CN113581987A - 人员运输设备的节能控制方法及装置、设备、存储介质 - Google Patents

人员运输设备的节能控制方法及装置、设备、存储介质 Download PDF

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CN113581987A
CN113581987A CN202110859529.9A CN202110859529A CN113581987A CN 113581987 A CN113581987 A CN 113581987A CN 202110859529 A CN202110859529 A CN 202110859529A CN 113581987 A CN113581987 A CN 113581987A
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李妍妍
刘文钦
许磊
丁浩铖
陈志鑫
邹亮华
曾航剑
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    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
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    • B66B25/003—Methods or algorithms therefor
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Abstract

本发明公开了一种人员运输设备的节能控制方法及装置、设备、存储介质，除了第一个运行周期，每个运行周期都可以利用上一运行周期内的实际运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段，从而更新设置当前运行周期的运行方案，即在当前运行周期中对闲暇时段和繁忙时段分别运行不同的节能模式，从而可以通过学习人员运输设备的实际工况，分时间段自适应调整节能模式，达到每个时段都能以最合适的节能模式运行的效果，将节能效果最大化，从而优化节能模式的设置方式，使人员运输设备的节能控制方法更加智能化。

Description

人员运输设备的节能控制方法及装置、设备、存储介质
技术领域
本发明属于机器学习技术领域，具体涉及一种人员运输设备的节能控制方法及装置、设备、存储介质。
背景技术
市面上自动扶梯作为一种人员运输设备被广泛运用在各种场所，比如商场、地铁、机场等各种场合。一般情况下当客流量很少或者没有客流量的时候，比如地铁非高峰期、商场工作日时，如果采用连续运行，其实自动扶梯是在空转的。这不仅浪费能量，还增加机械部件的磨损。
目前大多数的现有技术，只关注使用什么方法实现节能降损，对自动扶梯设置比较单一的节能模式。比如，设置快停模式，在无人的时候控制扶梯进入停止状态，可是如果出现间歇性无人的情况，会出现扶梯启动一小段时间又停止的循环现象，这种情况会增加机械部件的磨损。
而如果设置快慢停模式，扶梯在监测到无人的时候会进入到慢车模式，维持慢车模式一段时间后还是没有检测到有人经过，才会进入停梯状态，在无人时段，扶梯仍在缓慢运行，存在不必要的能耗。
可见，现有自动扶梯的节能控制方法中，节能模式的设置方式比较单一，导致其节能控制方法不够智能。
发明内容
本发明的目的在于提供一种人员运输设备的节能控制方法及装置、设备、存储介质，可以优化节能模式的设置方式，使节能控制方法更加智能化。
本发明实施例第一方面公开一种人员运输设备的节能控制方法，包括：
获取所述人员运输设备在上一运行周期内的第一实际运载数据；
根据所述实际第一运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段；
控制所述人员运输设备在所述闲暇时段以第一节能模式运行、在所述繁忙时段以第二节能模式运行，所述第一节能模式和所述第二节能模式不同。
在其中一个实施例中，所述获取所述人员运输设备在上一运行周期内的第一实际运载数据之后，所述方法还包括：
获取所述人员运输设备在上上一运行周期的第二实际运载数据；
对所述第一实际运载数据和所述第二实际运载数据进行融合处理，获得目标实际运载数据；
以及，所述根据所述实际第一运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段，包括：
根据所述目标实际运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段。
