CN113419445A - 基于物联网+ai的智能梯控控制系统及控制方法 - Google Patents
基于物联网+ai的智能梯控控制系统及控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了基于物联网+AI的智能梯控控制系统及其控制方法，包括监控摄像头、霍尔光电开关、音柱、梯控控制器、边缘智能分析服务器、云端集控中心和终端应用，梯控控制器分别连接霍尔光电开关、音柱和边缘智能分析服务器，边缘智能分析服务器分别连接云端集控中心、监控摄像头和终端应用。通过获取电梯监控设备的视频流解析成画面信息，对进入电梯轿厢内部人的行为和所带物品进行检测，实时判断画面中是否有人违规操作或存在危险物品，及时控制电梯门的开合，并语音播报提示，发送报警信息至移动端。本发明可识别多种危险物品和不文明行为，如电动车、煤气罐、电瓶、人员吸烟、吐痰、乱扔垃圾等现象，也可以支持定制识别类型。
Description
技术领域
本发明涉及智能消防领域，具体是基于物联网+AI的智能梯控控制系统及控制方法。
背景技术
近几年，社区因电动车、煤气罐等危险物品被人为带上楼，电动车在楼道充电，占用室内疏散通道现象，以及在电梯内吸烟、吐痰、随意丢弃垃圾等不文明行为，造成火灾事故频发，也为其他居民造成困扰，影响社区环境。《中华人民共和国消防法》第28条规定，任何单位、个人不得占用、堵塞、封闭疏散通道、安全出口、消防车通道，第60条也违法行为严重的处罚做出了要求。
目前相关部门主要是依靠人为巡查监管或在电梯轿厢内部张贴宣传画等方式，但社区居民人数众多，居民素质层次不齐，常常面临人力不充足，监管不全面，宣传力度不够，且容易引起纠纷。
目前，针对上述情况，已有的识别检测技术，大多数仅仅支持单类型识别，无法进行综合判断，面向的情境也较为单一，因此面对多种类型的情境同时出现时，就无法进行准确的判断，造成电梯的监控系统出现拓展性较差、仅堵不疏、不易被接受等缺点，无法满足对电梯的智能化管理需求。因此，市场上急需一款能够进行混合识别的智能梯控控制系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种混合识别类型多、精度高、误报率低、安全性强的基于物联网+AI的智能梯控控制系统及控制方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
基于物联网+AI的智能梯控控制系统，包括监控摄像头、霍尔光电开关、音柱、梯控控制器、边缘智能分析服务器、云端集控中心和终端应用，所述梯控控制器分别连接霍尔光电开关、音柱和边缘智能分析服务器，所述边缘智能分析服务器分别连接云端集控中心、监控摄像头和终端应用；所述监控摄像头用于与边缘智能分析服务器数据通信；所述梯控控制器与边缘智能分析服务器进行通信，上报/反馈实时状态，接收执行联动指令，进而联动电梯的音柱进行播放/暂停操作或者联动霍尔传感器开关进行楼层获取；所述边缘智能分析服务器用于与终端应用、云端集控中心进行数据通信。
作为本发明进一步的方案，本发明还提供一种基于物联网+AI的智能梯控控制方法，包括如下步骤：
（1）获取电梯监控设备的视频流；
（2）将视频数据解析成画面信息；
（3）检测画面中电梯轿厢内部区域；
（4）对进入电梯轿厢内部人的行为和所带物品进行检测；
（5）实时判断画面中是否有人违规操作或存在危险物品；
（6）若发现人员违规操作或识别出存在危险物品，则联动梯控设备控制当前楼层电梯门常开，并语音播报提示，同时发送报警信息至移动端。
作为本发明进一步的方案，所述步骤（2）中，将视频数据解析成画面信息的具体过程为：
2-1）采用openCV+ffmpeg/gsteamer技术解析视频流数据；
2-2）对解析出来的图片帧数据进行除噪、增强、对比度适应、图片因摄像机遮挡预警、亮度优化、抖动优化、丢失优化、AGC变动优化干扰线优化、适量压缩处理。
作为本发明进一步的方案，所述步骤（3）中，检测电梯轿厢内部区域具体过程为：
3-1）调用yolov4-darknet53算法架构图片进行推理识别；
