[发明专利]一种电梯控制方法、存储介质以及设备有效
申请号: | 202110907196.2 | 申请日: | 2021-08-09 |
公开(公告)号: | CN113428748B | 公开(公告)日: | 2022-05-20 |
发明(设计)人: | 陈高;戴嘉男;刘淼泉;陈彦宇;马雅奇;张秀蕊 | 申请(专利权)人: | 珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司 |
主分类号: | G10L15/22 | 分类号: | G10L15/22;B66B1/06;B66B1/46 |
代理公司: | 北京聿宏知识产权代理有限公司 11372 | 代理人: | 吴大建;金淼 |
地址: | 519000*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电梯 控制 方法 存储 介质 以及 设备 | ||
1.一种电梯控制方法,其特征在于,包括:
接收语音信息;
将所述语音信息输入预先训练好的注意力机制端到端模型,获得与所述语音信息对应的第一控制指令,所述第一控制指令用于指示所述电梯的目标运行状态;
响应于所述语音信息的接收时间超出预设时间范围的指令,获得默认等待时长;基于所述第一控制指令和所述默认等待时长对所述电梯进行控制;
当所述目标运行状态为等待时,将所述语音信息的接收时间和运送物品类型输入聚类神经网络模型,获得第二控制指令,所述第二控制指令用于指示所述电梯的等待时长;
记录所述语音信息的接收时间以及连续等待时长;基于所述语音信息的接收时间以及所述连续等待时长更新所述聚类神经网络模型;
基于所述第一控制指令和所述第二控制指令对所述电梯进行控制。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标运行状态还包括打开、关闭和运行至目标楼层中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述聚类神经网络模型包括单高斯模型、高斯混合模型、K-MEANS模型或自组织映射模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于以下步骤构建所述注意力机制端到端模型:
获取所述语音信息并将所述语音信息进行分帧后作为训练样本集;
将所述训练样本集输入所述注意力机制端到端模型,以输出与所述语音信息对应的所述第一控制指令为目标,对所述注意力机制端到端模型进行训练;
得到训练好的所述注意力机制端到端模型。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:通过语音和/或显示的方式提示所述电梯的目标运行状态。
6.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时能够实现权利要求1至5中任意一项所述的电梯控制方法。
7.一种设备,其特征在于,所述设备包括存储器和控制器,所述存储器中存储有计算机程序,所述计算机程序被所述控制器执行时能够实现权利要求1至5中任意一项所述的电梯控制方法。
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