在其中一个实施例中，所述获取所述人员运输设备在上一运行周期内的第一实际运载数据，包括：
获取所述人员运输设备的传感装置在上一运行周期内检测到的传感信号；
按照预设时间间隔，对所述传感信号进行时间划分，获得多个传感片段，每一所述传感片段对应一个采样点；
判断每个所述传感片段是否用于表征有乘客经过；
根据判断结果，赋予每个所述传感片段对应的采样点相应的电平值；
将各个所述采样点的电平值按照时间顺序进行表示，获得电平变化曲线；
将所述电平变化曲线作为第一实际运载数据。
在其中一个实施例中，所述电平值包括低电平值或高电平值；所述根据判断结果，赋予每个所述传感片段对应的采样点相应的电平值，包括：
若判断出任一传感片段用于表征有乘客经过，将所述低电平值赋予该传感片段的采样点；
若判断出任一传感片段用于表征无乘客经过，将所述高电平值赋予该传感片段的采样点。
本发明实施例第二方面公开一种人员运输设备的节能控制装置，包括：
第一获取单元，用于获取所述人员运输设备在上一运行周期内的第一实际运载数据；
预测单元，用于根据所述实际第一运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段；
控制单元，用于控制所述人员运输设备在所述闲暇时段以第一节能模式运行、在所述繁忙时段以第二节能模式运行，所述第一节能模式和所述第二节能模式不同。
在其中一个实施例中，还包括：
第二获取单元，用于在所述第一获取单元获取所述人员运输设备在上一运行周期内的第一实际运载数据之后，获取所述人员运输设备在上上一运行周期的第二实际运载数据；
融合单元，用于对所述第一实际运载数据和所述第二实际运载数据进行融合处理，获得目标实际运载数据；
所述预测单元，具体用于根据所述目标实际运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段。
在其中一个实施例中，所述第一获取单元包括：
获取子单元，用于获取所述人员运输设备的传感装置在上一运行周期内检测到的传感信号；
划分子单元，用于按照预设时间间隔，对所述传感信号进行时间划分，获得多个传感片段，每一所述传感片段对应一个采样点；
判断子单元，用于判断每个所述传感片段是否用于表征有乘客经过；
赋值子单元，用于根据所述判断子单元的判断结果，赋予每个所述传感片段对应的采样点相应的电平值；
确定子单元，用于将各个所述采样点的电平值按照时间顺序进行表示，获得电平变化曲线；以及，将所述电平变化曲线作为第一实际运载数据。
在其中一个实施例中，所述电平值包括低电平值或高电平值；
所述赋值子单元，具体用于在所述判断子单元判断出任一传感片段用于表征有乘客经过，将所述低电平值赋予该传感片段的采样点；以及，在所述判断子单元判断出任一传感片段用于表征无乘客经过，将所述高电平值赋予该传感片段的采样点。
本发明实施例第三方面公开一种电子设备，包括存储有可执行程序代码的存储器以及与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行第一方面公开的人员运输设备的节能控制方法。
本发明实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行第一方面公开的人员运输设备的节能控制方法。
本发明的有益效果在于，所提供的人员运输设备的节能控制方法及装置、设备、存储介质，除了第一个运行周期，每个运行周期都可以利用上一运行周期内的实际运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段，从而更新设置当前运行周期的运行方案，即在当前运行周期中对闲暇时段和繁忙时段分别运行不同的节能模式，从而可以通过学习人员运输设备的实际工况，分时间段自适应调整节能模式，达到每个时段都能以最合适的节能模式运行的效果，将节能效果最大化，从而优化节能模式的设置方式，使人员运输设备的节能控制方法更加智能化。
附图说明
此处的附图，示出了本发明所述技术方案的具体实例，并与具体实施方式构成说明书的一部分，用于解释本发明的技术方案、原理及效果。
除非特别说明或另有定义，不同附图中，相同的附图标记代表相同或相似的技术特征，对于相同或相似的技术特征，也可能会采用不同的附图标记进行表示。
图1是本发明实施例公开的人员运输设备的节能控制方法的流程图；
图2是本发明实施例公开的电平变化曲线；
图3是本发明实施例公开的人员运输设备的节能控制装置的结构示意图；
图4是本发明实施例公开的电子设备的结构示意图。
附图标记说明：