3-2）对推理识别结果进行基础事件业务研判，判断识别对象是否在识别区域、屏蔽区域、定制识别事件内；是否达到目标大小要求、达到目标得分阈值要求、在识别时间段内，是否为指定识别目标对象类型范围内；
3-3）对基础事件研判结果进行高级定制事件研判，判断目标对象是否达到报警事件条件。
作为本发明进一步的方案，所述步骤（4）中，检测人的行为具体过程为：
4-1）提前搜集、录制人在电梯内的各种行为，通过深度学习进行训练，保证卷积网络识别此类动作；
4-2）依赖算法模型的推理特征对比，判断视频帧中是否有人对象；
4-3）根据视频帧中人的行为，与样本模型学到的特征进行比对；
4-4）比对达到一定的阈值，识别为人的特定动作。
6.根据权利要求2所述的基于物联网+AI的智能梯控控制方法，其特征在于，所述步骤（6）控制电梯门常开的具体过程为：
6-1）预先连接继电器的输出口到电梯的控制线路口；
6-2）识别到报警信号后，输出开关量到继电器的输出口；
6-3）电梯接收到信号量后，保持电梯门常开状态。
作为本发明进一步的方案，所述步骤（6）控制语音播报的具体过程为：
6-4）预先安装播音设备放到机箱顶部，播音设备输入口连接到继电器的输出口；
6-5）报警时，通过继电器输出一路信号到播音设备来控制播音设备进行指定类型的语音播报。
作为本发明进一步的方案，所述步骤（6）发送报警信息推送至移动端具体过程为：
6-6）边缘计算机构建报警数据结构体，通过tcp方式传输至系统后台；
6-7）系统通过websocket方式推送至系统的网页端，通过微信推送的方式推送至微信小程序，通过激光第三方服务推送至移动端APP。
作为本发明进一步的方案，还包括步骤（7），用户通过移动端联动梯控设备控制电梯，具体过程为：
7-1）用户通过推送的消息可实时查看报警事件、地点、报警实时画面；
7-2）当为误报时，用户可在终端发起梯控取消命令。
作为本发明进一步的方案，还包括步骤（8），根据用户通过移动端处置的信息，系统自动对处置结果图像及报警信息进行图片提取、预处理，并转换为训练样本；系统定期对训练样本进行集中汇聚处理，调用云端自动训练服务，完成训练；当训练完成后，云端自动同步已完善的算法模型至系统进行升级。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的智能梯控控制系统能检测到电梯内多种类型的危险情况，能实现单独以及混合的危险情况识别，通过联动的控制方式，对危险情况进行及时处理，因此本发明梯控控制系统具有混合识别类型多、精度高、误报率低、智能化高的优点，不会破坏电梯内部结构，安全性强，带有自动语音播报功能，具有友好提示性；同时支持物联网霍尔光电开关技术，实现有效控制，避免原有屋内的电瓶车等危险品从电梯下来无法乘坐电梯；同时本系统支持自我学习、远程升级，不断适应、完善图像识别的准确率。本系统从行为上杜绝，从认知上引导，大大降低了消防隐患，提高监管效率，减少火灾事故和不文明现象的发生，保障人身安全，改善生活环境。
附图说明
图1为基于物联网+AI的智能梯控控制系统的原理框图。
图2为基于物联网+AI的智能梯控控制系统中终端应用框架图。
图3为基于物联网+AI的智能梯控控制系统中核心推理驱工作流程图。
图4为基于物联网+AI的智能梯控控制系统中核心视频协议解析驱工作流程图。
图5为基于物联网+AI的智能梯控控制系统的工作流程图。
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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例中，基于物联网+AI的智能梯控控制系统，包括监控摄像头、霍尔光电开关、音柱、梯控控制器、边缘智能分析服务器、云端集控中心和终端应用，梯控控制器分别连接霍尔光电开关、音柱和边缘智能分析服务器，边缘智能分析服务器分别连接云端集控中心、监控摄像头和终端应用。
