CN113371561A - 一种智能升降机控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种智能升降机控制方法及系统，其中，方法包括：启动升降机；检测是否有重物需要升降；若是，获取用户想要所述升降机对所述重物进行升降的动作意向；基于所述动作意向控制所述升降机进行相应升降。本发明的智能升降机控制方法及系统，通过获取用户想要升降机对重物进行升降的动作意向对升降机进行相应控制，便捷度高，提升了工作效率，同时，无需专业操作人员进行操作，普通员工即可。

Description

一种智能升降机控制方法及系统

技术领域

本发明涉及升降机控制技术领域，特别涉及一种智能升降机控制方法及系统。

背景技术

目前，传统的升降机一般设置有操作台，需要专业工作人员进行操作，较为复杂，对员工的要求较高，同时，当面临大量升降工作时，升降效率较低。

发明内容

本发明目的之一在于提供了一种智能升降机控制方法及系统，通过获取用户想要升降机对重物进行升降的动作意向对升降机进行相应控制，便捷度高，提升了工作效率，同时，无需专业操作人员进行操作，普通员工即可。

本发明实施例提供的一种智能升降机控制方法，包括：

启动升降机；

检测是否有重物需要升降；

若是，获取用户想要所述升降机对所述重物进行升降的动作意向；

基于所述动作意向控制所述升降机进行相应升降。

优选的，检测是否有重物需要升降，包括：

通过第一压力传感器采集所述载具内底面受到的第一压力值；

若所述第一压力值大于等于预设的压力值阈值，确定有重物需要升降。

优选的，获取用户想要所述升降机对所述重物进行升降的动作意向，包括：

通过重力传感器采集所述载具受到所述用户人为介入后的重力变化数据；

或，

通过距离传感器采集所述载具受到所述用户人为介入后距离地面的距离变化数据；

或，

通过设置在无线手柄内的第二压力传感器采集所述用户摁压产生的第二压力值；

获取预设的动作意向数据库；

从所述动作意向数据库中确定重力变化数据或距离变化数据或第二压力值对应的所述动作意向，完成获取。

优选的，智能升降机控制方法，还包括：

建立用户行为习惯数据库，将所述用户行为习惯数据库替代所述动作意向数据库完成确定所述重力变化数据或所述距离变化数据或所述第二压力值对应的所述动作意向；

其中，建立用户行为习惯数据库，包括：

获取所述用户的历史数据，所述历史行为数据包括：多个历史行为以及与所述历史行为一一对应的所述动作意向和时间节点，所述历史行为包括：历史上的所述重力变化数据或所述距离变化数据或所述第二压力值；

选取任一所述历史行为作为目标历史行为；

建立一个事件，所述事件包括：所述目标历史行为对应的所述时间节点后预设时间段内最后出现的所述目标历史行为的所述动作意向与所述目标历史行为的所述动作意向具有预设明显反差关系；

获取预设的感知模型，基于所述感知模型多次感知所述历史行为数据中所述事件的占有率，获取所述感知模型输出的多个感知值以及与所述感知值；

基于所述感知值计算判定指数，计算公式如下：

其中，γ为所述判定指数，σ_i第i个所述感知值，n为所述感知值的总数目，σ₀为预设的感知值阈值，α_i为中间变量；

若所述判定指数大于等于预设的判定指数，建立一个对照栏，所述对照栏包括：第一分栏和第二分栏；

将所述目标历史行为填充至所述第一分栏，所述目标历史行为对应的所述时间节点后预设时间段内最后出现的所述目标历史行为的所述动作意向填充至所述第二分栏；

获取预设的空白数据库，将所述对照栏填充至所述空白数据库；

当需要填充的全部所述对照栏均填充至所述空白数据库时，完成所述用户行为习惯数据库的建立。

优选的，获取所述用户的历史数据，包括：

获取预设的获取节点集合，基于所述获取节点集合获取所述历史数据；

其中，基于所述获取节点集合获取所述历史数据，包括：

对所述获取节点集合进行预处理，获得目标获取节点集合；

通过所述目标获取节点集合中每个目标获取节点获取目标数据；

整合各所述目标数据，获得所述历史数据；

其中，对所述获取节点集合进行预处理，包括：

从所述获取节点集合中选取任一获取节点；

对所述获取节点进行探测，获取所述获取节点经探测后回复的多个验证数据；

整合各所述验证数据，获得验证大数据；

基于特征提取技术提取所述验证大数据中的多个第一数据特征；

获取预设的恶意特征数据库，将所述第一数据特征与所述恶意特征数据库中的第二数据特征进行匹配；

若匹配符合，获取匹配成功的所述第二数据特征和对应所述第一数据特征之间的匹配度，同时查询预设的恶意特征值对照表，确定匹配成功的所述第二数据特征对应的的恶意特征值；

基于所述恶意特征值和所述匹配度计算所述获取节点的评价指数，计算公式如下：

其中，ass为所述评价指数，f_1，t为第t个匹配成功的所述第二数据特征对应的所述匹配度，f_2，t为第t个匹配成功的所述第二数据特征对应的所述恶意特征值，O为匹配成功的所述第二数据特征的总数目，μ₁和μ₂为预设的权重值，μ₁＞μ₂；

