CN113879931B - 一种电梯安全监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种电梯安全监测方法，所述电梯内设置有收音组件，包括如下步骤：收音组件实时监听电梯轿厢并输出初始音频信息；对初始音频信息进行预筛处理获取语言音频信息；对语言音频信息进行呼救语言提取；根据呼救语言提取结果进行安全警报触发操作。通过配合电梯内设置的收音组件使用语序分类提取、关键字词识别和语气词重筛选识别操作，来对困梯人员的呼救进行识别并对应触发警报，解决了当梯内交互报警设备损坏，或者困梯人员为老人儿童不知如何使用梯内交互报警设备时，电梯系统无法识别人员呼救，造成极大的安全隐患的问题。

Description

一种电梯安全监测方法
技术领域
本发明应用于电梯安全监测领域，具体是一种电梯安全监测方法。
背景技术
随着电梯在各种领域的普及率飞速增长，电梯的使用安全也逐渐受到广泛关注，现有的电梯安全大多是被动式，即电梯发生故障后由困梯人员手动触发警报进行外界的报警联系，当梯内交互报警设备损坏，或者困梯人员为老人儿童不知如何使用梯内交互报警设备时，电梯系统无法识别人员呼救，造成极大的安全隐患。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种电梯安全监测方法。
为解决上述技术问题，本发明的一种电梯安全监测方法，所述电梯内设置有收音组件，包括如下步骤：
收音组件实时监听电梯轿厢并输出初始音频信息；
对初始音频信息进行预筛处理获取语言音频信息；
对语言音频信息进行呼救语言提取；
根据呼救语言提取结果进行安全警报触发操作。
作为一种可能的实施方式，进一步的，所述对语言音频信息进行呼救语言提取步骤具体包括：
进行语序分类提取操作；
进行关键字词识别操作；
进行语气词重筛选识别操作；
获得是否发现呼救语言的结果并输出。
作为一种可能的实施方式，进一步的，所述进行语序分类提取操作步骤具体包括：
设定提取时间阈值，并将语言音频信息根据预设的提取时间阈值进行分段；
对分段后的语言音频信息进行文本转化并输出语言文本信息；
对每段语言文本信息进行重复语句检索，输出检索结果；
其中，所述检索结果包括是否存在重复语句、重复次数和重复语句内容。
作为一种可能的实施方式，进一步的，所述进行关键字词识别操作步骤具体包括：
获取所述检索结果，依据检索结果将对应的各段语言文本信息进行识别顺序排序；
训练关键字词识别分类模型；
利用关键字词识别分类模型依据识别顺序排序结果对各段语言文本信息进行关键字词的识别。
作为一种可能的实施方式，进一步的，所述依据检索结果将对应的每段语言文本信息进行识别顺序排序具体包括：
根据检索结果中的是否存在重复语句的各段语言文本信息进行第一次排序，将存在重复语句的各段语言文本信息排入上半区，将不存在重复语句的各段语言文本信息排入下半区；
进行上半区再排序，首先依据重复次数进行排序，根据重复次数的由大至小进行优先排序，再将重复次数相等的语言文本信息的重复语句内容字数进行比对，根据重复语句内容字数的由多至少进行优先排序；
进行下半区再排序，将各段语言文本信息依据其获取距离当下时间由长至短进行优先排序；
输出识别顺序排序表。
作为一种可能的实施方式，进一步的，所述训练关键字词识别分类模型步骤具体包括：
获取电梯监听音频样本，并设立对应标签作为训练集；
将电梯监听音频样本作为输入，对应标签作为输出训练分类模型；
获得用于关键字词识别的神经网络分类模型。
作为一种可能的实施方式，进一步的，所述利用关键字词识别分类模型依据识别顺序排序结果对各段语言文本信息进行关键字词的识别步骤具体包括：
对各段语言文本信息以单个字符为单位个体进行乱序重组，输出与各段语言文本信息对应的语言文本信息组；
依据识别顺序排序结果将与各段语言文本信息对应的语言文本信息组依序输入关键字词识别分类模型进行分类；
关键字词识别分类模型获得分类结果并输出。
作为一种可能的实施方式，进一步的，所述进行语气词重筛选识别操作步骤具体包括：
获取所述关键字词识别分类模型输出的分类结果；
将分类结果分为发现呼救语言、未发现呼救语言两组；
将所述未发现呼救语言组的各段语言文本信息进行语气词抓取；
设置语序关联个数阈值，对抓取到的语气词前后语序预设语序关联个数阈值内的字符作为可疑重筛字符进行提取；
将提取的可疑重筛字符作为输入重新投入关键字词识别分类模型并输出分类结果。