其中，监控摄像头用于与边缘智能分析服务器数据通信；而梯控控制器与边缘智能分析服务器进行通信，上报/反馈实时状态，接收执行联动指令，进而联动电梯的音柱进行播放/暂停操作或者联动霍尔传感器开关进行楼层获取。
边缘智能分析服务器用于与终端应用、云端集控中心进行数据通信。
本发明的技术方案中，智能梯控控制系统终端应用的框架如图2所示，包括控制层、业务层、持久层、数据库、缓存以及传输协议netty框架TCP协议。
智能梯控控制系统核心推理中驱工作流程如图3所示，在对图片预处理完后，系统会调用算法对图片进行预处理，推理中驱的工作流程具体为：（1）推理进程算法调整实用INT8（arm架构）或FLOAT16（X86架构）；（2）多线程/进程算法库加载；（3）目标特征智能IOU优化；（4）自适应最优化Auchor计算；（5）层间融合或张量融合；（6）算法网络结构调整；（7）数据精度校准以及网络模型的水平整合，将输入为相同张量和执行相同操作的融合在一起；（8）网络模型的重构裁剪；（9）将减少concat层对concat层，将concat层的输入直接送到下面的操作中，减少传输吞吐；（10）网络结构垂直整合conv、BN/Relu融合。
通过上述的流程，推理中驱对常规的yolov4算法模型进行了裁剪、整合，系统启动时根据设置的推理的图片分辨率、场景等参数自动对IOU、Anchor进行计算，并重设；通过网络结构的调整，实现图片推理的效率，通过最佳IOU、Anchor设置，实现指定应用场景的推理精度提升；系统同时对算法进行了多进程、多线程处置的兼容，确保硬件资源最合理的投入使用。
本发明的技术方案中，智能梯控控制系统的核心视频协议解析中驱工作流程如图4所示，具体为：（1）各主流协议兼容、各厂家SDK集成；（2）gstreamer/ffmpeg关键帧提取（3）根据应用场景，拉流对象队列定制抽帧算法；（4）图片特征优化。
作为本发明优选的实施例，本发明还提供一种基于物联网+AI的智能梯控控制方法，请参阅图5，具体步骤如下：
1）获取电梯监控设备的视频流；
2）将视频数据解析成画面信息；
3）检测画面中电梯轿厢内部区域；
4）对进入电梯轿厢内部人的行为和所带物品进行检测；
5）实时判断画面中是否有人违规操作或存在危险物品：
若是，则执行步骤6），若否，则返回步骤1）；
6）通过霍尔光电开关识别是否在当前控制楼层，如：1层、-1层；
若是，则执行步骤7），若否，则返回步骤1）；
7）联动梯控设备控制电梯门常开，语音播报提示；
8）保存带有违规现象/危险物品和此时对应的画面信息图片，构建报警数据推送至用户终端；
9）用户根据推送信息，处理报警信息，并可远程联动远程控制电梯；
10）根据用户处置的信息，系统自动对处置结果图像及报警信息进行图片提取、预处理，并转换为训练样本；系统定期对训练样本进行集中汇聚处理，调用云端自动训练服务，完成训练；当训练完成后，云端自动同步已完善的算法模型至系统进行升级。
上述步骤1）中，采用rtsp协议摄像头直连实时获取电梯监控设备的视频流。
上述步骤2）中，将视频数据解析成画面信息具体过程为：
2-1）采用openCV+ffmpeg/gsteamer技术解析视频流数据；
2-2）对解析出来的图片帧数据进行除噪、增强、对比度适应、图片因摄像机遮挡预警、亮度优化、抖动优化、丢失优化、AGC变动优化干扰线优化、适量压缩处理等预处理。
上述步骤3）中，检测电梯轿厢内部区域具体过程为：
3-1）调用yolov4-darknet53算法架构图片进行推理识别；
3-2）对推理识别结果进行基础事件业务研判，判断识别对象是否在识别区域、屏蔽区域、定制识别事件（定制识别事件：如同为车辆识别算法模型，基于此算法模型支持2钟定制事件，如消防通道占用事件报警，即车辆停在消防通道内超过指定事件那么触发报警事件；另一种如危险物品上楼事件报警，车辆只要进入电梯内部即触发报警并联动梯控系统）内；是否达到目标大小要求、达到目标得分阈值要求、在识别时间段内（如指定只在白天识别），是否为指定识别目标对象类型范围内（如车辆算法模型，只识别摩托车）等要求；
3-3）对基础事件研判结果进行高级定制事件研判，判断目标对象是否达到报警事件条件。
