[发明专利]一种基于视觉检测的多轿厢电梯调度方法有效
申请号: | 201710060322.9 | 申请日: | 2017-01-24 |
公开(公告)号: | CN106586738B | 公开(公告)日: | 2019-05-28 |
发明(设计)人: | 刘剑;赵悦;刘美菊 | 申请(专利权)人: | 沈阳建筑大学 |
主分类号: | B66B1/28 | 分类号: | B66B1/28;H04N7/18 |
代理公司: | 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234 | 代理人: | 李晓光 |
地址: | 110168 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 视觉 检测 多轿厢 电梯 调度 方法 | ||
1.一种基于视觉检测的多轿厢电梯调度方法,其特征在于包括以下步骤:
1)外呼检验:是否存在未分配呼叫,若存在则执行视频采集及传输步骤;
2)视频采集及传输:通过监控设备获得外呼候梯乘客数和各轿厢内乘梯乘客视频传输给上位机;
3)视频处理:上位机对所获视频运用Fast R-CNN模型进行实时处理,标定出乘客状态;
4)派梯方案:上位机根据上述视频处理的结果,计算各轿厢的调度时间Ti和拥挤度ηi;再次运用Fast R-CNN模型检测候梯厅是否有乘客,若有乘客,根据调度时间和拥挤度选定最佳轿厢;若无乘客则为“空呼叫”,在未分配的呼叫队列中删除该呼叫;
5)分区划定:根据分配给各轿厢的外呼情况,重新划分轿厢区域;
6)删除本次处理分配的呼叫,返回判断是否存在未分配呼叫;
所述视频处理包括以下步骤:
图像获取:使用抽帧检测的方法获取视频中图像,使得最终的显示达到实时的效果;
图像预处理:预先找出图像中人可能出现的位置作为候选区域,运用多层卷积神经网络和最大池化层处理候选区域的图像,得到卷积特征映射;
图像池化:把得到的卷积特征映射通过region of interest池化方式获得固定维数的特征向量;
图像输出:经过两个全连接层把上述特征向量分别输入到softmax分类器、边界框回归器,进而输出两个优化目标,分别为图片上的边界框和相似度。
2.按权利要求1所述的基于视觉检测的多轿厢电梯调度方法,其特征在于:多轿厢电梯轿厢的状态及外呼定义为:
在某一时刻轿厢ci的状态及外呼定义如下:
ci=(fi,pi,di,Ci,zi) (1)
Ci={(si1,gi1,ni1,cdi1),(si2,gi2,ni2,cdi2),… ,(sik,gik,nik,cdik),… ,(siN,giN,niN,cdiN)} (2)
其中,ci表示编号为i的轿厢;fi表示该轿厢当前位置;pi表示该轿厢内的乘客数;di表示当前轿厢的运行状态,其运行状态有上行、下行、停止;Ci是分配给ci的一组外呼集合,外呼集合中的N表示外呼集合总数;sik为呼梯乘客的出发层,i为轿厢的编号,k为分配给轿厢ci的集合Ci中外呼编号,1≤k≤N;gik为乘客的目的层;nik为该层呼梯乘客数;cdik为从出发层到目的层时电梯的运行方向,如果sik<gik,电梯为上行,sik>gik,电梯为下行;zi表示给轿厢ci所划分的区域。
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