301、第一获取单元；302、预测单元；301、控制单元；304、第二获取单元；305、融合单元；401、存储器；402、处理器。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照说明书附图对本发明的具体实施例进行更详细的描述。
除非特别说明或另有定义，本文所使用的所有技术和科学术语与所属技术领域的技术人员通常理解的含义相同。在结合本发明的技术方案以现实的场景的情况下，本文所使用的所有技术和科学术语也可以具有与实现本发明的技术方案的目的相对应的含义。本文所使用的“第一、第二…”仅仅是用于对名称的区分，不代表具体的数量或顺序。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
需要说明的是，当元件被认为“固定于”另一个元件，它可以是直接固定在另一个元件上，也可以是存在居中的元件；当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件，也可以是同时存在居中元件；当一个元件被认为是“安装在”另一个元件，它可以是直接安装在另一个元件，也可以是同时存在居中元件。当一个元件被认为是“设在”另一个元件，它可以是直接设在另一个元件，也可以是同时存在居中元件。
除非特别说明或另有定义，本文所使用的“所述”、“该”为相应位置之前所提及或描述的技术特征或技术内容，该技术特征或技术内容与其所提及的技术特征或技术内容可以是相同的，也可以是相似的。
毫无疑义，与本发明的目的相违背，或者明显矛盾的技术内容或技术特征，应被排除在外。
如图1所示，本发明实施例公开一种人员运输设备的节能控制方法，包括：
S1、获取人员运输设备在上一运行周期内的第一实际运载数据。
其中，人员运输设备可以包括自动扶梯或自动人行道等设备，运行周期可以是开发人员预先指定的时长，比如三个小时、一天、两天或者一周等，在此不作具体限定。本实施例中以一天为运行周期进行阐述。
本发明实施例中，在人员运输设备的上方、入口处和/或出口处都可以安装有传感器，然后通过传感器的检测信号，可以判断出是否有乘客经过，从而获得人员运输设备在每个运行周期内的实际运载数据，即与实际运载乘客相关的量化指标数据，比如在每个运行周期内运载的人次数、运载频率等。或者，也可以在人员运输设备上安装乘客计数器，检测记录乘客人数。
本发明中不限定传感器的具体形式，可根据实际情况设置能够检测到人经过的传感器，比如摄像机、红外传感器、光电传感器、微波传感器、激光传感器或压力传感器等。
假设传感器是摄像机，那么可以在接收到用户输入的自学习启动指令时，控制设置在人员运输设备上方的摄像机启动，录制每个运行周期的视频数据，然后采用深度学习神经网络对每个运行周期的视频数据进行识别，识别出每个运行周期内运载人数较多时段和运载人数较少时段作为实际运行数据。
进一步地，还可以将任意一个或多个传感器组合成传感装置，各个传感器所检测到的检测信号融合成一个传感信号，其中，各个传感器可以各不相同，这样可以提高传感检测准确率。
具体地，可以获取人员运输设备的传感装置在每个运行周期内检测到的传感信号，该传感信号则是由传感装置所包括的各个传感器的检测信号融合而成的，该传感信号可以是在一个运行周期内连续的信号；然后可以按照预设时间间隔对传感信号进行时间划分，可以获得多个传感片段和多个时间片段，每个传感片段指的是在某一个时间片段内的传感信号，即传感片段与时间片段一一对应，且对应有同一个采样点。
基于此，通过判断每个传感片段是否用于表征有乘客经过，可以对各个采样点进行采样。具体地，根据判断结果，赋予每个传感片段对应的采样点相应的电平值，比如低电平值0或高电平值1。
其中，可以预先指定由低电平值0代表有乘客、高电平值1代表无乘客；或者，由低电平值0代表无乘客、高电平值1代表有乘客。在本实施例中，以低电平值0代表有乘客、高电平值1代表无乘客为例进行阐述。
若判断出任一传感片段用于表征有乘客经过，将低电平值0赋予该传感片段的采样点；若判断出任一传感片段用于表征无乘客经过，将高电平值1赋予该传感片段的采样点，以此类推，可以统计出整个运行周期内各个采样点的电平值，然后将各个采样点的电平值按照时间顺序表示出来，获得每个运行周期内的电平变化曲线作为实际运载数据。
因此步骤S1中，获取上一运行周期内的第一实际运载数据，可以通过以上方式获得。其中，可以获取人员运输设备的传感装置在上一运行周期内检测到的传感信号，按照预设时间间隔，对传感信号进行时间划分，获得多个传感片段，每一传感片段对应一个采样点；然后针对判断每个传感片段是否用于表征有乘客经过；根据判断结果，赋予每个传感片段对应的采样点相应的电平值；将各个采样点的电平值按照时间顺序进行表示，获得电平变化曲线；将电平变化曲线作为第一实际运载数据Di-1(i＝2，…)，其中，i代表运行周期的序号，Di代表当前运行周期内的当前实际运载数据，Di-1则代表上一运行周期内的第一实际运载数据。
