[发明专利]一种基于电梯监控数据处理的自动告警方法及系统

说明书

本发明适用于深度学习方法的图像处理技术领域，提供了一种基于电梯监控数据处理的自动告警方法及系统，通过收集展示有人体姿态图片作为训练数据，再将所述训练数据输入到人体姿态估计神经网络模型以进行模型训练，得到人体姿态分析模型，最后采集电梯内实时监控数据，利用人体姿态分析模型每隔一个预设时间段对其进行一次人体姿态估计，判断电梯内是否存在人体姿态告警行为，是则立即通过后台对安保人员发送告警，通过训练好的模型进行人体姿态估计分析能够针对晕倒、摔倒及挥手求救动作发生后快速进行自动告警，尤其是针对只有一个人在电梯内，突发疾病导致无法进行有效的自主求救时，可通过本发明中的方法第一时间自动发出告警，让乘梯人得到及时的救助。

技术领域

本发明属于深度学习方法的图像处理技术领域，尤其涉及一种基于电梯监控数据处理的自动告警方法及系统。

背景技术

电梯是我们日常生活中非常常见的基础设施，。

但是我们时不时也会听到一些令人痛心的电梯出事故的新闻，其中一部分是没有能力及时告警导致事故发生，例如电梯内只有一个人突发疾病倒地后无法进行求救的情况；还有一部分是因为某些原因导致电梯内置的紧急求救装置失效而导致异常发生时无法与外界及时求救以至于乘梯人长时间被困在电梯内的事故。

发明内容

本发明提供一种基于电梯监控数据处理的自动告警方法及系统，旨在解决电梯内发生摔倒晕倒无法进行有效的求救及挥手求救时能第一时间进行自动告警的问题。

本发明是这样实现的，一种基于电梯监控数据处理的自动告警方法及系统，摔倒晕倒及挥手求救的自动告警方法包括以下步骤：

S1、收集展示有人体姿态图片作为训练数据；

S2、将所述训练数据输入到人体姿态估计神经网络模型以进行模型训练，得到人体姿态分析模型；

S3、采集电梯内实时监控数据，利用人体姿态分析模型每隔一个预设时间段对其进行一次人体姿态估计，判断电梯内是否存在人体姿态告警行为；

S4、当判定电梯内存在摔倒、晕倒或挥手求救状态的人体姿态告警行为时，则立即通过后台对安保人员发送告警。

优选的，所述收集展示有人体姿态图片作为训练数据具体为：

采用COCO公开数据集作为人体姿态分析神经网络模型的训练数据，并且图片上标注有关键点：鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳、左肩、右肩、左手肘、右手肘、左手腕、右手腕、左臀、右臀、左膝盖、右膝盖、左脚踝和右脚踝。

优选的，所述将所述训练数据输入到人体姿态估计神经网络模型以进行模型训练，得到人体姿态分析模型具体为：

采用OpenPose网络模型作为基础模型，对抽取特征的骨干网络进行砍半，抽取特征后的原6个阶段的网络融合改成2个阶段网络融合，再把模型从32-bit数据存储量化到8-bit数据存储，将模型的后处理放在宽高各为原始尺寸1/8的缩略图上进行计算。

优选的，所述告警行为包括摔倒、晕倒和挥手求救操作。

优选的，所述判断电梯内是否存在人体姿态告警行为具体为：

当乘梯人未全身出镜或者未检测到下半身人体关键点坐标的时候，可当上本身的中心点Y轴坐标低于下半身中心点的Y轴坐标时或者上半身的中心点与下半身中心点所形成的连线与水平方向的X轴的夹角小于45°的情况下，则判定乘梯人是处于摔倒或晕倒状态，否则判定乘梯人处于正常的直立状态。

优选的，所述判断电梯内是否存在人体姿态告警行为具体为：