若所述评价指数大于等于预设的评价指数阈值时，从所述获取节点集合中剔除对应所述获取节点；

当所述获取节点集合中需要剔除的所述获取节点全部剔除后，完成预处理。

本发明实施例提供的一种智能升降机控制系统，包括：

启动模块，用于启动升降机；

检测模块，用于检测是否有重物需要升降；

获取模块，用于若是，获取用户想要所述升降机对所述重物进行升降的动作意向；

控制模块，用于基于所述动作意向控制所述升降机进行相应升降。

优选的，所述检测模块执行如下操作：

通过第一压力传感器采集所述载具内底面受到的第一压力值；

若所述第一压力值大于等于预设的压力值阈值，确定有重物需要升降。

优选的，所述获取模块执行如下操作：

通过重力传感器采集所述载具受到所述用户人为介入后的重力变化数据；

或，

通过距离传感器采集所述载具受到所述用户人为介入后距离地面的距离变化数据；

或，

通过设置在无线手柄内的第二压力传感器采集所述用户摁压产生的第二压力值；

获取预设的动作意向数据库；

从所述动作意向数据库中确定重力变化数据或距离变化数据或第二压力值对应的所述动作意向，完成获取。

优选的，智能升降机控制系统，还包括：

建立模块，用于建立用户行为习惯数据库，将所述用户行为习惯数据库替代所述动作意向数据库完成确定所述重力变化数据或所述距离变化数据或所述第二压力值对应的所述动作意向；

其中，所述建立模块执行如下操作：

获取所述用户的历史数据，所述历史行为数据包括：多个历史行为以及与所述历史行为一一对应的所述动作意向和时间节点，所述历史行为包括：历史上的所述重力变化数据或所述距离变化数据或所述第二压力值；

选取任一所述历史行为作为目标历史行为；

建立一个事件，所述事件包括：所述目标历史行为对应的所述时间节点后预设时间段内最后出现的所述目标历史行为的所述动作意向与所述目标历史行为的所述动作意向具有预设明显反差关系；

获取预设的感知模型，基于所述感知模型多次感知所述历史行为数据中所述事件的占有率，获取所述感知模型输出的多个感知值以及与所述感知值；

基于所述感知值计算判定指数，计算公式如下：

其中，γ为所述判定指数，σ_i第i个所述感知值，n为所述感知值的总数目，σ₀为预设的感知值阈值，α_i为中间变量；

若所述判定指数大于等于预设的判定指数，建立一个对照栏，所述对照栏包括：第一分栏和第二分栏；

将所述目标历史行为填充至所述第一分栏，所述目标历史行为对应的所述时间节点后预设时间段内最后出现的所述目标历史行为的所述动作意向填充至所述第二分栏；

获取预设的空白数据库，将所述对照栏填充至所述空白数据库；

当需要填充的全部所述对照栏均填充至所述空白数据库时，完成所述用户行为习惯数据库的建立。

优选的，所述建立模块执行如下操作：

获取预设的获取节点集合，基于所述获取节点集合获取所述历史数据；

其中，所述建立模块基于所述获取节点集合获取所述历史数据，具体执行如下操作：

对所述获取节点集合进行预处理，获得目标获取节点集合；

通过所述目标获取节点集合中每个目标获取节点获取目标数据；

整合各所述目标数据，获得所述历史数据；

其中，所述建立模块对所述获取节点集合进行预处理，具体执行如下操作：

从所述获取节点集合中选取任一获取节点；

对所述获取节点进行探测，获取所述获取节点经探测后回复的多个验证数据；

整合各所述验证数据，获得验证大数据；

基于特征提取技术提取所述验证大数据中的多个第一数据特征；

获取预设的恶意特征数据库，将所述第一数据特征与所述恶意特征数据库中的第二数据特征进行匹配；

若匹配符合，获取匹配成功的所述第二数据特征和对应所述第一数据特征之间的匹配度，同时查询预设的恶意特征值对照表，确定匹配成功的所述第二数据特征对应的的恶意特征值；

基于所述恶意特征值和所述匹配度计算所述获取节点的评价指数，计算公式如下：

其中，ass为所述评价指数，f_1，t为第t个匹配成功的所述第二数据特征对应的所述匹配度，f_2，t为第t个匹配成功的所述第二数据特征对应的所述恶意特征值，O为匹配成功的所述第二数据特征的总数目，μ₁和μ₂为预设的权重值，μ₁＞μ₂；

若所述评价指数大于等于预设的评价指数阈值时，从所述获取节点集合中剔除对应所述获取节点；

当所述获取节点集合中需要剔除的所述获取节点全部剔除后，完成预处理。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种智能升降机控制方法的流程图；

图2为本发明实施例中一种智能升降机控制系统的示意图；

图3为本发明实施例的具体应用产品结构图；

图4为本发明实施例中重力处理器的内部结构图；

图5为本发明实施例中距离处理器的内部结构图；

图6为本发明实施例中压力处理器的内部结构图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供了一种智能升降机控制方法，如图1所示，包括：