如图2所示，上一运行周期内的第一实际运载数据Di-1中，采样点t0、t1、t2、t3、t4、t5、t6、t7、t8、…、tn分别对应一个时间片段和传感片段，采样点t0的电平值Pi-1(t0)＝0，说明采样点t0对应的传感片段用于表征有乘客经过，其中，Pi-1代表上一运行周期内各个采样点的电平值。而采样点t1、t2、t3的电平值Pi-1(t1)＝Pi-1(t2)＝Pi-1(t3)＝1，说明采样点t1、t2、t3分别对应的传感片段均无乘客经过。
S2、根据实际第一运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段。
如图2所示，通过上一运行周期内的第一实际运载数据Di-1，可以看出采样点t1-t3、t9-t11、t15-t16以及t21各自的电平值都为1，因此可以将当前运行周期中对应于这些采样点的时间片段预测为闲暇时段A，而将当前运行周期中对应于电平值为0的采样点的时间片段预测为繁忙时段B，或者将当前运行周期中除了闲暇时段之外的其它时间段预测为繁忙时段B。
通过如此自学习运行，除了第一个运行周期，每个运行周期都可以利用上一运行周期内的实际运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段，从而更新设置当前运行周期的运行方案，即在当前运行周期中对闲暇时段和繁忙时段分别运行不同的节能模式，从而可以通过学习人员运输设备的实际工况，分时间段自适应调整节能模式，达到每个时段都能以最合适的节能模式运行的效果，将节能效果最大化，从而优化节能模式的设置方式，使人员运输设备的节能控制方法更加智能化。
进一步地，为了提高对闲暇时段和繁忙时段的预测准确率，从自学习运行的第三个运行周期起，还可以基于上上一个运行周期的第二实际运载数据，对上一个运行周期的第一实际运载数据进行修正，可以更加准确地对闲暇时段和繁忙时段进行预测，以更新设置运行方案。
也即，步骤S1之后，还可以判断当前运行周期是否至少为第三个运行周期(也即判断i是否大于或等于3)，若是，获取人员运输设备在上上一运行周期的第二实际运载数据Di-2，对第一实际运载数据Di-1和第二实际运载数据Di-2进行融合处理，获得目标实际运载数据。相应地，步骤S2包括：根据目标实际运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段。
其中，获取人员运输设备在上上一运行周期的第二实际运载数据Di-2可以与上述获取第一实际运载数据Di-1的方式相同，在此不作赘述。对第一实际运载数据Di-1和第二实际运载数据Di-2进行融合处理的方式可以是对各个相同采样点的电平值进行相乘，获得对应的各个采样点的电平值乘积，将各个采样点的电平值乘积按照时间顺序进行表示，获得当前运行周期的预测电平变化曲线，作为目标实际运载数据Di′。
如图2所示，以采样点t4为例，第一实际运载数据Di-1中的Pi-1(t4)＝0，第二实际运载数据Di-2中的Pi-2(t4)＝1，则目标实际运载数据Di′中的电平值乘积Pi(t4)＝Pi-1(t4)*Pi-2(t4)＝0。
其中，从目标实际运载数据Di′中可以看出采样点t1-t3、t9-t11以及t21各自的电平值都为1，因此可以将当前运行周期中对应于这些采样点的目标时间片段预测为闲暇时段A，而将当前运行周期中对应于电平值为0的采样点的时间片段预测为繁忙时段B，或者将当前运行周期中除了闲暇时段之外的其它时间段预测为繁忙时段B。
如此，通过监测人员运输设备在每个运行周期内的实际运载数据，从第三个运行周期开始，每进入一个新的运行周期之前，都可以根据前两个运行周期内的实际运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段，可以在分时间段自适应调整节能模式达到节能效果最大化，从而优化节能模式的设置方式的同时，进一步提高对当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段的预测准确率。
S3、控制人员运输设备在闲暇时段以第一节能模式运行、在繁忙时段以第二节能模式运行。
其中，第一节能模式和第二节能模式不同，第一节能模式可以是快停模式，即快车、停车状态切换的节能模式，对应于闲暇时段(无乘客或乘客较少时)，而第二节能模式为快慢停模式，即快车、缓慢停车状态切换的节能模式，对应于繁忙时段(有乘客时)。
