一种电梯门状态的识别方法技术

本申请属于电梯监测技术领域，公开了一种电梯门状态的识别方法

【技术实现步骤摘要】
一种电梯门状态的识别方法、装置、终端及存储介质


[0001]本申请属于电梯监测
，尤其涉及一种电梯门状态的识别方法
、
装置
、
终端及存储介质
。

技术介绍

[0002]在高楼层建筑中，电梯是方便人们上下楼必不可少的设备，对电梯门状态进行监测是保证电梯安全使用的重要手段
。
[0003]监测电梯门状态时，一种可行的方式是，通过外加霍尔传感器或加速度传感等设备采集电梯门状态相关信息，进而确定当前电梯门状态，当电梯发生电梯门处于开门状态运行，或电梯门故障时，可及时通知运维人员进行维护，保证乘客人身安全
。
然而，在电梯门附近额外增加设置感知设备，安装难度大，施工困难，同时还会增加建设和维护成本
。
[0004]另一种可行的方式是，通过图像采集设备采集的电梯门图像，然后采用图像识别技术提取图像采集设备采集的电梯门图像中的特征信息
(
例如，亮度均值
)
，并通过分析特征信息的变化趋势确定电梯门的状态
。
然而，这种方式往往提取的是单个特征信息，显然，仅通过单个特征信息的趋势分析以确定电梯门状态，准确性和可靠性较低
。
[0005]由此，如何准确识别电梯门状态，提升电梯整体可靠性和安全性，是本领域技术人员亟待解决的技术问题
。

