[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

本發明涉及電梯調度方法，具體涉及一種基于人工智能的智慧社區電梯調度方法，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，根據每層等候電梯的乘客人數及對應乘梯信息計算停靠樓層最少且?？繒r間最短的調度方案，并將該方案發送至電梯控制器，根據計算出的調度方案，向乘客推薦乘坐電梯信息，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，并重新計算調度方案；本發明提供的技術方案能夠有效克服現有技術所存在的電梯經常出現無效?？縿幼?、乘坐電梯時需要接觸樓層按鍵的缺陷。

技術領域

本發明涉及電梯調度方法，具體涉及一種基于人工智能的智慧社區電梯調度方法。

背景技術

隨著城市化進程地不斷加快，高層建筑的數量與日俱增。電梯作為高層建筑中最為重要的配套組成部分，在人們的日常生活中扮演著重要的角色，為人們的出行帶來了便利。常規電梯運行規則如下：乘客隨機到達候梯廳通過上/下按鈕請求電梯群響應，當指定的電梯或其他電梯到達該層后，會在請求隊列中消除該請求。

現有技術中的電梯在運行時，經常會出現下無效調度情況：

(1)轎廂內己滿載但候梯廳卻有請求的情況，主要是指當轎廂內滿載，到達某一樓層時，轎廂內乘客對該層沒有停層請求，但在該層候梯廳存在需要上電梯的情況，電梯仍會在該層?？坎⒋蜷_電梯門，使得電梯門無效開關；

(2)該層候梯廳存在停層請求，但乘客按下?？堪存I卻離開，同樣會使得電梯出現無效停靠動作。

這樣的無效調度，造成了電梯不必要的開關和運行，導致了能源的浪費，頻繁開啟電梯門和無效按鍵除了會導致電量消耗外，還會縮短電梯使用壽命，導致電梯老化、磨損，加快了電梯的損壞速度。

此外，電梯的樓層按鍵暴露于公眾場所中，每個人在乘坐電梯時都會接觸樓層按鍵，容易導致傳染病在社區內爆發。

發明內容

(一)解決的技術問題

針對現有技術所存在的上述缺點，本發明提供了一種基于人工智能的智慧社區電梯調度方法，能夠有效克服現有技術所存在的電梯經常出現無效?？縿幼?、乘坐電梯時需要接觸樓層按鍵的缺陷。

(二)技術方案

為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：

一種基于人工智能的智慧社區電梯調度方法，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停靠樓層最少且?？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。

優選地，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。

優選地，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。