如图2所示，可以在当前运行周期中的闲暇时段A运行快停模式，在繁忙时段B运行快慢停模式。
如此，通过在无乘客或乘客较少时运行快车、停车状态切换的节能模式，而在有乘客时才运行快车、缓慢停车状态切换的节能模式，可以避免单一运行快停模式而出现的机械部件加快磨损的情况，又可以减少单一运行快慢停模式而出现的无乘客时仍缓慢停车的功耗，使节能待机时间更合理，更加节能。并且还可以对节能模式的运行时间进行精准把控，避免快车运行保持时间过长或过短，节能降损变为鸡肋，可以提高实用性。
可以理解的是，如果是第一个运行周期，则无法获取上一运行周期内的第一实际运载数据进行闲暇时段和繁忙时段的预测。那么在本发明实施例中，针对第一个运行周期可以先以指定的节能模式(如第一节能模式或第二节能模式)进行运行，然后监测传感信号。也即，在执行步骤S1之前，还可以判断当前运行周期是否为第一个运行周期，若是，控制人员运输设备以第一节能模式或第二节能模式运行，并监测人员运输设备在当前运行周期内的传感信号；否则，执行步骤S1。
可选地，在执行步骤S1之前，还可以判断当前运行周期是属于工作日周期还是属于休息日周期，若属于工作日周期，获取人员运输设备在上一工作日周期内的第一实际运载数据；若属于休息日周期，获取人员运输设备在上一休息日周期内的第一实际运载数据。从而可以对工作日周期和休息日周期分别进行自学习运行、自适应调整节能模式，从而可以进一步提高智能性。
如图3所示，本发明实施例公开一种人员运输设备的节能控制装置，包括第一获取单元301、预测单元302和控制单元303，其中，
第一获取单元301，用于获取人员运输设备在上一运行周期内的第一实际运载数据。
预测单元302，用于根据实际第一运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段。
控制单元303，用于控制人员运输设备在闲暇时段以第一节能模式运行、在繁忙时段以第二节能模式运行，第一节能模式和第二节能模式不同。
可选地，图3所示的人员运输设备的节能控制装置，还可以包括：
第二获取单元304，用于在第一获取单元301获取人员运输设备在上一运行周期内的第一实际运载数据之后，获取人员运输设备在上上一运行周期的第二实际运载数据。
融合单元305，用于对第一实际运载数据和第二实际运载数据进行融合处理，获得目标实际运载数据。
上述的预测单元303，具体用于根据目标实际运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段。
可选地，图3所示的人员运输设备的节能控制装置中，第一获取单元301可以包括以下未图示的子单元：
获取子单元，用于获取人员运输设备的传感装置在上一运行周期内检测到的传感信号；
划分子单元，用于按照预设时间间隔，对传感信号进行时间划分，获得多个传感片段，每一传感片段对应一个采样点；
判断子单元，用于判断每个传感片段是否用于表征有乘客经过；
赋值子单元，用于根据判断子单元的判断结果，赋予每个传感片段对应的采样点相应的电平值；
确定子单元，用于将各个采样点的电平值按照时间顺序进行表示，获得电平变化曲线；以及，将电平变化曲线作为第一实际运载数据。
其中，电平值包括低电平值或高电平值；上述赋值子单元，具体用于在判断子单元判断出任一传感片段用于表征有乘客经过，将低电平值赋予该传感片段的采样点；以及，在判断子单元判断出任一传感片段用于表征无乘客经过，将高电平值赋予该传感片段的采样点。
如图4所示，本发明实施例公开一种电子设备，包括存储有可执行程序代码的存储器401以及与存储器401耦合的处理器402；
其中，处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，执行上述各实施例中描述的人员运输设备的节能控制方法。
本发明实施例还公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行上述各实施例中描述的人员运输设备的节能控制方法。
以上实施例的目的，是对本发明的技术方案进行示例性的再现与推导，并以此完整的描述本发明的技术方案、目的及效果，其目的是使公众对本发明的公开内容的理解更加透彻、全面，并不以此限定本发明的保护范围。
以上实施例也并非是基于本发明的穷尽性列举，在此之外，还可以存在多个未列出的其他实施方式。在不违反本发明构思的基础上所作的任何替换与改进，均属本发明的保护范围。

Claims (10)

1.人员运输设备的节能控制方法，其特征在于，包括：
获取所述人员运输设备在上一运行周期内的第一实际运载数据；
