[发明专利]用于电梯拥挤预测的方法和系统

说明书

本发明涉及用于电梯拥挤预测的方法和系统。一种用于电梯系统中的拥挤预测的方法包括：记录(100)在一段时间内的呼叫数量，且生成针对平均呼叫数量的第一时间序列(106)；收集外部影响数据(120)，且生成针对外部影响数据的第二时间序列(122)；以及对第一时间序列和第二时间序列执行交叉相关性测试(124)。当确定第一时间序列与第二时间序列之间的交叉相关性时，对第一时间序列和第二时间序列执行因果性测试(126)。当确定第一时间序列与第二时间序列之间的因果关系时，使用因果关系来预测电梯系统中的预期呼叫数量(128)。

技术领域

本公开涉及用于电梯系统中的拥挤预测、特别是用于监测并预测电梯轿厢占用水平以用于拥挤检测目的的系统和方法。

背景技术

已知使用深度传感器、摄像机和其它传感器在电梯系统中跟踪乘客。实时乘客数据可由调度控制器使用以将电梯轿厢智能地分配给个体或成群的乘客。然而，如果电梯轿厢的当前占用水平不允许(一个或多个)乘客登梯(board)(即拥挤的轿厢)，则等待的(一个或多个)乘客体验到沮丧。任何不必要的电梯停止都会增加针对已经在电梯上的那些乘客的行进时间、增加针对不能够登梯的(一个或多个)乘客的等待时间，且代表在能量浪费和设备磨损的方面的成本。

仍然需要准确地预测电梯系统中的预期呼叫数量和预期轿厢占用水平。

发明内容

根据本公开，提供了一种用于电梯系统中的拥挤预测的方法，该方法包括：

记录在一段时间内的呼叫数量，且生成针对平均呼叫数量的第一时间序列；

收集外部影响数据，且生成针对外部影响数据的第二时间序列；

对第一时间序列和第二时间序列执行交叉相关性测试；

当确定第一时间序列与第二时间序列之间的交叉相关性时，对第一时间序列和第二时间序列执行因果性测试；以及

当确定第一时间序列与第二时间序列之间的因果关系时，使用因果关系来预测电梯系统中的预期呼叫数量。

在这样的方法中，电梯系统中的预期呼叫数量的预测基于外部影响的作用，而不是仅仅基于在过去的平均呼叫数量。这提供了更准确的拥挤预测。例如，已认识到的是，多种外部影响可影响给定电梯系统中的乘客交通，且改变通常根据在过去记录的呼叫数量来预期的交通模式。

在所公开的方法中，在基于第一时间序列与第二时间序列之间的因果关系来预测预期呼叫数量之前，相关性测试和因果性测试两者都必须得到满足。这确保了仅在外部影响实际上对电梯系统中的乘客交通模式产生作用的时候才考虑外部影响数据。

在至少一些示例中，外部影响数据涉及下者中的一个或多个：天气、流行病、假期、特殊事件、城市运输系统和道路交通。对于电梯系统而言，外部影响数据优选地是本地的。例如，已认识到的是，在热天，办公室工作人员倾向于比平常更早或更晚到达商业建筑物，而住宅建筑物中的乘客交通量可减少。在另一示例中，本地交通问题或城市运输延迟可造成乘客到达得更晚且更分散。当交叉相关性测试和因果性测试揭示外部影响引起根据在过去记录的呼叫来预期的平常的乘客交通模式的改变时，可考虑特殊事件，诸如抗议游行。

已进一步认识到的是，当考虑外部影响数据时，检查外部影响数据是固定的还是非固定的可为有益的。在至少一些情况下，外部影响数据可显示趋势(例如季节趋势或甚至是日趋势或小时趋势)，理想地考虑趋势，因为不然的话，基于外部影响数据的预报性能将取决于收集外部影响数据的时间。因此，在至少一些示例中，该方法进一步包括：对外部影响数据执行固定测试。在一些另外的示例中，当固定测试显示外部影响数据具有趋势时，该方法进一步包括在生成第二时间序列之前将外部影响数据去趋势。