一种电梯内人员检测智能控制系统

1.本发明主要涉及电梯控制技术领域，具体涉及一种电梯内人员检测智能控制系统。


背景技术：

2.随着我国经济社会的快速发展，城市化建设步伐快速推进，高楼大厦林立，现在的高楼中大都安装有电梯，它给人民生活带来了便捷，但是同时也引入了新问题。生活中，我们会遇到有些小孩由于好奇按下多个楼层按键、或者有人按错了楼层但又无法撤销、又或者有些人故意将电梯中所有的停靠楼层按键都按上，因此当电梯内部已经没人了，此时电梯还在一层一层停靠，这样造成了大量的能源浪费。


技术实现要素：

3.1.发明要解决的技术问题
4.本发明的提供了一种电梯内人员检测智能控制系统，用以解决上述背景技术中存在的技术问题。
5.2.技术方案
6.为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：一种电梯内人员检测智能控制系统，包括
7.数据采集模块、通过电梯内的摄像头采集内部的图像信息；
8.目标检测模块、将数据采集模块收集的数据放入改进网络模型内进行目标检测；
9.结果分析模块、对目标检测模块输出的数据进行分析处理，从而得出电梯控制信号。
10.进一步的，所述数据采集模块、目标检测模块、结果分析模块之间的网络采用resnet网络。
11.进一步的，对resnet网络进行进一步改进，将resnet网络原有的三个1x1，3x3，1x1尺寸卷积核，修改为7x7，1x1，1x1尺寸。
12.进一步的，所述改进网络模型内加入通道注意力机制，通过使用全局平均池化生成通道统计信息，具体过程如下；
[0013][0014]
s＝f(g，w) (2)
[0015]
式(1)，式中c为特征图维度，xc为c个特征图，h、w分别为特征图的宽与高，实现从空间维度对信息的压缩，压缩后还需要根据式(2)为每个通道生成对应的权重，从而达到突出重要通道的目的，g为式(2)中计算得到的通道权重取值，w为要融合的特征图权重，f表示融合的函数。
[0016]
进一步的，参照图2，所述改进网络模型内加入多尺度融合，具体过程如下；
[0017]
网络先分为四个尺度，然后在最后一层再合并为一层进行融合。
[0018]
进一步的，参照图3，所述改进网络模型采用fpn+pan相结合的结构，其中fpn的结构将高层的强语义特征传递下来，对整个金字塔进行语义信息的增强；pan的结构是添加一个自底向上的金字塔，是对fpn补充。
[0019]
进一步的，所述结果分析模块接收到目标检测模块中改进的网络模型，内输出的信号，来判断电梯内是否有人，在控制电梯内各个楼层按钮的取消。
[0020]
3.有益效果
[0021]
采用本发明提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下有益效果：
[0022]
本发明设计合理，通过通过使用大卷积核并在此基础上添加通道注意力机制实现对厢式电梯内的人体实时检测，准确检测电梯中的人数可以实现电梯在相应楼层的智能停靠，防止电梯的无效运行，此发明对于节约能源起到积极的作用；
[0023]
提出了通过对resnet网络的改进，引入大卷积核提高网络的感知范围，引入通道注意力模块，使得网络可以专注于网络通道特征，另外还是用了fpn+pan结构，增强网络的语义信息以及定位信息，从而提高模型泛化能力
附图说明
[0024]
图1为本发明的系统框架结构示意图；
[0025]
图2为本发明的resnet网络结构图示意图；
[0026]
图3为本发明的fpn+pan结构示意图。
具体实施方式
[0027]
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述，附图中给出了本发明的若干实施例，但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例，相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
[0028]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“页”、“底”“内”、“外”、
″
顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0029]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0030]
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”、“设有”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0031]
实施例
[0032]
参照附图1-3，一种电梯内人员检测智能控制系统，包括
[0033]
数据采集模块、通过电梯内的摄像头采集内部的图像信息；
[0034]
目标检测模块、将数据采集模块收集的数据放入改进网络模型内进行目标检测；
[0035]
结果分析模块、对目标检测模块输出的数据进行分析处理，从而得出电梯控制信号。
[0036]
所述数据采集模块、目标检测模块、结果分析模块之间的网络采用resnet网络。
[0037]
对resnet网络进行进一步改进，将resnet网络原有的三个1x1，3x3，1x1尺寸卷积核，修改为7x7，1x1，1x1尺寸，其中，7x7的大卷积核有利于提取比较大的感受野范围，有助于网络提取更为全局的、语义层次更高的特征。
[0038]
所述改进网络模型内加入通道注意力机制，通过使用全局平均池化生成通道统计信息，具体过程如下；
[0039][0040]
s＝f(g，w)(2)
[0041][0042]
式(1)，式中c为特征图维度，xc为c个特征图，h、w分别为特征图的宽与高，实现从空间维度对信息的压缩，压缩后还需要根据式(2)为每个通道生成对应的权重，从而达到突出重要通道的目的，g为式(2)中计算得到的通道权重取值，w为要融合的特征图权重，f表示融合的函数。
[0043]
所述改进网络模型内加入多尺度融合，具体过程如下；
[0044]
参照图2，网络先分为四个尺度，然后在最后一层再合并为一层进行融合；
[0045]
参照图3，所述改进网络模型采用fpn+pan相结合的结构，其中fpn的结构将高层的强语义特征传递下来，对整个金字塔进行语义信息的增强；pan的结构是添加一个自底向上的金字塔，是对fpn补充，将低层网络的强定位信息传递上去到高层特征，提高定位精度和模型的泛化能力。
[0046]
所述结果分析模块接收到目标检测模块中改进的网络模型，内输出的信号，来判断电梯内是否有人，在控制电梯内各个楼层按钮的取消。
[0047]
本发明主要通过使用大卷积核并在此基础上添加通道注意力机制实现对厢式电梯内的人体实时检测。其技术关键是针对电梯内出现的人进行实时检测的任务，提出了通过对resnet网络的改进，引入大卷积核提高网络的感知范围，引入通道注意力模块，使得网络可以专注于网络通道特征，另外还是用了fpn+pan结构，增强网络的语义信息以及定位信息，从而提高模型泛化能力；上述方法的结合提高了模型在人体检测中的准确性和鲁棒性，将其用于智能楼宇电梯控制时，可一定程度上实现能耗管控与节能减排。
[0048]
以上所述实施例仅表达了本发明的某种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制；应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围；因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。