[发明专利]一种基于TensorFlow的电梯安全系统及方法

权利要求书

1.一种基于TensorFlow的电梯安全系统，其特征在于，包括：

图像获取装置，所述图像获取装置收集电梯内部的连续视频帧；

训练单元，从所述图像获取装置预先获得连续视频帧，利用所述预先获得的连续视频帧进行视觉算法训练并生成识别模型；

识别单元，从所述图像获取装置实时获得连续视频帧，根据所述实时获得的连续视频帧并且调用识别模型确定风险类别。

2.如权利要求1所述的基于TensorFlow的电梯安全系统，其特征在于，所述训练单元将连续视频帧转化为图片，生成图片训练库，利用图片训练库迭代调整和优化识别模型的参数，最后输出所述识别模型。

3.如权利要求1所述的基于TensorFlow的电梯安全系统，其特征在于，所述识别单元将连续视频帧转化为图片，通过所述识别模型对所述图片进行比对，以此识别出对应的风险类别并输出。

4.如权利要求1至3中任意一项所述的基于TensorFlow的电梯安全系统，其特征在于，还包括：

处理单元，从所述识别单元获取风险类别，将与风险类别相对应的预警信息发送至预警单元；

预警单元，将所述预警信息通过输出设备发送给用户。

5.如权利要求4所述的基于TensorFlow的电梯安全系统，其特征在于：

所述处理单元从识别单元获取当前风险类别，若存在风险，则选取一个进行处理，否则继续获取风险类别；

所述预警单元根据风险类别选择具体的预警方式。

6.一种基于TensorFlow的电梯安全方法，其特征在于，包括以下步骤：

收集电梯内部的连续视频帧；

预先获得连续视频帧，利用所述预先获得的连续视频帧进行视觉算法训练并生成识别模型；

实时获得连续视频帧，根据所述实时获得的连续视频帧并且调用识别模型确定风险类别。

7.如权利要求6所述的基于TensorFlow的电梯安全方法，其特征在于，还包括将连续视频帧转化为图片，生成图片训练库，利用图片训练库迭代调整和优化识别模型的参数，最后输出所述识别模型。

8.如权利要求6所述的基于TensorFlow的电梯安全方法，其特征在于，还包括将连续视频帧转化为图片，通过所述识别模型对所述图片进行比对，以此识别出对应的风险类别并输出。

9.如权利要求6至8中任意一项所述的基于TensorFlow的电梯安全方法，其特征在于，还包括以下步骤：

获取风险类别，发送与所述风险类别相对应的预警信息；

将所述预警信息发送给用户。

10.如权利要求9所述的基于TensorFlow的电梯安全方法，其特征在于，还包括：

获取当前风险类别，若存在风险，则选取一个进行处理，否则继续获取风险类别；

根据风险类别选择具体的预警方式。