CN208200104U - 一种基于图像识别的电动扶梯自动启停控制系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种基于图像识别的电动扶梯自动启停控制系统，包括用于对扶梯进行全方位的图像和视频采集的摄像头、用于接收和分析所述摄像头传递的图像和视频信息的控制器、用于存储扶梯异常运行及人员异常情况下的图像和视频的存储器、用于在扶梯出现异常时发出警报的蜂鸣器、用于给所述摄像头、控制器、存储器、蜂鸣器和通讯模块供电的电源和通讯模块。摄像头设于能够拍摄到扶梯全景的预设位置。通过分析扶梯图像或视频判断扶梯上的人是否存在摔倒、拥挤或掉落到电梯板下等异常，如果有则马上自动停止扶梯,如果没有异常则扶梯正常运行，能够通过蜂鸣器报警以及通过无线方式将报警信息传递给监控中心，大大提升了扶梯的稳定性和可靠性。

Description

一种基于图像识别的电动扶梯自动启停控制系统

技术领域

本实用新型涉及扶梯安全防护的技术领域，特别涉及一种基于图像识别的电动扶梯自动启停控制系统。

背景技术

随着经济的快速发展，扶梯作为运输工具在地铁、商场、火车站等公共场合越来越普及。自动扶梯给人们的出行带来极大的便利，然而也存在很多的问题。现有的扶梯在运行过程中存在以下不足：当行人在扶梯上出现异常时，比如有人摔倒、拥挤或掉落到电梯板下等异常发生时，扶梯不能够自动检测到上述异常并及时停止运行，这样容易导致更大的事故发生，甚至有可能造成生命危险。并且,现有扶梯只能通过红外感应等方式进行扶梯的自动启停运行,容易产生误动作,通过图像和视频识别是否有人需要乘坐电动扶梯,可以准确判断是否真实有人乘坐,无人乘坐时自动停止运行,达到节能目的。

发明内容

针对上述问题，本实用新型的目的在于提供一种基于图像识别的电动扶梯自动启停控制系统，通过摄像头对扶梯进行全方位的图像和视频采集，通过图像识别判断扶梯上是否有人以及扶梯上的人是否存在摔倒、拥挤或掉落到电梯板下等异常，进而控制扶梯的启停并能够在发生异常时通过蜂鸣器报警，大大提升了扶梯的安全性和节能效率。

为了实现上述目的，本实用新型采用的技术方案如下：

一种基于图像识别的电动扶梯自动启停控制系统，包括用于对扶梯进行全方位的图像和视频采集的摄像头、用于接收和分析所述摄像头传递的图像和视频信息的控制器、用于存储扶梯异常运行及人员异常情况下的图像和视频的存储器、用于在扶梯出现异常时发出警报的蜂鸣器和用于给所述摄像头、控制器、存储器、蜂鸣器和通讯模块供电的电源，用于与监控中心联系的通讯模块。所述的摄像头设于能够拍摄到扶梯全景的预设位置，所述的摄像头通过信号线与所述控制器连接，所述的存储器、蜂鸣器和通讯模块分别与所述控制器信号连接。

进一步地，所述的摄像头设有多个，所述的控制器上设有多个输入接口，所述的摄像头分别通过信号线与所述输入接口一一对应连接。

进一步地，为了使摄像头能够全方位地覆盖整个扶梯，所述的摄像头设有三个，也可以是多个，分别设在扶梯入口、中间位置和出口处的正上方。

本实用新型具有如下有益效果：采用摄像头对采集到的扶梯图像或视频进行分析，通过图像识别判断扶梯上的人是否存在摔倒、拥挤或掉落到电梯板下等异常，进而控制扶梯的启停并能够在发生异常时通过蜂鸣器报警，大大提升了扶梯的安全性和节能效率。