S1、启动升降机；

S2、检测是否有重物需要升降；

S3、若是，获取用户想要所述升降机对所述重物进行升降的动作意向；

S4、基于所述动作意向控制所述升降机进行相应升降。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

启动升降机，检测是否有重物需要升降(用户是否将重物放置在升降机的载具内)，若是，获取用户想要升降机对重物进行升降的动作意向(向上移动、向下移动、快速向上移动、快速向下移动和停止不动等)，基于该动作意向对升降机进行相应控制；

本发明实施例通过获取用户想要升降机对重物进行升降的动作意向对升降机进行相应控制，便捷度高，提升了工作效率，同时，无需专业操作人员进行操作，普通员工即可。

本发明实施例提供了一种智能升降机控制方法，检测是否有重物需要升降，包括：

通过第一压力传感器采集所述载具内底面受到的第一压力值；

若所述第一压力值大于等于预设的压力值阈值，确定有重物需要升降。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

在升降机的载具内底面设置一第一压力传感器，重物放置在载具内时，该第一压力传感器的压力值一定会大于等于该压力值阈值，则确定有重物需要升降，提升了检测是否有重物需要升降的便捷性。

本发明实施例提供了一种智能升降机控制方法，获取用户想要所述升降机对所述重物进行升降的动作意向，包括：

通过重力传感器采集所述载具受到所述用户人为介入后的重力变化数据；

或，

通过距离传感器采集所述载具受到所述用户人为介入后距离地面的距离变化数据；

或，

通过设置在无线手柄内的第二压力传感器采集所述用户摁压产生的第二压力值；

获取预设的动作意向数据库；

从所述动作意向数据库中确定重力变化数据或距离变化数据或第二压力值对应的所述动作意向，完成获取。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的动作意向数据库具体为：该数据库中存储有大量动作意向，每个动作意向均具有对应的重力变化数据、距离变化数据和第二压力值；

在升降机的吊缆与载具间设置重力传感器，用于采集载具受到用户人为介入(手动或使用长杆向上推、向下拉、快速向上推、快速向下拉和保持一定恒力托住不动等) 后的重力变化数据(未收到人为介入时，重力传感器的数值应保持不变)；或在载具的下底面设置距离传感器，采集载具受到用户人为介入后距离地面的距离变化数据(例如：距离突然快速增大，说明用户在用力向上推，则控制升降机快速向上拉)；或设置一无线手柄，在无线手柄内设置第二压力传感器，设置两个按钮(上升按钮和下降按钮)，采集用户摁压产生的第二压力值(例如；用户用力摁压上升按钮，证明想将重物快速上升，控制升降机快速提升重物即可)；

如图3所示，重力传感器采集载具受到用户人为介入后的重力变化数据，将该重力变化数据发送至CPU(中央处理器)，CPU从存储器(ROM和RAM)中读取动作意向数据库，进行动作意向判断，判断完毕后，生成对应控制信号并将其发送至控制器，如图2和图3所示，距离传感器和第二压力传感器工作过程与之同理；接着，如图2所示，控制器向接收重力处理器发送的控制信号，生成控制伺服电机的对应控制信号并将其发送至伺服电机，伺服电机控制升降机进行相应升降。

本发明实施例通过采集重力变化数据或距离变化数据或第二压力值，基于动作意向数据库快速确定用户的动作意向，极大程度上提升了系统的工作效率。

本发明实施例提供了一种智能升降机控制方法，还包括：

建立用户行为习惯数据库，将所述用户行为习惯数据库替代所述动作意向数据库完成确定所述重力变化数据或所述距离变化数据或所述第二压力值对应的所述动作意向；

其中，建立用户行为习惯数据库，包括：

获取所述用户的历史数据，所述历史行为数据包括：多个历史行为以及与所述历史行为一一对应的所述动作意向和时间节点，所述历史行为包括：历史上的所述重力变化数据或所述距离变化数据或所述第二压力值；

选取任一所述历史行为作为目标历史行为；

建立一个事件，所述事件包括：所述目标历史行为对应的所述时间节点后预设时间段内最后出现的所述目标历史行为的所述动作意向与所述目标历史行为的所述动作意向具有预设明显反差关系；

获取预设的感知模型，基于所述感知模型多次感知所述历史行为数据中所述事件的占有率，获取所述感知模型输出的多个感知值以及与所述感知值；

基于所述感知值计算判定指数，计算公式如下：

其中，γ为所述判定指数，σ_i第i个所述感知值，n为所述感知值的总数目，σ₀为预设的感知值阈值，α_i为中间变量；

若所述判定指数大于等于预设的判定指数，建立一个对照栏，所述对照栏包括：第一分栏和第二分栏；

将所述目标历史行为填充至所述第一分栏，所述目标历史行为对应的所述时间节点后预设时间段内最后出现的所述目标历史行为的所述动作意向填充至所述第二分栏；

获取预设的空白数据库，将所述对照栏填充至所述空白数据库；

当需要填充的全部所述对照栏均填充至所述空白数据库时，完成所述用户行为习惯数据库的建立。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的时间段具体为：例如，6秒；预设明显反差关系具体为：例如，1挡上升速度提升重物和5挡上升速度提升重物；预设的感知模型具体为：利用机器学习算法对大量人工事件占有率感知记录进行学习后生成的模型，该模型可以自行感知某事件在一定数据中的占有率，输出感知值，感知值越大，代表相应占有率越大；预设的感知值阈值具体为：例如，98；预设的判定指数具体为：例如，95；预设的空白数据库具体为：该数据库内没有内容；