根据所述实际第一运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段；
控制所述人员运输设备在所述闲暇时段以第一节能模式运行、在所述繁忙时段以第二节能模式运行，所述第一节能模式和所述第二节能模式不同。
2.根据权利要求1所述的人员运输设备的节能控制方法，其特征在于，所述获取所述人员运输设备在上一运行周期内的第一实际运载数据之后，所述方法还包括：
获取所述人员运输设备在上上一运行周期的第二实际运载数据；
对所述第一实际运载数据和所述第二实际运载数据进行融合处理，获得目标实际运载数据；
以及，所述根据所述实际第一运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段，包括：
根据所述目标实际运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段。
3.根据权利要求1或2所述的人员运输设备的节能控制方法，其特征在于，所述获取所述人员运输设备在上一运行周期内的第一实际运载数据，包括：
获取所述人员运输设备的传感装置在上一运行周期内检测到的传感信号；
按照预设时间间隔，对所述传感信号进行时间划分，获得多个传感片段，每一所述传感片段对应一个采样点；
判断每个所述传感片段是否用于表征有乘客经过；
根据判断结果，赋予每个所述传感片段对应的采样点相应的电平值；
将各个所述采样点的电平值按照时间顺序进行表示，获得电平变化曲线；
将所述电平变化曲线作为第一实际运载数据。
4.根据权利要求3所述的人员运输设备的节能控制方法，其特征在于，所述电平值包括低电平值或高电平值；所述根据判断结果，赋予每个所述传感片段对应的采样点相应的电平值，包括：
若判断出任一传感片段用于表征有乘客经过，将所述低电平值赋予该传感片段的采样点；
若判断出任一传感片段用于表征无乘客经过，将所述高电平值赋予该传感片段的采样点。
5.人员运输设备的节能控制装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取所述人员运输设备在上一运行周期内的第一实际运载数据；
预测单元，用于根据所述实际第一运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段；
控制单元，用于控制所述人员运输设备在所述闲暇时段以第一节能模式运行、在所述繁忙时段以第二节能模式运行，所述第一节能模式和所述第二节能模式不同。
6.根据权利要求5所述的人员运输设备的节能控制装置，其特征在于，还包括：
第二获取单元，用于在所述第一获取单元获取所述人员运输设备在上一运行周期内的第一实际运载数据之后，获取所述人员运输设备在上上一运行周期的第二实际运载数据；
融合单元，用于对所述第一实际运载数据和所述第二实际运载数据进行融合处理，获得目标实际运载数据；
所述预测单元，具体用于根据所述目标实际运载数据，预测当前运行周期的闲暇时段和繁忙时段。
7.根据权利要求5或6所述的人员运输设备的节能控制装置，其特征在于，所述第一获取单元包括：
获取子单元，用于获取所述人员运输设备的传感装置在上一运行周期内检测到的传感信号；
划分子单元，用于按照预设时间间隔，对所述传感信号进行时间划分，获得多个传感片段，每一所述传感片段对应一个采样点；
判断子单元，用于判断每个所述传感片段是否用于表征有乘客经过；
赋值子单元，用于根据所述判断子单元的判断结果，赋予每个所述传感片段对应的采样点相应的电平值；
确定子单元，用于将各个所述采样点的电平值按照时间顺序进行表示，获得电平变化曲线；以及，将所述电平变化曲线作为第一实际运载数据。
8.根据权利要求7所述的人员运输设备的节能控制装置，其特征在于，所述电平值包括低电平值或高电平值；
所述赋值子单元，具体用于在所述判断子单元判断出任一传感片段用于表征有乘客经过，将所述低电平值赋予该传感片段的采样点；以及，在所述判断子单元判断出任一传感片段用于表征无乘客经过，将所述高电平值赋予该传感片段的采样点。
9.电子设备，其特征在于，包括存储有可执行程序代码的存储器以及与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行权利要求1至4任一项所述的人员运输设备的节能控制方法。
10.计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1至4任一项所述的人员运输设备的节能控制方法。
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