[發明專利]一種基于人工智能的智慧社區電梯調度方法

在審

• 申請號: 202010980177.8
• 申請日: 2020-09-17
• 公開（公告）號: CN112093609A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 冉兆東;冉琪
• 申請（專利權）人: 安徽泰然信息技術有限公司
• 主分類號: B66B5/00
• 分類號: B66B5/00;B66B1/06;B66B1/34;B66B5/14
• 代理公司: 合肥律眾知識產權代理有限公司 34147
• 代理人: 練蘭英

1.一種基于人工智能的智慧社區電梯調度方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1、在電梯等候區前方設置電梯等候識別模塊、射頻識別單元，利用電梯等候識別模塊識別每層等候電梯的乘客人數及人臉圖像，利用射頻識別單元識別乘客攜帶射頻卡中的乘梯信息；

S2、根據每層等候電梯的乘客人數及對應乘梯信息計算?？繕菍幼钌偾彝？繒r間最短的調度方案，并將該方案發送至電梯控制器；

S3、根據計算出的調度方案，向乘客推薦乘坐電梯信息；

S4、當電梯等候識別模塊沒有在電梯等候區識別到乘客時，刪除該乘客輸入的乘梯信息，并返回S2重新計算調度方案。

2.根據權利要求1所述的基于人工智能的智慧社區電梯調度方法，其特征在于：每層電梯等候區均設有高清攝像頭，所述電梯等候識別模塊采用深度學習網絡對高清攝像頭拍攝圖像中的幀畫面進行乘客人數及人臉圖像的識別。

3.根據權利要求2所述的基于人工智能的智慧社區電梯調度方法，其特征在于：所述深度學習網絡的深度學習模型的訓練方法，包括：

采用開源OpenCV-HOG算法對高清攝像頭拍攝的視頻流進行處理，檢測幀畫面中的人，根據是否在連續幀畫面中檢測到相同的人判斷是否為乘客，得到乘客人數，并對乘客進行人臉識別；

將處理后的幀畫面以及對應乘客人數結果、人臉圖像結果輸入深度學習模型進行訓練。

4.根據權利要求3所述的基于人工智能的智慧社區電梯調度方法，其特征在于：所述根據是否在連續幀畫面中檢測到相同的人判斷是否為乘客，包括：在大于閾值幀數的連續幀畫面中檢測到同一人，則判斷為乘客。

5.根據權利要求1所述的基于人工智能的智慧社區電梯調度方法，其特征在于：所述射頻卡中的乘梯信息包括乘客在該棟樓常去的一個樓層。

6.根據權利要求1所述的基于人工智能的智慧社區電梯調度方法，其特征在于：S1中乘客可以通過設置于電梯等候區的樓層按鍵輸入到達樓層，所述電梯等候識別模塊對靠近樓層按鍵乘客的人臉信息及該乘客輸入到達樓層進行綁定，同時所述射頻識別單元刪除識別該乘客攜帶射頻卡中的乘梯信息。

7.根據權利要求1所述的基于人工智能的智慧社區電梯調度方法，其特征在于：S2中電梯控制器接收到調度方案后，控制每部電梯按照調度方案中設定的?？繕菍?、停靠時間運行。

8.根據權利要求1所述的基于人工智能的智慧社區電梯調度方法，其特征在于：S3中根據計算出的調度方案，向乘客推薦乘坐電梯信息，包括：

計算出調度方案后，根據調度方案中設定每部電梯的停靠樓層，通過設置于電梯等候區的顯示屏向乘客推薦乘坐幾號電梯。

9.根據權利要求1所述的基于人工智能的智慧社區電梯調度方法，其特征在于：S4中還包括：當電梯超載或電梯內部沒有剩余乘坐空間時，該電梯不執行剩余調度方案，同時返回S2重新計算剩余電梯的調度方案。

10.根據權利要求9所述的基于人工智能的智慧社區電梯調度方法，其特征在于：通過稱重傳感器對電梯裝載乘客的重量進行計算，通過對安裝在電梯內部攝像頭拍攝的圖像進行圖像識別判斷電梯內部剩余乘坐空間。