[發明專利]基于LSTM網絡模型的處理芯片與包含其的運算裝置

有效

• 申請號: 201810413796.1
• 申請日: 2018-05-03
• 公開（公告）號: CN108639882B
• 公開（公告）日: 2020-02-04
• 發明（設計）人: 高鈺峰;陳云霽
• 申請（專利權）人: 中國科學院計算技術研究所
• 主分類號: B66B1/34
• 分類號: B66B1/34;B66B1/18;B66B5/00;G06N3/04
• 代理公司: 11021 中科專利商標代理有限責任公司
• 代理人: 張宇園

本公開提供一種人工智能電梯調度設備，用于響應呼叫樓層的用戶請求，接收至少一個樓層的用戶請求數據，并確定電梯調度方案，其特征在于包括：處理芯片，用于接收一用戶請求數據，并以該用戶請求數據進行神經網絡運算，運算后的輸出神經元包括當前用戶請求的執行隊列，其中所述用戶請求數據包括用戶請求樓層的候梯人數數據；運算器，根據至少一個用戶請求的執行隊列，確定電梯調度方案。本公開的人工智能電梯調度設備，能夠綜合分析包含等待人數等用戶請求數據，使電梯調控更加準確和高效。

技術領域

本公開涉及信息處理技術領域，具體涉及一種人工智能電梯調度設備。

背景技術

現有涉及攝像頭技術包括：采用多種光學、電信號輸入轉換為電信號存儲于存儲介質中或者直接存為實體存儲介質，并且由存儲介質信息讀入計算機軟件進行圖像識別并輸出所需信號結果。現有智能攝像頭技術問題在于，首先，其不能直接在攝像頭中進行圖像識別，整個系統需要有線或者無線連接進行數據傳輸，系統龐大，執行效率低；而且，主要通過軟件執行圖像識別，功耗大，效率低，無法做到較好的實時性。

現有的電梯調度系統中通過順向劫車(參考硬盤調度的LOOK(查找)調度算法，學術名為操作系統Scan算法)方法，或者就近相應(最近的電梯相應服務)方法，或者不考慮候梯人數的神經網絡平衡調度方法。

現有電梯調度系統技術的問題在于：一來，在群控電梯調度時很難實現調度最優化使得梯箱資源能夠合理充分利用；二來，很難實現最優化算法使得乘梯請求平均響應時間最短；另外，電梯調度機制較為固定，無法做到實時優化，缺乏實際應用場景下的學習能力和適應性；還有，無法檢測實時人流數據，從而調整合適的電梯資源調度機制。

發明內容

(一)要解決的技術問題

有鑒于此，本公開的目的在于提供一種人工智能電梯調度設備，以至少部分解決以上所述的技術問題。

(二)技術方案

為實現上述目的，本公開提供一種人工智能電梯調度設備，用于響應呼叫樓層的用戶請求，接收至少一個樓層的用戶請求數據，并確定電梯調度方案，包括：

處理芯片，用于接收一用戶請求數據，并以該用戶請求數據進行神經網絡運算，運算后的輸出神經元包括當前用戶請求的執行隊列，其中所述用戶請求數據包括用戶請求樓層的候梯人數數據；

運算器，根據至少一個用戶請求的執行隊列，確定電梯調度方案。

在進一步的實施方案中，所述處理芯片中，進行神經網絡運算的模型為LSTM神經網絡模型。

在進一步的實施方案中，所述處理芯片中的神經網絡運算包括：通過LSTM模型初始化參數，并根據用戶請求數據獲得損失函數的調度代價，計算用戶加入執行隊列的最小代價的梯度方向，輸出將當前用戶請求組的執行隊列。

在進一步的實施方案中，所述損失函數的調度代價為指電梯執行隊列中每層用戶等待時間的加權平均值。

在進一步的實施方案中，所述損失函數調度代價為電梯上下行的總的樓層數之和。

在進一步的實施方案中，所述處理芯片的用戶請求數據獲取自監控攝像頭、手機、電腦、筆記本或平板電腦。

在進一步的實施方案中，還包括：請求信號編碼器，用于對用戶請求數據進行編碼，以供所述處理芯片調用。

在進一步的實施方案中，還包括：存儲器，用于存儲處理芯片輸出的用戶請求的執行隊列。

在進一步的實施方案中，所述運算器中根據至少一個用戶請求的執行隊列，確定電梯調度方案，包括：統計所述存儲器中的執行隊列類型及其個數，計算電梯總繁忙度以及人流集中情況，確定出總體的電梯調度方案。