附图说明

图1为本实用新型的结构示意图。

图2为本实用新型的控制流程图。

主要组件符号说明：11、第一摄像头；12、第二摄像头；13、第三摄像头；2、控制器；3、存储器；4、电源；5、蜂鸣器；51、支撑杆；6、扶梯；7、信号线；8、通讯模块。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，对本实用新型做进一步说明。

如图1、图2所示，一种基于图像识别的电动扶梯自动启停控制系统，包括第一摄像头11、第二摄像头12、第三摄像头13、控制器2、存储器3、电源4、蜂鸣器5和通讯模块8。第一摄像头11设置在扶梯6入口处的正上方，第二摄像头12设置在扶梯6中间位置的正上方，第三摄像头13设置在扶梯6出口处的正上方。控制器2上设有多个输入接口21，第一摄像头11、第二摄像头12和第三摄像头13分别通过信号线7与输入接口21连接。电源4分别通过导线给第一摄像头11、第二摄像头12、第三摄像头13、控制器2、存储器3、蜂鸣器5和通讯模块8供电。存储器3、蜂鸣器5和通讯模块8分别与控制器2信号连接。蜂鸣器5通过支撑杆51固定在扶梯6的入口或出口处。

本实用新型的工作原理为：本实用新型通过人工智能技术，会自己学习，只要给它足够多的资料就可以进行不断学习和自我升级。模拟人类视觉和思考方式，对电梯的运行情况进行判断。利用大量扶梯6正常运行情况下的图片和视频，机器进行深度学习，抽取其中的关键因素，同时，利用大量扶梯6正常运行情况下的图片和视频，以及人工输入可能出现异常的情况，对这些情况抽取其中的关键因素进行深度学习。

其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。系统是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进情况判断。这些“大脑”是多层神经网络，它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理的定位，经过过滤，多个完全连接的神经网络产生对它们看到的局面判断，这些层能够做分类和逻辑推理。

当第一摄像头11、第二摄像头12和第三摄像头13均检测到扶梯6上无行人通过时，控制器2控制扶梯6停止运行以节约能源，当第一摄像头11检测到有行人进入时，控制器2控制扶梯6启动。当扶梯6上的行人出现拥挤、摔倒或掉入电梯板下时，第一摄像头11、第二摄像头12或第三摄像头13将拍摄到的图片或视频传递给控制器2，控制器2将采集到的图像/视频与存储器3内的样本进行分析、处理和比对，若是判断为异常，则控制器2控制扶梯6停止运行，蜂鸣器5发出警报。本实用新型的防护系统能够大大提升扶梯6的稳定性和可靠性。

尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本实用新型，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本实用新型的精神和范围内，在形式上和细节上对本实用新型做出各种变化，均为本实用新型的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于图像识别的电动扶梯自动启停控制系统，其特征在于：包括：

摄像头，用于对扶梯进行全方位的图像和视频采集；

控制器，用于接收和分析所述摄像头传递的图像和视频信息，得出扶梯上人员的状态，并给出相应的控制信号和报警信号；

存储器，用于存储扶梯异常运行及人员异常情况下的图像和视频；

蜂鸣器，用于在扶梯出现异常时发出警报；

通讯模块，用于给监控后台发送扶梯运行状况和报警信息；

电源，用于给所述摄像头、控制器、存储器、蜂鸣器和通讯模块供电；

其中，所述的摄像头设于能够拍摄到扶梯全景的预设位置，所述的摄像头通过信号线与所述控制器连接，所述的存储器、蜂鸣器和通讯模块分别与所述控制器信号连接。

2.如权利要求1所述的一种基于图像识别的电动扶梯自动启停控制系统，其特征在于：所述的摄像头设有多个，所述的控制器上设有多个输入接口，所述的摄像头分别通过信号线与所述输入接口一一对应连接。

3.如权利要求2所述的一种基于图像识别的电动扶梯自动启停控制系统，其特征在于：所述的摄像头设有三个，分别设在扶梯入口、中间位置和出口处的正上方。