当系统获取到用户基于任一种方式(做出动作或按下手柄按钮)发出动作意向时，若在短时间内用户突然改变动作意向，说明系统获取到的动作意向不是用户想要升降机进行的操作，当用户进行至少一个动作意向调整后，不再调整时，则说明当前获取到的用户的动作意向(即目标历史行为对应的时间节点后预设时间段内最后出现的目标历史行为的动作意向)才为用户真实想要升降机进行的操作；将该种情形作为一个事件，基于感知模型感知该事件在历史行为数据中的占有率，基于感知模型输出的感知值计算判定指数，判定指数越大，说明该类事件发生的次数很多，当判定指数大于等于判定指数阈值时，建立对照栏，将目标历史行为填充至第一分栏，将用户最后的真实动作意向填充至该对照栏的第二分栏，将建立好的对照栏填充至空白数据库中，完成用户习惯数据库的建立，下次在采集到用户人为介入后的重力变化数据或距离变化数据或第二压力值时，直接与用户习惯数据库中的各对照栏进行对照确定用户真实(习惯性)动作意向；因不同工作人员在操作时，发出动作意向时，不可能进行相同操作(例如：男性力气大，女性力气小)，因此很有必要建立用户习惯数据库，使得不同用户具有针对性地确定动作意向的方法，极大程度上提升了用户体验，同时，也十分智能化。

本发明实施例提供了一种智能升降机控制方法，获取所述用户的历史数据，包括：

获取预设的获取节点集合，基于所述获取节点集合获取所述历史数据；

其中，基于所述获取节点集合获取所述历史数据，包括：

对所述获取节点集合进行预处理，获得目标获取节点集合；

通过所述目标获取节点集合中每个目标获取节点获取目标数据；

整合各所述目标数据，获得所述历史数据；

其中，对所述获取节点集合进行预处理，包括：

从所述获取节点集合中选取任一获取节点；

对所述获取节点进行探测，获取所述获取节点经探测后回复的多个验证数据；

整合各所述验证数据，获得验证大数据；

基于特征提取技术提取所述验证大数据中的多个第一数据特征；

获取预设的恶意特征数据库，将所述第一数据特征与所述恶意特征数据库中的第二数据特征进行匹配；

若匹配符合，获取匹配成功的所述第二数据特征和对应所述第一数据特征之间的匹配度，同时查询预设的恶意特征值对照表，确定匹配成功的所述第二数据特征对应的的恶意特征值；

基于所述恶意特征值和所述匹配度计算所述获取节点的评价指数，计算公式如下：

其中，ass为所述评价指数，f_1，t为第t个匹配成功的所述第二数据特征对应的所述匹配度，f_2，t为第t个匹配成功的所述第二数据特征对应的所述恶意特征值，O为匹配成功的所述第二数据特征的总数目，μ₁和μ₂为预设的权重值，μ₁＞μ₂；

若所述评价指数大于等于预设的评价指数阈值时，从所述获取节点集合中剔除对应所述获取节点；

当所述获取节点集合中需要剔除的所述获取节点全部剔除后，完成预处理。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的获取节点集合具体为：该集合内有多个获取节点，可以通过获取节点获取数据；预设的恶意特征数据库：该数据库内存储有大量恶意(例如：恶意窃取重要数据的数据特征等)特征；预设的恶意特征值对照表具体为：由工作人员事先根据大量研究实验制成，包含多个对照栏，每个对照栏包含：恶意特征名称和恶意特征值，用于对照查询，恶意特征值越大，对应恶意特征的威胁程度越高；预设的评价指数阈值具体为：例如，99；

在实际应用中(例如：工地、厂房内等)，不同用户(员工)会使用不同的升降机，因此需要获取来自不同升降机的该用户的历史数据，则设置获取节点集合，获取节点集合中每个获取节点对应一升降机，但是，由于在数据获取时，可能存在安全风险(例如：植入恶意数据窃取上述智能控制升降机方法等)，因此，需要对获取节点集合进行预处理，剔除掉安全性较低的获取节点；在验证获取节点的安全性时，对其进行探测(例如：发送探测信号)，正常情况下，获取节点在受到探测后会回复多个验证数据(预先设定该受到探测自动回复验证数据的机制，验证数据例如：身份认证数据和历史行为数据等)，整合各验证数据，获得验证大数据，确定该验证大数据中与第二数据特征(恶意数据特征)匹配的第一数据特征之间的匹配度，以及获取匹配成功的第二数据特征对应的恶意特征值，基于匹配度和恶意特征值计算评价指数，评价指数越大，说明对应验证大数据的恶意程度越高，当评价指数大于等于评价阈值时，需剔除该获取节点，确保安全性；当需要剔除的获取节点全部剔除后，完成预处理；

