[发明专利]召梯类型识别方法和系统、识别设备、可读存储介质有效
申请号: | 201810490490.6 | 申请日: | 2018-05-21 |
公开(公告)号: | CN108750844B | 公开(公告)日: | 2020-06-26 |
发明(设计)人: | 李文海;江荣钿;庄旭强;朱文欢;李良;章飞;王颖卉 | 申请(专利权)人: | 日立楼宇技术(广州)有限公司 |
主分类号: | B66B1/34 | 分类号: | B66B1/34 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 周清华 |
地址: | 510660 广东省广州市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 类型 识别 方法 系统 设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种召梯类型识别方法,其特征在于,包括:
读取当前输入电梯的各个召梯指令,根据所述召梯指令生成楼层顺序数据和按钮间隔数据;其中,所述楼层顺序数据记录电梯当前召梯指令所对应的楼层以及各楼层的输入顺序,所述按钮间隔数据记录输入相邻召梯指令的时间间隔以及所述时间间隔的产生顺序;
将所述楼层顺序数据输入服务器下发的楼层顺序预测模型,将所述按钮间隔数据输入服务器下发的按钮间隔预测模型;其中,所述楼层顺序预测模型为判定楼层顺序数据正常或异常的预测模型;所述按钮间隔预测模型为判定按钮间隔数据正常或异常的预测模型;
根据所述楼层顺序预测模型和按钮间隔预测模型分别输出的预测结果识别当前召梯类型。
2.根据权利要求1所述的召梯类型识别方法,其特征在于,所述读取当前输入电梯的各个召梯指令,根据所述召梯指令生成楼层顺序数据和按钮间隔数据的过程之前还包括:
服务器获取携带召梯类型标识的多个召梯样本,生成各个召梯样本分别对应的楼层顺序样本和按钮间隔样本,分别针对所述楼层顺序样本和按钮间隔样本进行机器学习生成楼层顺序预测模型和按钮间隔预测模型,将所述楼层顺序预测模型和按钮间隔预测模型下发至召梯类型识别设备。
3.根据权利要求2所述的召梯类型识别方法,其特征在于,所述召梯样本依次记录召梯类型标识、按照输入时间排列的若干个楼层-时间间隔组;其中,所述楼层-时间间隔组记录楼层、输入该楼层与上一次输入楼层之间的时间间隔;
所述楼层顺序样本依次记录召梯类型标识、输入顺序和楼层;
所述按钮间隔样本包括召梯类型标识、产生时间间隔的顺序和时间间隔。
4.根据权利要求1所述的召梯类型识别方法,其特征在于,所述读取当前输入电梯的各个召梯指令,根据所述召梯指令生成楼层顺序数据和按钮间隔数据的过程包括:
读取当前输入电梯的各个召梯指令,根据所述召梯指令生成召梯序列;其中,所述召梯序列依次记录按照输入时间排列的若干个楼层-时间间隔组;所述楼层-时间间隔组记录楼层、输入该楼层与上一次输入楼层之间的时间间隔;
识别所述召梯序列记录的楼层、楼层顺序、时间间隔和时间间隔顺序;
根据所述楼层和楼层顺序生成楼层顺序数据,根据所述时间间隔和时间间隔顺序生成所述按钮间隔数据。
5.一种召梯类型识别系统,其特征在于,包括:
读取模块,用于读取当前输入电梯的各个召梯指令,根据所述召梯指令生成楼层顺序数据和按钮间隔数据;其中,所述楼层顺序数据记录电梯当前召梯指令所对应的楼层以及各楼层的输入顺序,所述按钮间隔数据记录输入相邻召梯指令的时间间隔以及所述时间间隔的产生顺序;
输入模块,用于将所述楼层顺序数据输入服务器下发的楼层顺序预测模型,将所述按钮间隔数据输入服务器下发的按钮间隔预测模型;其中,所述楼层顺序预测模型为判定楼层顺序数据正常或异常的预测模型;所述按钮间隔预测模型为判定按钮间隔数据正常或异常的预测模型;
识别模块,用于根据所述楼层顺序预测模型和按钮间隔预测模型分别输出的预测结果识别当前召梯类型。
6.根据权利要求5所述的召梯类型识别系统,其特征在于,还包括设于服务器的获取模块;所述获取模块用于获取携带召梯类型标识的多个召梯样本,生成各个召梯样本分别对应的楼层顺序样本和按钮间隔样本,分别针对所述楼层顺序样本和按钮间隔样本进行机器学习生成楼层顺序预测模型和按钮间隔预测模型,将所述楼层顺序预测模型和按钮间隔预测模型下发至召梯类型识别设备。
7.根据权利要求6所述的召梯类型识别系统,其特征在于,所述召梯样本依次记录召梯类型标识、按照输入时间排列的若干个楼层-时间间隔组;其中,所述楼层-时间间隔组记录楼层、输入该楼层与上一次输入楼层之间的时间间隔;所述楼层顺序样本依次记录召梯类型标识、输入顺序和楼层;所述按钮间隔样本包括召梯类型标识、产生时间间隔的顺序和时间间隔。
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