电梯井道的水位判定方法、装置、设备和可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电梯井道的水位判定方法、装置、设备和可读存储介质，所述方法包括以下步骤：获取电梯底坑对应的HSV图像；根据所述HSV图像的明亮度对所述HSV图像进行分割，以得到初筛图像；对所述初筛图像进行纹理识别，并根据纹理识别的结果对所述电梯井道的水位进行判定。通过本发明专利技术可以降低电梯井道的水位判定过程中的成本。定过程中的成本。定过程中的成本。

【技术实现步骤摘要】
电梯井道的水位判定方法、装置、设备和可读存储介质


[0001]本专利技术涉及电梯井道的水位判定领域，具体涉及一种电梯井道的水位判定方法、装置、设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]近年来,随着高层建筑的增多，人们对电梯的依赖越来越强。轿厢式电梯是一种以电动机为动力的垂直升降机，装有箱状吊舱，用于多层建筑乘人或载运货物。
[0003]电梯井是安装电梯的井道，井道的尺寸是按照电梯选型来确定的，电梯井道，简称“井道”，建筑物中专供电梯上下行驶的垂直通道，井道的尺寸是按照电梯选型来确定的，横截面成矩形或正方形，井壁上安装电梯轨道和配重轨道，预留的门洞安装电梯门，井道顶部有电梯机房，一般一个井道供一部电梯使用，特殊情况可将两部或两部以上电梯并列合用一个井道，在每一层楼的楼面开设门洞，可安装井道门，井道内装有电梯轿厢和平衡重块滑行的导轨，井道底坑装有电梯轿厢的缓冲器，电动机和传动机械大多装置在井道顶部。
[0004]电梯井道开凿的深度相较于建筑物的低层较低，且不能完全封闭。由于电梯井道底部的底坑缺少一种防积水报警装置，导致发生大降雨或有水流进入井道内时，对电梯的运行造成影响，使电梯出现故障无法运行或电梯在底层时出现轿厢内积水的现象，工作人员无法第一时间得知情况，对电梯内的人员进行撤离和电梯的故障检修，对乘坐电梯的人们带来巨大的安全隐患。为了解决这一安全问题，现有技术中已经存在一些电梯井道积水情况的判断方法，例如通过设计浮力滑块机构来调节通电状态判别是否存在大量积水，但基于浮力的机械装置仅能对特定场景下的积水进行判断，从而导致时间的滞后，并且设计一套这样的滑块机构的成本较大；又例如设计一套以水位检测头为指针的电路识别系统，但如此一来，由于底坑地面不平整，单个水位检测头灵敏度不够，容易造成测量误差大，多个水位检测头又会导致成本过大。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种电梯井道的水位判定方法、装置、设备和可读存储介质，旨在解决对电梯井道的积水进行判断时成本过高的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了一种电梯井道的水位判定方法，该方法包括以下步骤：
[0007]获取电梯底坑对应的HSV图像；
[0008]根据所述HSV图像的明亮度对所述HSV图像进行分割，以得到初筛图像；
[0009]将所述初筛图像发送至云端服务器，以使所述云端服务器根据所述初筛图像对所述电梯井道的水位进行判定。
[0010]可选地，依次将所述HSV图像中图像像素点的明亮度与预设积水明亮度阈值进行比较；
[0011]若所述图像像素点的明亮度大于所述预设积水明亮度阈值，则提取所述图像像素
点；
[0012]根据提取的所述图像像素点生成初筛图像。
[0013]可选地，若所述图像像素点的明亮度小于或等于所述预设积水明亮度阈值，则过滤所述图像像素点；
[0014]若所述HSV图像中的所有图像像素点均被过滤，则不生成初筛图像，并重复执行所述获取电梯底坑对应的HSV图像的步骤。
[0015]可选地，获取边缘计算装置发送的初筛图像；
[0016]对所述初筛图像进行纹理识别，并根据纹理识别的结果对所述电梯井道的水位进行判定。
[0017]可选地，将所述初筛图像转换为所述初筛图像对应的灰度图像；
[0018]获取所述灰度图像对应的灰度共生矩阵，并提取所述灰度共生矩阵的纹理特征值；
[0019]根据所述纹理特征值确定所述电梯井道的积水情况。
[0020]可选地，判断所述纹理特征值是否大于预设积水纹理阈值；
[0021]若所述纹理特征值大于预设积水纹理阈值，则判定所述电梯井道中存在积水；
[0022]若所述纹理特征值小于或等于预设积水纹理阈值，则判定所述电梯井道中不存在积水。
[0023]可选地，若判定所述电梯井道中存在积水，则发送警告信息；
[0024]若判定所述电梯井道中不存在积水，则重复执行所述获取电梯底坑对应的HSV图像的步骤。
[0025]为实现上述目的，本申请还提出一种电梯井道的水位判定设备装置，所述电梯井道的水位判定装置包括：
