予它代表其他三个状态的概率值。
优选的，在所述Softmax Regression模型中，为计算某视频图像的分类证据；
首先对该图像进行加权求和，同时加入一个干扰量b，公式如下：
Figure BDA0003027061330000021
然后，使用Softmax函数，把evidencex证据转换为概率y，公式如下：
y＝softmax(evidencex)
通过上述公式，对于每一个视频图像，它对于个四个分类状态的吻合度可以被Softmax函数转换为一个概率，Softmax函数定义如下：
softmax(x)＝normalize(exp(x))
展开之后，得结果如下：
Figure BDA0003027061330000022
优选的，对于所述神经模型网络的实现，具体步骤为：
首先，搭建一个浅层神经网络；
然后用Softmax回归模型处理神经网络的输出；其中，网络的输入数据是[None，512]的张量，None表示此张量的一维可以是任何长度，512表示视频图像的特征数量；
最后前向算法对视频图像进行加权求和，同时加入偏移量，网络的输出则通过Softmax处理得到四维特征值。
优选的，在所述浅层神经网络中设有输入层、原始输出层和最终输出层，
在输入层和原始输出层之间增加一个节点数量为500的隐藏层，该隐藏层是用RELU激活函数，用于实现神经网络的去线性化；
在原始输出层与最终输出层之间设有Softmax层。
优选的，为得到神经模型网络实现后的TensorFlow计算图，可使用TensorBoard可视化工具，
在训练阶段，使用交叉熵作为代价函数，每次随机抽取来自侨厢图像的100张图片作为训练数据，采用梯度下降算法以0.01的学习速率训练模型，经过50000轮训练迭代后，得到权重文件；
迭代训练结束后的准确率为：100％。
优选的，在所述S3的状态处理阶段，该状态处理的算法如下：
Step1：初始化变量isopen＝false；
Step2：读取图像类别消息，如果类别为“轿厢内无人”，则跳转到Step6结束；
Step3：如果类别为“轿厢内有人且门开”，isopen＝true，计时器清零，然后跳转到Step6结束；
Step4：如果类别为“轿厢内有人且门关闭”，则
Step4.1：如果isopen＝true，则isopen＝false，计时器开始计时，跳转到Step4.3；
Step4.2：如果isopen＝false，跳转到Step4.3；
Step4.3：如果计时器为120秒，计时器清零，报警；否则，跳转到Step6结束；
Step5：如果类别为“轿厢内有人且应急灯模式”，计时器清零，报警；
Step6：结束。
与现有技术相比，本发明提供了一种电梯异常视频识别方法，具有如下有益效果：
本发明通过人工智能技术，以电梯轿厢内安装的视频摄像头获取的视频数据为基础，通过实时视频分析，识别电梯停电、错位、超时开门等异常行为，确保电梯得到安全服务和及时救援；
本发明在标准的浅层神经网络的原始输入和原始输出层之间，增加了一个节点数量为500的隐藏层；该隐藏层是用RELU激活函数，实现神经网络的去线性化，避免单纯线性变化情况下增加网络深度无法提升模型表达能力的局限性问题。
附图说明
图1是本发明的方法步骤流程图；
图2是本发明中神经模型的基本结构图；
图3是本发明中神经模型的网络结构图；
图4是本发明中图3模型结构的TensorFlow计算图；
图5是本发明中迭代训练结束后的运算准确率结果图。
具体实施方式
以下结合附图1，进一步说明本发明一种电梯异常视频识别方法的具体实施方式。本发明一种电梯异常视频识别方法不限于以下实施例的描述。
本实施例给出一种电梯异常视频识别方法的具体结构，如图1所示，一种电梯异常视频识别方法，该方法的处理步骤如下：
S1、启动摄像头，并初始化参数；
S2、摄像头获取视频数据，并实时对电梯侨厢进行监控；
利用系统设备间隔相同时间从摄像头截取视频图像，并进行分析，该系统中包含对神经模型网络和Softmax Regression模型的构建，并用于结合视频识别和处理方式，对电梯侨厢内存在异常行为进行分析；
