【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及跨模态融合，具体为一种电梯轿厢内异常行为检测系统及方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的不断推进，电梯已经成为高层建筑中不可或缺的垂直交通工具。与此同时，电梯轿厢内部的安全问题日益引起人们的关注。传统的电梯安全监控系统主要基于视频监控，通过监控摄像头捕捉和分析电梯内的图像来检测异常行为。然而，这种方法受到光线和视角的限制，容易受到环境光线的变化、遮挡物以及图像噪声等因素的影响，导致检测效果不理想，此外，单一的视频监控手段在处理复杂的异常行为时存在局限性。
2、现如今，rfid和传感器技术已经相对成熟，rfid通过无线电波进行通信，无需物理接触即可读取标签信息，并且可以同时读取多个标签信息，非常适合电梯这种空间封闭并且有多个乘客的环境；传感器更是能够涵盖多种模态的数据，如轿厢内温度、压力、光线等，保证了检测的全面性，将二者结合，可以开发出一种更加精准和全面的电梯轿厢内部异常行为检测系统。
3、现有技术中的，公开号为cn111539265b公开了一种电梯轿厢内异常行为检测方法，对电梯监控视频的原始图像进行预处理操作，并对预处理之后的视频进行筛选，采用光流法分割出存在人、宠物及电动车出现的视频段，将筛选出的视频段输入训练好的yolov3模型进行识别，得到视频中的人数和宠物数，并判断是否出现电动车。根据筛选出的视频段中每一帧的运动历史图计算出每一帧图像的能量值，并预设能量阈值，根据能量值和能量阈值判断是否出现异常行为。
4、上述方法存在的主要问题是：依靠摄像头采集数据，在电梯内受到环境光
5、在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种电梯轿厢内异常行为检测系统及方法，以解决上述
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中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种电梯轿厢内异常行为检测系统，具体包括：
4、位置监测模块，用于设定电梯内rfid标签基准位置，实时读取乘客携带的rfid标签位置并与rfid标签基准位置相比，生成乘客携带的rfid标签的位置变化速率，根据位置变化速率生成位置变化特征向量；
5、数据采集模块，用于监测电梯内温度变化，生成标准温度变化率，将标准温度变化率的变异系数作为温度的变化特征，根据温度的变化特征生成温度特征向量，监测轿厢内异常压力情况，生成压力特征向量，监测轿厢内声音响度情况，生成声音特征向量；
6、特征融合模块，用于将位置变化特征向量、温度特征向量、压力特征向量和声音特征向量重塑转化为对应的特征矩阵，四种特征矩阵，两两组合共产生六种组合，针对每种组合计算相关性矩阵，并生成注意力权重，结合所有组合的注意力权重生成四种特征矩阵的融合特征矩阵；
7、模型构建模块，用于构建深度学习网络，在融合特征矩阵上标注电梯轿厢内异常行为种类的标签后，将其输入到深度学习网络中进行训练，得到输入值为融合特征矩阵，输出值为电梯轿厢异常种类的电梯轿厢异常行为判断模型；
8、综合判断模块，用于将待识别电梯轿厢的实时rfid标签位置、实时温度、实时压力、实时光线和实时声音按照上述步骤实时生成融合特征矩阵，再将该融合特征矩阵输入到电梯轿厢异常行为判断模型中，判断当前电梯轿厢内是否存在异常行为。
9、进一步地，设定电梯内rfid标签基准位置时，在电梯轿厢内部天花板中心点安装rfid标签，作为rfid标签基准位置，并在电梯内部安装能够覆盖轿厢全部空间的rfid读写器，通过rfid读写器采集乘客携带的rfid标签位置相对于rfid标签基准位置的频率偏移，基于多普勒效应生成乘客携带的rfid标签的位置变化速率。
10、进一步地，生成位置变化特征向量所依据的原理为：
11、生成rfid标签的位置变化速率所依据的公式为：
12、；
13、；
14、；
15、；
16、；
17、；
18、；
19、；
20、其中，表示在时刻读取的rfid标签位置相对于基准位置的水平偏差，表示时刻读取的rfid标签位置的水平坐标，表示基准位置的水平坐标，表示在时刻读取的rfid标签位置相对于基准位置的垂直偏差，表示时刻读取的rfid标签位置的垂直坐标，表示基准位置的垂直坐标，表示在时刻读取的rfid标签位置相对于基准位置的深度偏差，表示时刻读取的rfid标签位置的深度坐标，表示基准位置的深度坐标，表示时间差，表示时刻的时间，表示时刻的时间，表示第个时刻的水平位置变化速率，表示第个时刻的垂直位置变化速率，表示第个时刻的深度位置变化速率，表示第个时刻读取的rfid标签的位置变化速率，表示读取的rfid标签的索引，且，表示读取的rfid标签的次数；