[0026]摄像头，用于获取电梯底坑的视频图像，并将所述视频图像逐帧上传至本地数据库；
[0027]边缘计算装置，用于获取视频图像，将所述视频图像转换为HSV图像，根据所述HSV图像的明亮度对所述HSV图像进行分割，以得到初筛图像；
[0028]云端服务器，用于对所述初筛图像进行纹理识别，并根据纹理识别的结果对所述电梯井道的水位进行判定。
[0029]为实现上述目的，本申请还提出一种电梯井道的水位判定设备，电梯井道的水位判定设备包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电梯井道的水位判定程序，所述电梯井道的水位判定程序被处理器执行时实现所述电梯井道的水位判定方法。
[0030]为实现上述目的，本申请还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有电梯井道的水位判定程序，所述电梯井道的水位判定程序被处理器执行时实现所述电梯井道的水位判定方法。
[0031]本申请通过获取电梯底坑对应的HSV图像，并按照HSV图像的明亮度对HSV图像进行分割以得到初筛图像，继而对分割后的初筛图像进行纹理识别，根据纹理识别的结果确定电梯井道的水位情况。和现有技术中利用水位检测头或浮板等装置对电梯井道的水位进行判定相比，本申请中将图像识别技术应用于该领域，通过边缘计算节点和云端服务器相
结合的模式，以较低的成本和较高实时性完成了电梯井道水位情况的判定。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0033]图1为本专利技术一实施例的电梯井道的水位判定方法的模块结构示意图；
[0034]图2为本专利技术一实施例的电梯井道的水位判定方法的流程图；
[0035]图3为本专利技术另一实施例的电梯井道的水位判定方法的流程图；
[0036]图4为本专利技术一实施例的电梯井道的水位判定方法的模块结构图。
具体实施方式
[0037]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0038]请参照图1，图1为本专利技术各个实施例中所提供的电梯井道的水位判定设备的硬件结构示意图。所述电梯井道的水位判定设备包括执行模块01、存储器02、处理器03、电池系统等部件。本领域技术人员可以理解，图1中所示出的设备还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中，所述处理器03分别与所述存储器02和所述执行模块01连接，所述存储器02上存储有电梯井道的水位判定程序，所述电梯井道的水位判定程序同时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电梯井道的水位判定方法，其特征在于，所述电梯井道的水位判定方法应用于边缘计算装置，所述方法包括以下步骤：获取电梯底坑对应的HSV图像；根据所述HSV图像的明亮度对所述HSV图像进行分割，以得到初筛图像；将所述初筛图像发送至云端服务器，以使所述云端服务器根据所述初筛图像对所述电梯井道的水位进行判定。2.如权利要求1所述的电梯井道的水位判定方法，其特征在于，所述根据所述HSV图像的明亮度对所述HSV图像进行分割，以得到初筛图像的步骤包括：依次将所述HSV图像中图像像素点的明亮度与预设积水明亮度阈值进行比较；若所述图像像素点的明亮度大于所述预设积水明亮度阈值，则提取所述图像像素点；根据提取的所述图像像素点生成初筛图像。3.如权利要求2所述的电梯井道的水位判定方法，其特征在于，所述依次将所述HSV图像中图像像素点的明亮度与预设积水明亮度阈值进行比较的步骤之后还包括：若所述图像像素点的明亮度小于或等于所述预设积水明亮度阈值，则过滤所述图像像素点；若所述HSV图像中的所有图像像素点均被过滤，则不生成初筛图像，并重复执行所述获取电梯底坑对应的HSV图像的步骤。4.一种电梯井道的水位判定方法，其特征在于，所述电梯井道的水位判定方法应用于云端服务器，所述方法包括以下步骤：获取边缘计算装置发送的初筛图像；对所述初筛图像进行纹理识别，并根据纹理识别的结果对所述电梯井道的水位进行判定。5.如权利要求4所述的电梯井道的水位判定方法，其特征在于，所述对所述初筛图像进行纹理识别，并根据纹理识别的结果对所述电梯井道的水位进行判定的步骤包括：将所述初筛图像转换为所述初筛图像对应的灰度图像；获取所述灰度图像对应的灰度共生矩阵，并提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟晨初，李成文，林晓坤，董晓楠，李学锋，王蕊，田文龙，
申请(专利权)人：苏州汇川控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：