上述步骤4）中，检测人的行为具体过程为：
4-1）提前搜集、录制人在电梯内的各种行为，通过深度学习进行训练，保证卷积网络识别此类动作；
4-2）依赖算法模型的推理特征对比，判断视频帧中是否有人对象；
4-3）根据视频帧中人的行为，与样本模型学到的特征进行比对；
4-4）比对达到一定的阈值，识别为人的特定动作。
上述步骤6）控制电梯门常开的具体过程为：
6-1）预先连接继电器的输出口到电梯的控制线路口；
6-2）识别到报警信号后，输出开关量到继电器的输出口；
6-3）电梯接收到信号量后，保持电梯门常开状态。
上述步骤7）控制语音播报的具体过程为：
7-1）预先安装播音设备放到机箱顶部，播音设备输入口连接到继电器的输出口；
7-2）报警时，通过继电器输出一路信号到播音设备来控制播音设备进行指定类型的语音播报。
上述步骤8）构建报警数据推送至用户终端具体过程为：
8-1）边缘计算机构建报警数据结构体，通过tcp方式传输至系统后台；
8-2）系统通过websocket方式推送至系统的网页端，通过微信推送的方式推送至微信小程序，通过激光第三方服务推送至移动APP。
上述步骤9）可远程联动远程控制电梯具体过程为：
9-1）用户通过推送的消息可实时查看报警事件、地点、报警实时画面；
9-2）当为误报时，用户可在终端发起梯控取消命令，确保住户正常乘梯。
本发明的智能梯控控制系统支持一键远程升级，支持通过系统的业务闭环完成算法模型的自我完善学习，同时支持算法模型的远程升级迭代。
具体的，需要一台基于Ubuntu18.04版本服务器，含：32GB内存及以上、8核处理器及以上、8GB显层及以上独显。具体自我学习完善流程：触发自动训练任务->从文件服务器爬取业务侧用户判别结果图片->并获取对应处理特征结果塞到训练预处理队列->从队列获取待处理图片数据->图片预处理优化（亮度、抖动、丢失、AGC变动、噪点、干扰线、适量压缩处理）->调用预标注脚本将用户处理特征结果形成预标注文件->过滤验证预标注文件合法性（文件内容、目标对象长度宽度、类别转换、路径等校验）->调用脚本处理预标注文件及预处理优化后图片数据形成voc2012数据集，并叠加到训练标注仓库->脚本处理新生成的数据集，发布自动化训练任务练主机，开始进行darknet53框架下的yolov4版本自动训练->触发训练结束事件->自动上传最新训练结果模型至模型仓库->手动或根据边缘计算设备/服务器设置界限条件自动远程下载最新模型-> 各边缘计算设备/服务器模型下载完毕触发自动模型替换服务事件-> 自动升级完成。
综上所述，本发明具有以下特点：
1）本发明可使用原有摄像机设备，无需另外添加；
2）本发明可识别多种危险物品和不文明行为，如电动车、煤气罐、电瓶、人员吸烟、吐痰、乱扔垃圾等现象，也可以支持定制识别类型；
3）本发明可实时进行检测，速度快，准确率高，支持远程升级，支持模型的业务闭环下的自我学习完善；
4）本发明采卷积神经网络深度学习的YOLO-v4检测方法，有训练方便，识别率高、速度快的优点；
5）卷积神经网络（CNNs）是目前比较流行的神经网络学习方式。卷积神经网络与普通神经网络不通点在于，卷积神经网络包含多个由卷积层和池化层构成的特征抽取器。每个特征由一些矩形排列的神经元构成。在网络的训练中，卷积将学到合理的权值。我们使用CNNs领域中最优秀的优化策略，YOLO-v4。YOLO-v4是基于目标检测架构的基础上，从数据处理、主干网络、网络训练、激活函数、损失函数等各方面都有着不同的优化。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (10)
1.基于物联网+AI的智能梯控控制系统，其特征在于，包括监控摄像头、霍尔光电开关、音柱、梯控控制器、边缘智能分析服务器、云端集控中心和终端应用，所述梯控控制器分别连接霍尔光电开关、音柱和边缘智能分析服务器，所述边缘智能分析服务器分别连接云端集控中心、监控摄像头和终端应用；
所述监控摄像头用于与边缘智能分析服务器数据通信；
