[發明專利]電梯非正常關閉的檢測方法和系統

有效

• 申請號: 201710792211.7
• 申請日: 2017-09-05
• 公開（公告）號: CN107416630B
• 公開（公告）日: 2020-04-28
• 發明（設計）人: 陳剛;黃立明;薄明心;仲兆峰;楊惠鋒;章晶;賴敏桂
• 申請（專利權）人: 日立樓宇技術（廣州）有限公司
• 主分類號: B66B5/00
• 分類號: B66B5/00
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 余永文

1.一種電梯非正常關閉的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取電梯轎廂內部的深度圖像，其中，所述深度圖像是從所述電梯轎廂內部的上方拍攝得到的；

在所述深度圖像中存在識別對象的圖像信息時，檢測電梯是否處于故障狀態；

若是，判定電梯發生非正常關閉事故；

根據所述深度圖像和所述電梯轎廂內部的背景圖像獲取前景圖像，對所述前景圖像進行區域深度分析，若所述前景圖像中存在深度值在預設識別對象特征值范圍內的區域，判定所述深度圖像中存在識別對象的圖像信息；

所述對所述前景圖像進行區域深度分析的步驟包括以下步驟：

將所述前景圖像劃分為多個區域，計算每個區域的平均深度值；

根據每個區域的平均深度值確定平均深度極大值所屬的第一區域，其中，所述第一區域周圍第一預設長度范圍內的其他區域的各平均深度值的平均值小于或等于所述平均深度極大值；

所述若所述前景圖像中存在深度值在預設識別對象特征值范圍內的區域，判定所述深度圖像中存在識別對象的圖像信息的步驟包括以下步驟：

若所述前景圖像中存在平均深度極大值在預設識別對象特征值范圍內的第一區域，判定所述深度圖像中存在識別對象的圖像信息。

2.根據權利要求1所述的電梯非正常關閉的檢測方法，其特征在于，還包括以下步驟：

選取所述第一區域周圍第一預設長度范圍內的其他區域中的第二區域，其中，所述平均深度極大值與所述第二區域的各像素點的深度值的差值均小于或等于所述識別對象的指定部位的第一深度閾值；

將所述第一區域和所述第二區域的整體作為極大值區域，計算所述極大值區域的面積；

所述若所述前景圖像中存在平均深度極大值在預設識別對象特征值范圍內的第一區域，判定所述深度圖像中存在識別對象的圖像信息的步驟包括以下步驟：

若所述前景圖像中存在所述第一區域，且所述極大值區域的面積在預設面積范圍內，判定所述深度圖像中存在識別對象的圖像信息。

3.根據權利要求2所述的電梯非正常關閉的檢測方法，其特征在于，還包括以下步驟：

對所有的極大值區域進行霍夫圓檢測，判斷是否存在滿足霍夫圓檢測條件的目標極大值區域；

所述若所述前景圖像中存在所述第一區域，且所述極大值區域的面積在預設面積范圍內，判定所述深度圖像中存在識別對象的圖像信息的步驟包括以下步驟：

若所述前景圖像中存在所述第一區域，所述極大值區域的面積在預設面積范圍內，且存在所述目標極大值區域，判定所述深度圖像中存在識別對象的圖像信息。

4.根據權利要求3所述的電梯非正常關閉的檢測方法，其特征在于，還包括以下步驟：

將所述目標極大值區域和所述目標極大值區域周圍第二預設長度范圍內的其他區域的整體作為感興趣區域，對所述感興趣區域進行二值化處理，獲取所述感興趣區域中像素點的深度值大于或等于二值化閾值的第三區域，其中，所述二值化閾值是所述目標極大值區域的平均深度極大值與第二深度閾值的差值；

計算所述目標極大值區域的面積與所述第三區域的面積的比值；

所述若所述前景圖像中存在所述第一區域，所述極大值區域的面積在預設面積范圍內，且存在所述目標極大值區域，判定所述深度圖像中存在識別對象的圖像信息的步驟包括以下步驟：

若所述前景圖像中存在所述第一區域，所述極大值區域的面積在預設面積范圍內，存在所述目標極大值區域，且所述比值在預設比值范圍內，判定所述深度圖像中存在識別對象的圖像信息。

5.根據權利要求1至4中任意一項所述的電梯非正常關閉的檢測方法，其特征在于，所述檢測電梯是否發生故障的步驟包括以下步驟：

檢測電梯是否發生開門故障或是否停留在非平層區。

6.根據權利要求1至4中任意一項所述的電梯非正常關閉的檢測方法，其特征在于，所述檢測電梯是否發生故障的步驟包括以下步驟：

檢測電梯連續處于關門狀態的時間是否超過預設時間。