技术实现思路

[0006]本申请的目的在于提供一种电梯门状态的识别方法
、
装置
、
终端及存储介质，用于准确识别电梯门状态，提升电梯整体可靠性和安全性
。
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种电梯门状态的识别方法，包括：
[0008]获取电梯门区域的灰度图像；
[0009]根据所述灰度图像的直线检测结果计算电梯门为开门状态的第一概率；
[0010]根据所述灰度图像的灰度共生矩阵计算电梯门为开门状态的第二概率；
[0011]根据所述灰度图像的亮度均值方差计算电梯门为开门状态的第三概率；
[0012]依据所述第一概率，所述第二概率和所述第三概率确定所述电梯门状态
。
[0013]由此，无需额外安装电梯门状态信息检测设备，直接获取电梯门区域的灰度图像，并将直线检测指标
、
灰度共生矩阵指标和亮度均值方差指标三类不同指标相结合对灰度图像进行计算和分析，进而确定电梯门状态，提升判断准确率，避免出现电梯长时间处于开门，或出现电梯困人等事故
。
此外，基于多个指标对电梯门状态进行评估，可以避免通过单一指标进行评估时，电梯门区域内出现例如用户手臂，或其他物体的线段导致的误判，也可以避免场景过曝等环境因素导致的误判，从而提升判断准确性，提升电梯运行的整体安全性
。
[0014]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述依据所述第一概率，所述第二概率和所述第三概率确定所述电梯门状态包括：
[0015]通过多个所述第一概率计算得到直线检测指标下的第一熵值；
[0016]通过多个所述第二概率计算得到灰度共生矩阵指标下的第二熵值；
[0017]通过多个所述第三概率计算得到亮度均值方差指标下的第三熵值；
[0018]根据所述第一熵值计算所述第一概率对应的第一权重；
[0019]根据所述第二熵值计算所述第二概率对应的第二权重；
[0020]根据所述第三熵值计算所述第三概率对应的第三权重；
[0021]通过所述第一概率，所述第二概率，所述第三概率，所述第一权重，所述第二权重以及所述第三权重计算电梯门为开门状态的概率，以确定所述电梯门状态
。
[0022]可见，本申请所提供的技术方案，根据第一概率
、
第二概率和第三概率，分别计算直线检测指标
、
灰度共生矩阵指标和亮度均值方差指标下的熵值，并根据不同熵值确定不同指标对应的权重，即确定第一概率
、
第二概率和第三概率分别对应的权重，从而根据不同指标权重和概率确定电梯门状态，由此，相比现有技术中一个指标判断电梯门状态，基于多个不同指标以及不同指标对应的权重确定电梯门状态，提升判断准确性和可靠性
。
[0023]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述灰度图像的直线检测结果计算电梯门为开门状态的第一概率包括：
[0024]对预设时长内的前后两帧灰度图像做背景差分得到灰度前景图；
[0025]对所述灰度前景图进行直线检测得到直线检测坐标；其中，所述直线检测坐标指的是所述灰度图像中各线段的中点坐标；
[0026]确定所述预设时长内的运动趋势；其中，所述运动趋势由所述预设时长内各所述直线检测坐标的位置变化构成；
[0027]根据所述运动趋势计算所述第一概率
。
[0028]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述运动趋势计算所述第一概率包括：
[0029]获取所述电梯门区域内与电梯门运动方向垂直的两条线段的最远距离；
[0030]计算所述直线检测坐标距离目标端点的最短距离；其中，所述目标端点指的是所述灰度图像内与电梯门运动方向垂直的线段上的点；
[0031]根据所述最远距离和所述最短距离计算电梯门为开门状态的第一预测值；
[0032]对多个所述第一预测值构成的第一待评价样本进行归一化处理得到第一参数；
[0033]计算第一目标参数占各所述第一参数和的比重得到所述第一概率；其中，所述第一目标参数为所述预设时长内各所述第一参数中的一个
。
[0034]由此，对电梯门区域的灰度图像进行直线检测得到直线检测结果，并根据直线检测结果得到电梯门为开门状态的第一概率，从而为多指标相结合判断电梯门状态提供了数据支持和基础
。
[0035]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述灰度图像的灰度共生矩阵计算电梯门为开门状态的第二概率包括：
[0036]从所述灰度共生矩阵中提取细化指标；其中，所述细化指标包括能量指标
、
对比度指标
、
相关性指标和均匀性指标；
[0037]将各所述细化指标的均值作为第二预测值；
[0038]将多个所述第二预测值构成的第二待评价样本进行归一化处理得到第二参数；
[0039]计算第二目标参数占各所述第二参数和的比重得到所述第二概率；其中，所述第二目标参数为各所述第二参数中的一个
。
[0040]由此，从灰度图像灰度共生矩阵提取细化指标，并将各细化指标作为第二预测值，由此进一步提升电梯门判断准确行
。
[0041]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述灰度图像的亮度均值方差计算电梯门为开门状态的第三概率包括：
[0042]将所述灰度图像划分为多个面积相同的网格；
[0043]计算各所述网格内的亮度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电梯门状态的识别方法，其特征在于，包括：获取电梯门区域的灰度图像；根据所述灰度图像的直线检测结果计算电梯门为开门状态的第一概率；根据所述灰度图像的灰度共生矩阵计算电梯门为开门状态的第二概率；根据所述灰度图像的亮度均值方差计算电梯门为开门状态的第三概率；依据所述第一概率，所述第二概率和所述第三概率确定所述电梯门状态
。2.
根据权利要求1所述的电梯门状态的识别方法，其特征在于，所述依据所述第一概率，所述第二概率和所述第三概率确定所述电梯门状态包括：通过多个所述第一概率计算得到直线检测指标下的第一熵值；通过多个所述第二概率计算得到灰度共生矩阵指标下的第二熵值；通过多个所述第三概率计算得到亮度均值方差指标下的第三熵值；根据所述第一熵值计算所述第一概率对应的第一权重；根据所述第二熵值计算所述第二概率对应的第二权重；根据所述第三熵值计算所述第三概率对应的第三权重；通过所述第一概率，所述第二概率，所述第三概率，所述第一权重，所述第二权重以及所述第三权重计算电梯门为开门状态的概率，以确定所述电梯门状态
。3.
根据权利要求1所述的电梯门状态的识别方法，其特征在于，所述根据所述灰度图像的直线检测结果计算电梯门为开门状态的第一概率包括：对预设时长内的前后两帧灰度图像做背景差分得到灰度前景图；对所述灰度前景图进行直线检测得到直线检测坐标；其中，所述直线检测坐标指的是所述灰度图像中各线段的中点坐标；确定所述预设时长内的运动趋势；其中，所述运动趋势由所述预设时长内各所述直线检测坐标的位置变化构成；根据所述运动趋势计算所述第一概率
。4.
根据权利要求3所述的电梯门状态的识别方法，其特征在于，所述根据所述运动趋势计算所述第一概率包括：获取所述电梯门区域内与电梯门运动方向垂直的两条线段的最远距离；计算所述直线检测坐标距离目标端点的最短距离；其中，所述目标端点指的是所述灰度图像内与电梯门运动方向垂直的线段上的点；根据所述最远距离和所述最短距离计算电梯门为开门状态的第一预测值；对多个所述第一预测值构成的第一待评价样本进行归一化处理得到第一参数；计算第一目标参数占各所述第一参数和的比重得到所述第一概率；其中，所述第一目标参数为所述预设时长内各所述第一参数中的一个
。5.
根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈文权，王家辉，
申请(专利权)人：普联技术有限公司，
类型：发明
国别省市：