[发明专利]基于容量的智慧社区内电梯的控制方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于容量的智慧社区内电梯的控制方法，其特征在于，所述基于容量的智慧社区内电梯的控制方法包括：

当目标电梯的载重未超载时，获取目标电梯的可承载的剩余容量；

获取所述目标电梯外的目标对象的对象容量和申请停靠的楼层数值；

若所述剩余容量大于或等于所述对象容量，则将停靠指令和所述楼层数值发送至电梯停靠系统，以供所述电梯停靠系统，基于所述停靠指令和所述楼层数值，将所述目标电梯停靠至所述楼层数值对应的楼层。

2.如权利要求1所述的基于容量的智慧社区内电梯的控制方法，其特征在于，若所述剩余容量小于所述对象容量，则生成容量超载指令和禁止停靠指令，同时将所述容量超载指令发送至客户端，以供所述客户端基于所述容量超载指令输出容量超载预警信息，以及将所述禁止停靠指令和所述楼层数值发送至所述电梯停靠系统，以供所述电梯停靠系统基于所述禁止停靠指令将所述目标电梯禁止停靠至所述楼层数值对应的楼层。

3.如权利要求1或2所述的基于容量的智慧社区内电梯的控制方法，其特征在于，所述获取目标电梯的可承载的剩余容量包括：

获取所述目标电梯的可承载的最大容量；

获取所述目标电梯的已承载的承载容量；

将所述最大容量与所述承载容量之间的差值确定为所述剩余容量。

4.如权利要求3所述的基于容量的智慧社区内电梯的控制方法，其特征在于，所述获取所述目标电梯的已承载的承载容量包括：

获取所述客户端发来的所述目标电梯内包含对象的对象深度图像；

基于所述对象深度图像，确定所述目标电梯内包含对象的对象面积；

获取拍摄所述对象深度图像中的像素点的像素距离；

基于所述像素距离，构建对象点云矩阵；

基于所述对象点云矩阵，确定所述目标电梯内包含对象的对象高度；

基于所述对象面积和所述对象高度，确定所述目标电梯内包含对象的对象体积作为所述承载容量。

5.如权利要求4所述的基于容量的智慧社区内电梯的控制方法，其特征在于，在所述获取所述客户端发来的所述目标电梯内包含对象的对象深度图像之后，所述基于容量的智慧社区内电梯的控制方法还包括：

对所述对象深度图像进行预处理，得到处理后的所述对象深度图像。

6.如权利要求4所述的基于容量的智慧社区内电梯的控制方法，其特征在于，所述基于所述对象深度图像，确定所述目标电梯内包含对象的对象面积包括：

基于所述对象深度图像，确定像素面积比例，其中，所述像素面积比例为所述对象深度图像中的视场像素与视场面积之间的比值；

采用预设的对象提取模型，对所述对象深度图像进行对象提取处理，得到所述目标电梯内包含对象的目标图像；

基于所述目标图像，获取所述目标图像的对象像素；

基于所述对象像素和所述像素面积比例，确定出目标面积作为所述目标电梯内包含对象的对象面积。

7.如权利要求4至6中任一项所述的基于容量的智慧社区内电梯的控制方法，其特征在于，所述对象点云矩阵包括背景对象点云矩阵和前景对象点云矩阵，所述基于所述对象点云矩阵，确定所述目标电梯内包含对象的对象高度包括：

基于所述背景对象点云矩阵，确定背景距离；

基于所述前景对象点云矩阵，确定前景距离；

将所述背景距离与所述前景距离之间的差值确定为所述目标电梯内包含对象的对象高度。

8.如权利要求5所述的基于容量的智慧社区内电梯的控制方法，其特征在于，对所述对象深度图像进行预处理，得到处理后的所述对象深度图像包括：

采用FLOODFILLALGORITHM图像增强算法，对所述对象深度图像进行增强处理，得到增强后的所述对象深度图像；

采用OTSU二值化算法，对增强后的所述对象深度图像进行二值化处理，得到二值化后的增强后的所述对象深度图像作为处理后的所述对象深度图像。