S3、根据Softmax Regression模型获取的图像类别分类，发送图像类别消息，并进入到状态处理阶段；
S4、整个系统复位后，继续进行S2中监听图像的工作。
所述Softmax Regression模型中对电梯视频识别，可将视频图像分为四个分类状态问题，
其主要分类有：轿厢内无人、轿厢内有人且门开、轿厢内有人且门关闭以及轿厢内有人且处于应急灯模式。
所述Softmax Regression模型中使用模型分配概率，
具体为：该模型推测某个视频图像轿厢内有人且正常运行的概率是87％，是轿厢内有人且超时未开门的概率是10％，然后给予它代表其他三个状态的概率值。
在所述Softmax Regression模型中，为计算某视频图像的分类证据；
首先对该图像进行加权求和，同时加入一个干扰量b，公式如下：
Figure BDA0003027061330000051
然后，使用Softmax函数，把evidencex证据转换为概率y，公式如下：
y＝softmax(evidencex)
通过上述公式，对于每一个视频图像，它对于个四个分类状态的吻合度可以被Softmax函数转换为一个概率，Softmax函数定义如下：
softmax(x)＝normalize(exp(x))
展开之后，得结果如下：
Figure BDA0003027061330000052
如图2所示，该附图主要强调右侧的Softmax及最后得到的四维特征；
对于所述神经模型网络的实现，具体步骤为：
首先，搭建一个浅层神经网络；
然后用Softmax回归模型处理神经网络的输出；其中，网络的输入数据是[None，512]的张量，None表示此张量的一维可以是任何长度，512表示视频图像的特征数量；
最后前向算法对视频图像进行加权求和，同时加入偏移量，网络的输出则通过Softmax处理得到四维特征值。
如图3所示，该附图为简化后的网络结构，重点为隐藏层；
在所述浅层神经网络中设有输入层、原始输出层和最终输出层，
在输入层和原始输出层之间增加一个节点数量为500的隐藏层，该隐藏层是用RELU激活函数，用于实现神经网络的去线性化；
在原始输出层与最终输出层之间设有Softmax层。
本发明在标准的浅层神经网络的原始输入和原始输出层之间，增加了一个节点数量为500的隐藏层。该隐藏层是用RELU激活函数，实现神经网络的去线性化，避免单纯线性变化情况下增加网络深度无法提升模型表达能力的局限性问题。
如图3和4所示，为得到神经模型网络实现后的TensorFlow计算图，可使用TensorBoard可视化工具，
在训练阶段，使用交叉熵作为代价函数，每次随机抽取来自侨厢图像的100张图片作为训练数据，采用梯度下降算法以0.01的学习速率训练模型，经过50000轮训练迭代后，得到权重文件；
迭代训练结束后的准确率为：100％。
在所述S3的状态处理阶段，该状态处理的算法如下：
Step1：初始化变量isopen＝false；
Step2：读取图像类别消息，如果类别为“轿厢内无人”，则跳转到Step6结束；
Step3：如果类别为“轿厢内有人且门开”，isopen＝true，计时器清零，然后跳转到Step6结束；
Step4：如果类别为“轿厢内有人且门关闭”，则
Step4.1：如果isopen＝true，则isopen＝false，计时器开始计时，跳转到Step4.3；
Step4.2：如果isopen＝false，跳转到Step4.3；
Step4.3：如果计时器为120秒，计时器清零，报警；否则，跳转到Step6结束；
Step5：如果类别为“轿厢内有人且应急灯模式”，计时器清零，报警；
Step6：结束。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种电梯异常视频识别方法，其特征在于，该方法的处理步骤如下：
S1、启动摄像头，并初始化参数；
S2、摄像头获取视频数据，并实时对电梯侨厢进行监控；