所述梯控控制器与边缘智能分析服务器进行通信，上报/反馈实时状态，接收执行联动指令，进而联动电梯的音柱进行播放/暂停操作或者联动霍尔传感器开关进行楼层获取；
所述边缘智能分析服务器用于与终端应用、云端集控中心进行数据通信。
2.基于物联网+AI的智能梯控控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
（1）获取电梯监控设备的视频流；
（2）将视频数据解析成画面信息；
（3）检测画面中电梯轿厢内部区域；
（4）对进入电梯轿厢内部人的行为和所带物品进行检测；
（5）实时判断画面中是否有人违规操作或存在危险物品；
（6）若发现人员违规操作或识别出存在危险物品，则联动梯控设备控制当前楼层电梯门常开，并语音播报提示，同时发送报警信息至移动端。
3.根据权利要求2所述的基于物联网+AI的智能梯控控制方法，其特征在于，所述步骤（2）中，将视频数据解析成画面信息的具体过程为：
2-1）采用openCV+ffmpeg/gsteamer技术解析视频流数据；
2-2）对解析出来的图片帧数据进行除噪、增强、对比度适应、图片因摄像机遮挡预警、亮度优化、抖动优化、丢失优化、AGC变动优化干扰线优化、适量压缩处理。
4.根据权利要求2所述的基于物联网+AI的智能梯控控制方法，其特征在于，所述步骤（3）中，检测电梯轿厢内部区域具体过程为：
3-1）调用yolov4-darknet53算法架构图片进行推理识别；
3-2）对推理识别结果进行基础事件业务研判，判断识别对象是否在识别区域、屏蔽区域、定制识别事件内；是否达到目标大小要求、达到目标得分阈值要求；在识别时间段内，是否为指定识别目标对象类型范围内；
3-3）对基础事件研判结果进行高级定制事件研判，判断目标对象是否达到报警事件条件。
5.根据权利要求2所述的基于物联网+AI的智能梯控控制方法，其特征在于，所述步骤（4）中，检测人的行为具体过程为：
4-1）提前搜集、录制人在电梯内的各种行为，通过深度学习进行训练，保证卷积网络识别此类动作；
4-2）依赖算法模型的推理特征对比，判断视频帧中是否有人对象；
4-3）根据视频帧中人的行为，与样本模型学到的特征进行比对；
4-4）比对达到一定的阈值，识别为人的特定动作。
6.根据权利要求2所述的基于物联网+AI的智能梯控控制方法，其特征在于，所述步骤（6）控制电梯门常开的具体过程为：
6-1）预先连接继电器的输出口到电梯的控制线路口；
6-2）识别到报警信号后，输出开关量到继电器的输出口；
6-3）电梯接收到信号量后，保持电梯门常开状态。
7.根据权利要求2所述的基于物联网+AI的智能梯控控制方法，其特征在于，所述步骤（6）控制语音播报的具体过程为：
6-4）预先安装播音设备放到机箱顶部，播音设备输入口连接到继电器的输出口；
6-5）报警时，通过继电器输出一路信号到播音设备来控制播音设备进行指定类型的语音播报。
8.根据权利要求2所述的基于物联网+AI的智能梯控控制方法，其特征在于，所述步骤（6）发送报警信息推送至移动端具体过程为：
6-6）边缘计算机构建报警数据结构体，通过tcp方式传输至系统后台；
6-7）系统通过websocket方式推送至系统的网页端，通过微信推送的方式推送至微信小程序，通过激光第三方服务推送至移动端APP。
9.根据权利要求2所述的基于物联网+AI的智能梯控控制方法，其特征在于，还包括步骤（7），用户通过移动端联动梯控设备控制电梯，具体过程为：
7-1）用户通过推送的消息可实时查看报警事件、地点、报警实时画面；
7-2）当为误报时，用户可在终端发起梯控取消命令。
10.根据权利要求2所述的基于物联网+AI的智能梯控控制方法，其特征在于，还包括步骤（8），根据用户通过移动端处置的信息，系统自动对处置结果图像及报警信息进行图片提取、预处理，并转换为训练样本；系统定期对训练样本进行集中汇聚处理，调用云端自动训练服务，完成训练；当训练完成后，云端自动同步已完善的算法模型至系统进行升级。
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