本发明实施例设置获取节点集合用于获取用户的历史数据，在获取历史数据之前，对获取节点集合进行预处理，剔除掉安全性不过关的获取节点，极大程度上提升了系统的安全性，同时，通过上述公式快速计算评价指数，用于获取节点优良的评判，极大程度上提升了系统的工作效率。

本发明实施例提供了一种智能升降机控制系统，如图2所示，包括：

启动模块1，用于启动升降机；

检测模块2，用于检测是否有重物需要升降；

获取模块3，用于若是，获取用户想要所述升降机对所述重物进行升降的动作意向；

控制模块4，用于基于所述动作意向控制所述升降机进行相应升降。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

启动升降机，检测是否有重物需要升降(用户是否将重物放置在升降机的载具内)，若是，获取用户想要升降机对重物进行升降的动作意向(向上移动、向下移动、快速向上移动、快速向下移动和停止不动等)，基于该动作意向对升降机进行相应控制；

本发明实施例通过获取用户想要升降机对重物进行升降的动作意向对升降机进行相应控制，便捷度高，提升了工作效率，同时，无需专业操作人员进行操作，普通员工即可。

本发明实施例提供了一种智能升降机控制系统，所述检测模块2执行如下操作：

通过第一压力传感器采集所述载具内底面受到的第一压力值；

若所述第一压力值大于等于预设的压力值阈值，确定有重物需要升降。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

在升降机的载具内底面设置一第一压力传感器，重物放置在载具内时，该第一压力传感器的压力值一定会大于等于该压力值阈值，则确定有重物需要升降，提升了检测是否有重物需要升降的便捷性。

本发明实施例提供了一种智能升降机控制系统，所述获取模块3执行如下操作：

通过重力传感器采集所述载具受到所述用户人为介入后的重力变化数据；

或，

通过距离传感器采集所述载具受到所述用户人为介入后距离地面的距离变化数据；

或，

通过设置在无线手柄内的第二压力传感器采集所述用户摁压产生的第二压力值；

获取预设的动作意向数据库；

从所述动作意向数据库中确定重力变化数据或距离变化数据或第二压力值对应的所述动作意向，完成获取。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的动作意向数据库具体为：该数据库中存储有大量动作意向，每个动作意向均具有对应的重力变化数据、距离变化数据和第二压力值；

在升降机的吊缆与载具间设置重力传感器，用于采集载具受到用户人为介入(手动或使用长杆向上推、向下拉、快速向上推、快速向下拉和保持一定恒力托住不动等) 后的重力变化数据；或在载具的下底面设置距离传感器，采集载具受到用户人为介入后距离地面的距离变化数据(例如：距离突然快速增大，说明用户在用力向上推，则控制升降机快速向上拉)；或设置一无线手柄，在无线手柄内设置第二压力传感器，设置两个按钮(上升按钮和下降按钮)，采集用户摁压产生的第二压力值(例如；用户用力摁压上升按钮，证明想将重物快速上升，控制升降机快速提升重物即可)；

如图3所示，重力传感器采集载具受到用户人为介入后的重力变化数据，将该重力变化数据发送至CPU(中央处理器)，CPU从存储器(ROM和RAM)中读取动作意向数据库，进行动作意向判断，判断完毕后，生成对应控制信号并将其发送至控制器，如图 2和图3所示，距离传感器和第二压力传感器工作过程与之同理；接着，如图2所示，控制器向接收重力处理器发送的控制信号，生成控制伺服电机的对应控制信号并将其发送至伺服电机，伺服电机控制升降机进行相应升降。

本发明实施例通过采集重力变化数据或距离变化数据或第二压力值，基于动作意向数据库快速确定用户的动作意向，极大程度上提升了系统的工作效率。

本发明实施例提供了一种智能升降机控制系统，还包括：

建立模块，用于建立用户行为习惯数据库，将所述用户行为习惯数据库替代所述动作意向数据库完成确定所述重力变化数据或所述距离变化数据或所述第二压力值对应的所述动作意向；

其中，所述建立模块执行如下操作：

获取所述用户的历史数据，所述历史行为数据包括：多个历史行为以及与所述历史行为一一对应的所述动作意向和时间节点，所述历史行为包括：历史上的所述重力变化数据或所述距离变化数据或所述第二压力值；

选取任一所述历史行为作为目标历史行为；

建立一个事件，所述事件包括：所述目标历史行为对应的所述时间节点后预设时间段内最后出现的所述目标历史行为的所述动作意向与所述目标历史行为的所述动作意向具有预设明显反差关系；

