[實用新型]一種基于卷積神經網絡的安全電梯系統

有效

• 申請號: 201821793587.6
• 申請日: 2018-11-01
• 公開（公告）號: CN208980108U
• 公開（公告）日: 2019-06-14
• 發明（設計）人: 趙鑫鑫;姜凱;李朋
• 申請（專利權）人: 山東浪潮人工智能研究院有限公司
• 主分類號: B66B5/02
• 分類號: B66B5/02
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 姜明

本實用新型公開了一種基于卷積神經網絡的安全電梯系統，屬于智能電梯技術領域，通過使用經過訓練的專用于人體行為識別的卷積神經網絡對監控畫面進行實時處理，并根據識別結果完成多種操作。本實用新型的一種基于卷積神經網絡的安全電梯系統和現有技術相比，可以分析乘客的危險行為并可以遠程控制電梯的運行，從而保證電梯內的乘客的人身安全。

技術領域

本實用新型涉及智能安防技術領域，具體地說是一種基于卷積神經網絡的安全電梯系統。

背景技術

近年來，由于電梯覆蓋率提高，城市化進程快，安防建設跟不上等原因，電梯猥褻、挾持等案件頻發。而傳統電梯系統的乘客人身安全主要靠電梯所在樓棟入口處的安保人員人工識別人員是否能進入樓棟，不能保證進入樓棟的人是否會做出侵犯乘客人身安全的行為。部分電梯內沒有安裝監控攝像，無法及時了解電梯內情況并作出及時反應。而安裝有監控攝像的電梯系統，主要靠安防監控室內安保人員人工監控，容易出現不能及時發現危險、無法遠程控制電梯運行的問題。

現有的一種智能電梯裝置（申請號：201120219672.3），包括：通訊模塊、電梯主控制模塊；還包括：人臉識別模塊、圖像處理模塊；所述的人臉識別模塊與圖像處理模塊相連接，圖像處理模塊與通訊模塊相連接。雖然具有人臉識別系統，但是仍然需要人為控制，而且無法識別人體行為，并及時對行為作出判斷。

實用新型內容

本實用新型的技術任務是針對以上不足之處，提供一種基于卷積神經網絡的安全電梯系統。

其中，卷積神經網絡（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經網絡，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現。本實用新型所使用的卷積神經網絡是浪潮集團自行研發的實時圖像識別系統，可以實時對圖像中的人體行為進行分析并給出可靠結果。OpenCV 是一個開源的計算機視覺和機器學習庫。它包含成千上萬優化過的算法，為各種計算機視覺應用提供了一個通用工具包，通常應用于人臉識別、圖像分割以及人機互動中。

本實用新型解決其技術問題所采用的技術方案是： 一種基于卷積神經網絡的安全電梯系統，包括采集模塊、數據分析模塊、表達模塊及控制模塊；

采集模塊，用于采集進入電梯的乘客的面部信息及行為信息，并將信息數據發送至數據分析模塊；

數據分析模塊包括人臉識別單元和卷積神經行為分析單元；人臉識別單元，用于提取采集模塊采集的信息中的面部信息，并將人臉信息與警方通緝人員信息庫進行比對，識別潛在危險乘客；

卷積神經行為分析單元，用于提取采集模塊采集的信息中的行為信息，并將行為信息進行分析，并給出一個行為是否安全的結果；

控制模塊，用于接收數據分析模塊的分析結果，并根據結果發送動作指令至表達模塊；

表達模塊，用于接收控制模塊的行為指令，并執行報警、控制電梯運行的動作。

進一步的，優選的結構為，

所述的卷積神經行為分析單元，通過在服務器集群上使用大量危險行為圖片進行訓練得到的可以離線運行的人體行為識別神經網絡。

進一步的，優選的結構為，

所述的的人臉識別單元，為基于open cv的人臉比對程序的人臉識別產品。

進一步的，優選的結構為，

所述的表達模塊包括顯示單元、告警喇叭單元和電梯控制單元；

所述的顯示單元，為顯示器陣列，用于顯示采集模塊采集的畫面以及卷積神經分析模塊和人臉識別模塊的告警信息；

告警喇叭單元，用于根據神經分析模塊和人臉識別模塊的識別結果進行告警；