利用系统设备间隔相同时间从摄像头截取视频图像，并进行分析，该系统中包含对神经模型网络和Softmax Regression模型的构建，并用于结合视频识别和处理方式，对电梯侨厢内存在异常行为进行分析；
S3、根据Softmax Regression模型获取的图像类别分类，发送图像类别消息，并进入到状态处理阶段；
S4、整个系统复位后，继续进行S2中监听图像的工作。
2.如权利要求1所述的一种电梯异常视频识别方法，其特征在于：所述SoftmaxRegression模型中对电梯视频识别，可将视频图像分为四个分类状态问题，
其主要分类有：轿厢内无人、轿厢内有人且门开、轿厢内有人且门关闭以及轿厢内有人且处于应急灯模式。
3.如权利要求1所述的一种电梯异常视频识别方法，其特征在于：所述SoftmaxRegression模型中使用模型分配概率，
具体为：该模型推测某个视频图像轿厢内有人且正常运行的概率是87％，是轿厢内有人且超时未开门的概率是10％，然后给予它代表其他三个状态的概率值。
4.如权利要求2所述的一种电梯异常视频识别方法，其特征在于：在所述SoftmaxRegression模型中，为计算某视频图像的分类证据；
首先对该图像进行加权求和，同时加入一个干扰量b，公式如下：
Figure FDA0003027061320000011
然后，使用Softmax函数，把evidencex证据转换为概率y，公式如下：
y＝softmax(evidencex)
通过上述公式，对于每一个视频图像，它对于个四个分类状态的吻合度可以被Softmax函数转换为一个概率，Softmax函数定义如下：
softmax(x)＝normalize(exp(x))
展开之后，得结果如下：
Figure FDA0003027061320000021
5.如权利要求1所述的一种电梯异常视频识别方法，其特征在于：对于所述神经模型网络的实现，具体步骤为：
首先，搭建一个浅层神经网络；
然后用Softmax回归模型处理神经网络的输出；其中，网络的输入数据是[None，512]的张量，None表示此张量的一维可以是任何长度，512表示视频图像的特征数量；
最后前向算法对视频图像进行加权求和，同时加入偏移量，网络的输出则通过Softmax处理得到四维特征值。
6.如权利要求5所述的一种电梯异常视频识别方法，其特征在于：在所述浅层神经网络中设有输入层、原始输出层和最终输出层，
在输入层和原始输出层之间增加一个节点数量为500的隐藏层，该隐藏层是用RELU激活函数，用于实现神经网络的去线性化；
在原始输出层与最终输出层之间设有Softmax层。
7.如权利要求5所述的一种电梯异常视频识别方法，其特征在于：为得到神经模型网络实现后的TensorFlow计算图，可使用TensorBoard可视化工具，
在训练阶段，使用交叉熵作为代价函数，每次随机抽取来自侨厢图像的100张图片作为训练数据，采用梯度下降算法以0.01的学习速率训练模型，经过50000轮训练迭代后，得到权重文件；
迭代训练结束后的准确率为：100％。
8.如权利要求1所述的一种电梯异常视频识别方法，其特征在于：在所述S3的状态处理阶段，该状态处理的算法如下：
Step1：初始化变量isopen＝false；
Step2：读取图像类别消息，如果类别为“轿厢内无人”，则跳转到Step6结束；
Step3：如果类别为“轿厢内有人且门开”，isopen＝true，计时器清零，然后跳转到Step6结束；
Step4：如果类别为“轿厢内有人且门关闭”，则
Step4.1：如果isopen＝true，则isopen＝false，计时器开始计时，跳转到Step4.3；
Step4.2：如果isopen＝false，跳转到Step4.3；
Step4.3：如果计时器为120秒，计时器清零，报警；否则，跳转到Step6结束；
Step5：如果类别为“轿厢内有人且应急灯模式”，计时器清零，报警；
Step6：结束。
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