获取预设的感知模型，基于所述感知模型多次感知所述历史行为数据中所述事件的占有率，获取所述感知模型输出的多个感知值以及与所述感知值；

基于所述感知值计算判定指数，计算公式如下：

其中，γ为所述判定指数，σ_i第i个所述感知值，n为所述感知值的总数目，σ₀为预设的感知值阈值，α_i为中间变量；

若所述判定指数大于等于预设的判定指数，建立一个对照栏，所述对照栏包括：第一分栏和第二分栏；

将所述目标历史行为填充至所述第一分栏，所述目标历史行为对应的所述时间节点后预设时间段内最后出现的所述目标历史行为的所述动作意向填充至所述第二分栏；

获取预设的空白数据库，将所述对照栏填充至所述空白数据库；

当需要填充的全部所述对照栏均填充至所述空白数据库时，完成所述用户行为习惯数据库的建立。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的时间段具体为：例如，6秒；预设明显反差关系具体为：例如，1挡上升速度提升重物和5挡上升速度提升重物；预设的感知模型具体为：利用机器学习算法对大量人工事件占有率感知记录进行学习后生成的模型，该模型可以自行感知某事件在一定数据中的占有率，输出感知值，感知值越大，代表相应占有率越大；预设的感知值阈值具体为：例如，98；预设的判定指数具体为：例如，95；预设的空白数据库具体为：该数据库内没有内容；

当系统获取到用户基于任一种方式(做出动作或按下手柄按钮)发出动作意向时，若在短时间内用户突然改变动作意向，说明系统获取到的动作意向不是用户想要升降机进行的操作，当用户进行至少一个动作意向调整后，不再调整时，则说明当前获取到的用户的动作意向(即目标历史行为对应的时间节点后预设时间段内最后出现的目标历史行为的动作意向)才为用户真实想要升降机进行的操作；将该种情形作为一个事件，基于感知模型感知该事件在历史行为数据中的占有率，基于感知模型输出的感知值计算判定指数，判定指数越大，说明该类事件发生的次数很多，当判定指数大于等于判定指数阈值时，建立对照栏，将目标历史行为填充至第一分栏，将用户最后的真实动作意向填充至该对照栏的第二分栏，将建立好的对照栏填充至空白数据库中，完成用户习惯数据库的建立，下次在采集到用户人为介入后的重力变化数据或距离变化数据或第二压力值时，直接与用户习惯数据库中的各对照栏进行对照确定用户真实(习惯性)动作意向；因不同工作人员在操作时，发出动作意向时，不可能进行相同操作(例如：男性力气大，女性力气小)，因此很有必要建立用户习惯数据库，使得不同用户具有针对性地确定动作意向的方法，极大程度上提升了用户体验，同时，也十分智能化。

本发明实施例提供了一种智能升降机控制系统，所述建立模块执行如下操作：

获取预设的获取节点集合，基于所述获取节点集合获取所述历史数据；

其中，所述建立模块基于所述获取节点集合获取所述历史数据，具体执行如下操作：

对所述获取节点集合进行预处理，获得目标获取节点集合；

通过所述目标获取节点集合中每个目标获取节点获取目标数据；

整合各所述目标数据，获得所述历史数据；

其中，所述建立模块对所述获取节点集合进行预处理，具体执行如下操作：

从所述获取节点集合中选取任一获取节点；

对所述获取节点进行探测，获取所述获取节点经探测后回复的多个验证数据；

整合各所述验证数据，获得验证大数据；

基于特征提取技术提取所述验证大数据中的多个第一数据特征；

获取预设的恶意特征数据库，将所述第一数据特征与所述恶意特征数据库中的第二数据特征进行匹配；

若匹配符合，获取匹配成功的所述第二数据特征和对应所述第一数据特征之间的匹配度，同时查询预设的恶意特征值对照表，确定匹配成功的所述第二数据特征对应的的恶意特征值；

基于所述恶意特征值和所述匹配度计算所述获取节点的评价指数，计算公式如下：

其中，ass为所述评价指数，f_1，t为第t个匹配成功的所述第二数据特征对应的所述匹配度，f_2，t为第t个匹配成功的所述第二数据特征对应的所述恶意特征值，O为匹配成功的所述第二数据特征的总数目，μ₁和μ₂为预设的权重值，μ₁＞μ₂；

若所述评价指数大于等于预设的评价指数阈值时，从所述获取节点集合中剔除对应所述获取节点；

当所述获取节点集合中需要剔除的所述获取节点全部剔除后，完成预处理。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的获取节点集合具体为：该集合内有多个获取节点，可以通过获取节点获取数据；预设的恶意特征数据库：该数据库内存储有大量恶意(例如：恶意窃取重要数据的数据特征等)特征；预设的恶意特征值对照表具体为：由工作人员事先根据大量研究实验制成，包含多个对照栏，每个对照栏包含：恶意特征名称和恶意特征值，用于对照查询，恶意特征值越大，对应恶意特征的威胁程度越高；预设的评价指数阈值具体为：例如，99；