作为一种可能的实施方式，进一步的，所述对初始音频信息进行预筛处理获取语言音频信息步骤具体包括：
获取初始音频信息，并由其制作频谱图；
利用所述频谱图针对性去除环境音与噪声；
将去除环境音与噪声的初始音频信息标定为语言音频信息。
作为一种可能的实施方式，进一步的，所述利用所述频谱图针对性去除环境音与噪声具体为：
预设频谱阈值，依据该阈值对频谱图作删除调整，将小于该阈值的声段删除获得语言音频信息；
或：
将所述频谱图设为自功率谱，利用自功率谱对初始音频信息作自相关卷积以去除环境音与噪声，保留并突出周期性信号以获得语言音频信息。
本发明采用以上技术方案，具有以下有益效果：本发明通过配合电梯内设置的收音组件使用语序分类提取、关键字词识别和语气词重筛选识别操作，来对困梯人员的呼救进行识别并对应触发警报，解决了当梯内交互报警设备损坏，或者困梯人员为老人儿童不知如何使用梯内交互报警设备时，电梯系统无法识别人员呼救，造成极大的安全隐患的问题。
附图说明
下面结合附图与具体实施方式对本发明做进一步详细的说明：
图1为本发明原理流程图。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述。
如图1所示，本发明提供了一种电梯安全监测方法，所述电梯内设置有收音组件，包括如下步骤：
(1)收音组件实时监听电梯轿厢并输出初始音频信息；
(2)对初始音频信息进行预筛处理获取语言音频信息；具体包括：
获取初始音频信息，并由其制作频谱图；
利用所述频谱图针对性去除环境音与噪声；
将去除环境音与噪声的初始音频信息标定为语言音频信息。
利用所述频谱图针对性去除环境音与噪声具体为：
预设频谱阈值，依据该阈值对频谱图作删除调整，将小于该阈值的声段删除获得语言音频信息；
或：
将所述频谱图设为自功率谱，利用自功率谱对初始音频信息作自相关卷积以去除环境音与噪声，保留并突出周期性信号以获得语言音频信息。
筛去环境音与噪声使得需要进行后期处理的数据量大幅减少，同时也缩短处理计算时间。
(3)对语言音频信息进行呼救语言提取；具体包括：
进行语序分类提取操作：设定提取时间阈值，并将语言音频信息根据预设的提取时间阈值进行分段；对分段后的语言音频信息进行文本转化并输出语言文本信息；对每段语言文本信息进行重复语句检索，输出检索结果；其中，所述检索结果包括是否存在重复语句、重复次数和重复语句内容。其利用实际发生困梯事故时，困梯者在惊慌下进行求救的呼救习惯大多为“救命”“有人吗”等短句，并不断对短剧进行重复的语言习惯，来针对性的进行重复语句的识别，极大增加了检测的准确性。
进行关键字词识别操作：获取所述检索结果，依据检索结果将对应的各段语言文本信息进行识别顺序排序；训练关键字词识别分类模型；利用关键字词识别分类模型依据识别顺序排序结果对各段语言文本信息进行关键字词的识别。其中，依据检索结果将对应的每段语言文本信息进行识别顺序排序具体包括：
根据检索结果中的是否存在重复语句的各段语言文本信息进行第一次排序，将存在重复语句的各段语言文本信息排入上半区，将不存在重复语句的各段语言文本信息排入下半区；
进行上半区再排序，首先依据重复次数进行排序，根据重复次数的由大至小进行优先排序，再将重复次数相等的语言文本信息的重复语句内容字数进行比对，根据重复语句内容字数的由多至少进行优先排序；
进行下半区再排序，将各段语言文本信息依据其获取距离当下时间由长至短进行优先排序；
输出识别顺序排序表。利用合理排序，使得高可疑段优先进行判别分类，提高了呼救识别效率和速度。
其中，训练关键字词识别分类模型步骤具体包括：
获取电梯监听音频样本，并设立对应标签作为训练集；
将电梯监听音频样本作为输入，对应标签作为输出训练分类模型；
获得用于关键字词识别的神经网络分类模型。
其中，利用关键字词识别分类模型依据识别顺序排序结果对各段语言文本信息进行关键字词的识别步骤具体包括：
对各段语言文本信息以单个字符为单位个体进行乱序重组，输出与各段语言文本信息对应的语言文本信息组；
依据识别顺序排序结果将与各段语言文本信息对应的语言文本信息组依序输入关键字词识别分类模型进行分类；
关键字词识别分类模型获得分类结果并输出。
其中的进行语气词重筛选识别操作步骤具体包括：
获取所述关键字词识别分类模型输出的分类结果；
将分类结果分为发现呼救语言、未发现呼救语言两组；
将所述未发现呼救语言组的各段语言文本信息进行语气词抓取；
