[發(fā)明專利]基于大數(shù)據(jù)與人臉識(shí)別的電梯智能停靠實(shí)現(xiàn)方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010626759.6
• 申請(qǐng)日: 2020-07-02
• 公開（公告）號(hào): CN111703990B
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李賽賽;國(guó)靖
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浪潮卓數(shù)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;B66B1/28;B66B1/34;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 濟(jì)南信達(dá)專利事務(wù)所有限公司 37100
• 代理人: 孫園園

1.基于大數(shù)據(jù)與人臉識(shí)別的電梯智能停靠實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，該方法具體如下：

S1、數(shù)據(jù)收集：通過(guò)人臉識(shí)別方法捕獲用戶圖片實(shí)例對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)收集；

S2、獲取最優(yōu)用戶數(shù)據(jù)：將收集到用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到最優(yōu)用戶數(shù)據(jù)；

S3、獲取最優(yōu)梯層結(jié)果方案：將步驟S2得到最優(yōu)用戶數(shù)據(jù)采用人臉識(shí)別方法中的監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法建立學(xué)習(xí)模型，并采用人工智能決策樹將用戶數(shù)據(jù)與梯層數(shù)據(jù)分析計(jì)算寫入優(yōu)選停靠數(shù)據(jù)庫(kù)，再將優(yōu)選停靠數(shù)據(jù)庫(kù)中的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，通過(guò)不斷的調(diào)整預(yù)測(cè)模型得到最優(yōu)梯層結(jié)果方案；

S4、創(chuàng)建及融合OPS系統(tǒng)：將步驟S3得到最優(yōu)梯層結(jié)果方案?jìng)鬟f到OPS系統(tǒng)，OPS系統(tǒng)將指令傳遞到電梯控制系統(tǒng)，并將OPS系統(tǒng)與電梯控制系統(tǒng)相融合；

S5、數(shù)據(jù)匹配：通過(guò)攝像頭捕獲用戶請(qǐng)求，OPS系統(tǒng)攔截用戶請(qǐng)求，通過(guò)人工智能人臉識(shí)別算法獲取用戶圖片，并從優(yōu)選停靠數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行匹配；

S6、觸發(fā)用戶請(qǐng)求：觸發(fā)OPS系統(tǒng)，得到用戶最優(yōu)停靠結(jié)果，并與電梯控制系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，實(shí)現(xiàn)電梯智能停靠功能，同時(shí)繼續(xù)收集用戶圖像數(shù)據(jù)，繼續(xù)向優(yōu)選停靠數(shù)據(jù)庫(kù)中輸入分析數(shù)據(jù)完善優(yōu)選停靠數(shù)據(jù)庫(kù)的可靠性；

其中，OPS系統(tǒng)包括，

信息獲取模塊，用于獲取用戶圖像信息，采用邏輯處理分級(jí)別、分層次及相似度把用戶圖像特征處理存儲(chǔ)到優(yōu)選停靠數(shù)據(jù)庫(kù)中；

樓層監(jiān)控模塊，用于樓層用戶監(jiān)控，通過(guò)電梯外攝像頭獲取用戶信息，使電梯控制系統(tǒng)獲取電梯停靠樓層，優(yōu)化停靠樓層；

指令傳送模塊，用于與電梯控制系統(tǒng)進(jìn)行智能交換，具體是指OPS系統(tǒng)計(jì)算出用戶所需停靠樓層，再將指令傳達(dá)到電梯控制系統(tǒng)，電梯控制系統(tǒng)根據(jù)OPS系統(tǒng)的指令重新規(guī)劃電梯停靠樓層。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)與人臉識(shí)別的電梯智能停靠實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，所述步驟S1中數(shù)據(jù)收集是通過(guò)設(shè)置在電梯內(nèi)和電梯外的高清攝像頭收集用戶圖像數(shù)據(jù)形成用戶梯度優(yōu)選停靠數(shù)據(jù)庫(kù)；其中，用戶圖像數(shù)據(jù)包括用戶數(shù)據(jù)信息及樓層停靠數(shù)據(jù)信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)與人臉識(shí)別的電梯智能停靠實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，所述步驟S2中的數(shù)據(jù)預(yù)處理是將大數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去臟、去重后保留有價(jià)值的數(shù)據(jù)，將用戶圖片數(shù)據(jù)及樓層梯度優(yōu)選數(shù)據(jù)存入優(yōu)選停靠數(shù)據(jù)庫(kù)中，方便數(shù)據(jù)的分析處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)與人臉識(shí)別的電梯智能停靠實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，所述步驟S3中通過(guò)不斷的調(diào)整預(yù)測(cè)模型得到最優(yōu)梯層結(jié)果方案具體是指把攝像頭觸發(fā)采集到的用戶數(shù)據(jù)及獲得的結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行比對(duì)分析，根據(jù)結(jié)果調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)模型繼續(xù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，最終得到準(zhǔn)確的鑒別結(jié)果，從而得到智能停靠的最優(yōu)方案。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)與人臉識(shí)別的電梯智能停靠實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，所述優(yōu)選停靠數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)用戶圖像特征信息、用戶圖像加密字段信息及停靠樓層信息。