在实际应用中(例如：工地、厂房内等)，不同用户(员工)会使用不同的升降机，因此需要获取来自不同升降机的该用户的历史数据，则设置获取节点集合，获取节点集合中每个获取节点对应一升降机，但是，由于在数据获取时，可能存在安全风险(例如：植入恶意数据窃取上述智能控制升降机方法等)，因此，需要对获取节点集合进行预处理，剔除掉安全性较低的获取节点；在验证获取节点的安全性时，对其进行探测(例如：发送探测信号)，正常情况下，获取节点在受到探测后会回复多个验证数据(预先设定该受到探测自动回复验证数据的机制，验证数据例如：身份认证数据和历史行为数据等)，整合各验证数据，获得验证大数据，确定该验证大数据中与第二数据特征(恶意数据特征)匹配的第一数据特征之间的匹配度，以及获取匹配成功的第二数据特征对应的恶意特征值，基于匹配度和恶意特征值计算评价指数，评价指数越大，说明对应验证大数据的恶意程度越高，当评价指数大于等于评价阈值时，需剔除该获取节点，确保安全性；当需要剔除的获取节点全部剔除后，完成预处理；

本发明实施例设置获取节点集合用于获取用户的历史数据，在获取历史数据之前，对获取节点集合进行预处理，剔除掉安全性不过关的获取节点，极大程度上提升了系统的安全性，同时，通过上述公式快速计算评价指数，用于获取节点优良的评判，极大程度上提升了系统的工作效率。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种智能升降机控制方法，其特征在于，包括：

启动升降机；

检测是否有重物需要升降；

若是，获取用户想要所述升降机对所述重物进行升降的动作意向；

基于所述动作意向控制所述升降机进行相应升降。

2.如权利要求1所述的一种智能升降机控制方法，其特征在于，检测是否有重物需要升降，包括：

通过第一压力传感器采集所述载具内底面受到的第一压力值；

若所述第一压力值大于等于预设的压力值阈值，确定有重物需要升降。

3.如权利要求1所述的一种智能升降机控制方法，其特征在于，获取用户想要所述升降机对所述重物进行升降的动作意向，包括：

通过重力传感器采集所述载具受到所述用户人为介入后的重力变化数据；

或，

通过距离传感器采集所述载具受到所述用户人为介入后距离地面的距离变化数据；

或，

通过设置在无线手柄内的第二压力传感器采集所述用户摁压产生的第二压力值；

获取预设的动作意向数据库；

从所述动作意向数据库中确定重力变化数据或距离变化数据或第二压力值对应的所述动作意向，完成获取。

4.如权利要求3所述的一种智能升降机控制方法，其特征在于，还包括：

建立用户行为习惯数据库，将所述用户行为习惯数据库替代所述动作意向数据库完成确定所述重力变化数据或所述距离变化数据或所述第二压力值对应的所述动作意向；

其中，建立用户行为习惯数据库，包括：

获取所述用户的历史数据，所述历史行为数据包括：多个历史行为以及与所述历史行为一一对应的所述动作意向和时间节点，所述历史行为包括：历史上的所述重力变化数据或所述距离变化数据或所述第二压力值；

选取任一所述历史行为作为目标历史行为；

建立一个事件，所述事件包括：所述目标历史行为对应的所述时间节点后预设时间段内最后出现的所述目标历史行为的所述动作意向与所述目标历史行为的所述动作意向具有预设明显反差关系；

获取预设的感知模型，基于所述感知模型多次感知所述历史行为数据中所述事件的占有率，获取所述感知模型输出的多个感知值以及与所述感知值；

基于所述感知值计算判定指数，计算公式如下：

其中，γ为所述判定指数，σ_i第i个所述感知值，n为所述感知值的总数目，σ₀为预设的感知值阈值，α_i为中间变量；

若所述判定指数大于等于预设的判定指数，建立一个对照栏，所述对照栏包括：第一分栏和第二分栏；

将所述目标历史行为填充至所述第一分栏，所述目标历史行为对应的所述时间节点后预设时间段内最后出现的所述目标历史行为的所述动作意向填充至所述第二分栏；

获取预设的空白数据库，将所述对照栏填充至所述空白数据库；

当需要填充的全部所述对照栏均填充至所述空白数据库时，完成所述用户行为习惯数据库的建立。

5.如权利要求4所述的一种智能升降机控制方法，其特征在于，获取所述用户的历史数据，包括：

获取预设的获取节点集合，基于所述获取节点集合获取所述历史数据；

其中，基于所述获取节点集合获取所述历史数据，包括：

对所述获取节点集合进行预处理，获得目标获取节点集合；

通过所述目标获取节点集合中每个目标获取节点获取目标数据；

整合各所述目标数据，获得所述历史数据；

其中，对所述获取节点集合进行预处理，包括：

从所述获取节点集合中选取任一获取节点；

对所述获取节点进行探测，获取所述获取节点经探测后回复的多个验证数据；

整合各所述验证数据，获得验证大数据；

基于特征提取技术提取所述验证大数据中的多个第一数据特征；

获取预设的恶意特征数据库，将所述第一数据特征与所述恶意特征数据库中的第二数据特征进行匹配；

若匹配符合，获取匹配成功的所述第二数据特征和对应所述第一数据特征之间的匹配度，同时查询预设的恶意特征值对照表，确定匹配成功的所述第二数据特征对应的的恶意特征值；

基于所述恶意特征值和所述匹配度计算所述获取节点的评价指数，计算公式如下：

其中，ass为所述评价指数，f_1,t为第t个匹配成功的所述第二数据特征对应的所述匹配度，f_2,t为第t个匹配成功的所述第二数据特征对应的所述恶意特征值，O为匹配成功的所述第二数据特征的总数目，μ₁和μ₂为预设的权重值，μ₁＞μ₂；