21、由位置变化速率生成的位置变化特征向量为：
22、；
23、其中，表示位置变化特征向量。
24、进一步地，生成温度特征向量所依据的原理为：
25、首先根据采集的轿厢内部温度，生成标准温度变化率，所依据的公式为
26、；
27、；
28、；
29、其中，表示温度均值，表示温度采集次数，表示第次采集的温度数据，表示温度的标准差，表示第次温度采集时刻的标准温度变化率，表示温度的索引，且；
30、结合标准温度变化率的均值和标准差生成温度变化特征值，所依据的公式为：
31、；
32、；
33、；
34、其中，表示标准温度变化率的均值，表示标准温度变化率的标准差，表示温度变化特征值；
35、由温度变化特征值生成的温度特征向量为：
36、；
37、其中，表示温度特征向量。
38、进一步地，生成压力特征向量所依据的原理为：
39、首先生成标准压力变化率，所依据的原理为：
40、；
41、其中，表示第次压力采集时的标准压力变化率，表示在时刻采集的压力值，表示在时刻采集的压力值，表示采集时间间隔；
42、生成标准压力变化率的均值和标准差，所依据的原理为：
43、；
44、；
45、其中，表示标准压力变化率的均值，表示生成标准压力变化率的次数，表示第次生成的标准压力变化率，表示标准压力变化率的索引，且，表示标准压力变化率的标准差；
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1.一种电梯轿厢内异常行为检测系统，其特征在于，具体包括：
2.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢内异常行为检测系统，其特征在于：所述位置监测模块中设定电梯内RFID标签基准位置时，在电梯轿厢内部天花板中心点安装RFID标签，作为RFID标签基准位置，并在电梯内部安装能够覆盖轿厢全部空间的RFID读写器，通过RFID读写器采集乘客携带的RFID标签位置相对于RFID标签基准位置的频率偏移，基于多普勒效应生成乘客携带的RFID标签的位置变化速率。
3.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢内异常行为检测系统，其特征在于：所述位置监测模块中生成位置变化特征向量所依据的原理为：
4.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢内异常行为检测系统，其特征在于：所述数据采集模块中生成温度特征向量所依据的原理为：
5.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢内异常行为检测系统，其特征在于：所述数据采集模块中生成压力特征向量所依据的原理为：
6.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢内异常行为检测系统，其特征在于：所述数据采集模块中生成声音特征向量所依据的原理为：p>
7.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢内异常行为检测系统，其特征在于：所述特征融合模块中生成融合特征矩阵所依据的原理为：
8.一种电梯轿厢内异常行为检测方法，其特征在于：所述方法由权利要求1-7任一项所述的电梯轿厢内异常行为检测系统执行，具体步骤包括：
...【技术特征摘要】
1.一种电梯轿厢内异常行为检测系统，其特征在于，具体包括：
2.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢内异常行为检测系统，其特征在于：所述位置监测模块中设定电梯内rfid标签基准位置时，在电梯轿厢内部天花板中心点安装rfid标签，作为rfid标签基准位置，并在电梯内部安装能够覆盖轿厢全部空间的rfid读写器，通过rfid读写器采集乘客携带的rfid标签位置相对于rfid标签基准位置的频率偏移，基于多普勒效应生成乘客携带的rfid标签的位置变化速率。
3.根据权利要求1所述的一种电梯轿厢内异常行为检测系统，其特征在于：所述位置监测模块中生成位置变化特征向量所依据的原理为：
4.根据权利要求1所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑雷，关集俱，唐丹娜，冯勇，高超，丁逸飞，杨舒颖，张斌，张贵阳，吴健，
申请(专利权)人：常熟理工学院，
类型：发明
国别省市：
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