设置语序关联个数阈值，对抓取到的语气词前后语序预设语序关联个数阈值内的字符作为可疑重筛字符进行提取；
将提取的可疑重筛字符作为输入重新投入关键字词识别分类模型并输出分类结果。
进行语气词重筛选识别操作；
获得是否发现呼救语言的结果并输出。
(4)根据呼救语言提取结果进行安全警报触发操作。
以上所述为本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，根据本发明的教导，在不脱离本发明的原理和精神的情况下凡依本发明申请专利范围所做的均等变化、修改、替换和变型，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (6)

1.一种电梯安全监测方法，所述电梯内设置有收音组件，其特征在于：所述电梯安全监测方法包括如下步骤：
(1)收音组件实时监听电梯轿厢并输出初始音频信息；
(2)对初始音频信息进行预筛处理获取语言音频信息；
(3)对语言音频信息进行呼救语言提取；具体包括：
进行语序分类提取操作：设定提取时间阈值，并将语言音频信息根据预设的提取时间阈值进行分段；对分段后的语言音频信息进行文本转化并输出语言文本信息；对每段语言文本信息进行重复语句检索，输出检索结果；其中，所述检索结果包括是否存在重复语句、重复次数和重复语句内容；
进行关键字词识别操作：获取所述检索结果，依据检索结果将对应的各段语言文本信息进行识别顺序排序；训练关键字词识别分类模型；利用关键字词识别分类模型依据识别顺序排序结果对各段语言文本信息进行关键字词的识别；其中，所述依据检索结果将对应的每段语言文本信息进行识别顺序排序具体包括：
根据检索结果中的是否存在重复语句的各段语言文本信息进行第一次排序，将存在重复语句的各段语言文本信息排入上半区，将不存在重复语句的各段语言文本信息排入下半区；
进行上半区再排序，首先依据重复次数进行排序，根据重复次数的由大至小进行优先排序，再将重复次数相等的语言文本信息的重复语句内容字数进行比对，根据重复语句内容字数的由多至少进行优先排序；
进行下半区再排序，将各段语言文本信息依据其获取距离当下时间由长至短进行优先排序；
输出识别顺序排序表；
进行语气词重筛选识别操作；
获得是否发现呼救语言的结果并输出；
(4)根据呼救语言提取结果进行安全警报触发操作。
2.根据权利要求1所述的一种电梯安全监测方法，其特征在于：所述训练关键字词识别分类模型步骤具体包括：
获取电梯监听音频样本，并设立对应标签作为训练集；
将电梯监听音频样本作为输入，对应标签作为输出训练分类模型；
获得用于关键字词识别的神经网络分类模型。
3.根据权利要求1所述的一种电梯安全监测方法，其特征在于：所述利用关键字词识别分类模型依据识别顺序排序结果对各段语言文本信息进行关键字词的识别步骤具体包括：
对各段语言文本信息以单个字符为单位个体进行乱序重组，输出与各段语言文本信息对应的语言文本信息组；
依据识别顺序排序结果将与各段语言文本信息对应的语言文本信息组依序输入关键字词识别分类模型进行分类；
关键字词识别分类模型获得分类结果并输出。
4.根据权利要求1或3所述的一种电梯安全监测方法，其特征在于：所述进行语气词重筛选识别操作步骤具体包括：
获取所述关键字词识别分类模型输出的分类结果；
将分类结果分为发现呼救语言、未发现呼救语言两组；
将所述未发现呼救语言组的各段语言文本信息进行语气词抓取；
设置语序关联个数阈值，对抓取到的语气词前后语序预设语序关联个数阈值内的字符作为可疑重筛字符进行提取；
将提取的可疑重筛字符作为输入重新投入关键字词识别分类模型并输出分类结果。
5.根据权利要求1所述的一种电梯安全监测方法，其特征在于：所述对初始音频信息进行预筛处理获取语言音频信息步骤具体包括：
获取初始音频信息，并由其制作频谱图；
利用所述频谱图针对性去除环境音与噪声；
将去除环境音与噪声的初始音频信息标定为语言音频信息。
6.根据权利要求5所述的一种电梯安全监测方法，其特征在于：所述利用所述频谱图针对性去除环境音与噪声具体为：
预设频谱阈值，依据该阈值对频谱图作删除调整，将小于该阈值的声段删除获得语言音频信息；
或：
将所述频谱图设为自功率谱，利用自功率谱对初始音频信息作自相关卷积以去除环境音与噪声，保留并突出周期性信号以获得语言音频信息。
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