若所述评价指数大于等于预设的评价指数阈值时，从所述获取节点集合中剔除对应所述获取节点；

当所述获取节点集合中需要剔除的所述获取节点全部剔除后，完成预处理。

6.一种智能升降机控制系统，其特征在于，包括：

启动模块，用于启动升降机；

检测模块，用于检测是否有重物需要升降；

获取模块，用于若是，获取用户想要所述升降机对所述重物进行升降的动作意向；

控制模块，用于基于所述动作意向控制所述升降机进行相应升降。

7.如权利要求6所述的一种智能升降机控制系统，其特征在于，所述检测模块执行如下操作：

通过第一压力传感器采集所述载具内底面受到的第一压力值；

若所述第一压力值大于等于预设的压力值阈值，确定有重物需要升降。

8.如权利要求6所述的一种智能升降机控制系统，其特征在于，所述获取模块执行如下操作：

通过重力传感器采集所述载具受到所述用户人为介入后的重力变化数据；

或，

通过距离传感器采集所述载具受到所述用户人为介入后距离地面的距离变化数据；

或，

通过设置在无线手柄内的第二压力传感器采集所述用户摁压产生的第二压力值；

获取预设的动作意向数据库；

从所述动作意向数据库中确定重力变化数据或距离变化数据或第二压力值对应的所述动作意向，完成获取。

9.如权利要求8所述的一种智能升降机控制系统，其特征在于，还包括：

建立模块，用于建立用户行为习惯数据库，将所述用户行为习惯数据库替代所述动作意向数据库完成确定所述重力变化数据或所述距离变化数据或所述第二压力值对应的所述动作意向；

其中，所述建立模块执行如下操作：

获取所述用户的历史数据，所述历史行为数据包括：多个历史行为以及与所述历史行为一一对应的所述动作意向和时间节点，所述历史行为包括：历史上的所述重力变化数据或所述距离变化数据或所述第二压力值；

选取任一所述历史行为作为目标历史行为；

建立一个事件，所述事件包括：所述目标历史行为对应的所述时间节点后预设时间段内最后出现的所述目标历史行为的所述动作意向与所述目标历史行为的所述动作意向具有预设明显反差关系；

获取预设的感知模型，基于所述感知模型多次感知所述历史行为数据中所述事件的占有率，获取所述感知模型输出的多个感知值以及与所述感知值；

基于所述感知值计算判定指数，计算公式如下：

其中，γ为所述判定指数，σ_i第i个所述感知值，n为所述感知值的总数目，σ_n为预设的感知值阈值，σ_i为中间变量；

若所述判定指数大于等于预设的判定指数，建立一个对照栏，所述对照栏包括：第一分栏和第二分栏；

将所述目标历史行为填充至所述第一分栏，所述目标历史行为对应的所述时间节点后预设时间段内最后出现的所述目标历史行为的所述动作意向填充至所述第二分栏；

获取预设的空白数据库，将所述对照栏填充至所述空白数据库；

当需要填充的全部所述对照栏均填充至所述空白数据库时，完成所述用户行为习惯数据库的建立。

10.如权利要求9所述的一种智能升降机控制系统，其特征在于，所述建立模块执行如下操作：

获取预设的获取节点集合，基于所述获取节点集合获取所述历史数据；

其中，所述建立模块基于所述获取节点集合获取所述历史数据，具体执行如下操作：

对所述获取节点集合进行预处理，获得目标获取节点集合；

通过所述目标获取节点集合中每个目标获取节点获取目标数据；

整合各所述目标数据，获得所述历史数据；

其中，所述建立模块对所述获取节点集合进行预处理，具体执行如下操作：

从所述获取节点集合中选取任一获取节点；

对所述获取节点进行探测，获取所述获取节点经探测后回复的多个验证数据；

整合各所述验证数据，获得验证大数据；

基于特征提取技术提取所述验证大数据中的多个第一数据特征；

获取预设的恶意特征数据库，将所述第一数据特征与所述恶意特征数据库中的第二数据特征进行匹配；

若匹配符合，获取匹配成功的所述第二数据特征和对应所述第一数据特征之间的匹配度，同时查询预设的恶意特征值对照表，确定匹配成功的所述第二数据特征对应的的恶意特征值；

基于所述恶意特征值和所述匹配度计算所述获取节点的评价指数，计算公式如下：

其中，ass为所述评价指数，f_1,t为第t个匹配成功的所述第二数据特征对应的所述匹配度，f_2,t为第t个匹配成功的所述第二数据特征对应的所述恶意特征值，O为匹配成功的所述第二数据特征的总数目，μ₁和μ₂为预设的权重值，μ₁＞μ₂；

若所述评价指数大于等于预设的评价指数阈值时，从所述获取节点集合中剔除对应所述获取节点；

当所述获取节点集合中需要剔除的所述获取节点全部剔除后，完成预处理。

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