【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电动门数据处理的，具体为一种用于电动门的智能安全防护系统。
技术介绍
1、电动门是控制行人或车辆的拦截和放行的一种门，就运动方式可分为电动伸缩门、电动旋转门、卷帘式电动门、提升式电动门等不同类型，以电动伸缩门为例，通常设置在园区、学校等区域，电动伸缩门主要由伸缩门体、门头、导轨及控制器件构成，伸缩门体采用铝合金及方管管材制作，采用平行四边形原理铰接，灵活性高，能够有效实现对人或车辆的拦截和放行。为保证伸缩门头的稳定移动，现有技术中，导轨的顶部开设有凹槽，伸缩门体及门头底部设有滚轮，通过凹槽对滚轮的运动进行限位，使得伸缩门体和门头能够沿着凹槽稳定运行。
2、在电动门的运行过程中，偶尔会有意外进入电动门运动路径的人或动物，发生擦挂、挤压等风险，对于电动伸缩门而言，落叶、树上掉落的果实、路面滚动的石子等异物也经常掉入电动伸缩门的导轨凹槽中，影响电动伸缩门的正常运行，甚至出现电动伸缩门的脱轨现象，造成安全隐患。
技术实现思路
1、本专利技术意在提供一种用于电动门的智能安全防护系统，能够降低异物干扰电动门运行的风险，降低电动门发生安全事故的情况。
2、本专利技术提供如下基础方案：
3、一种用于电动门的智能安全防护系统，包括：
4、图像识别模块，用于获取电动门运行区域的监控视频，对监控视频进行异物或人体识别；
5、运行控制模块，用于当图像识别模块识别到人体时，判定人体是否阻挡电动门的运行；还用于在人体阻挡电动门运行时，控
6、告警模块，用于当运行控制模块判定人体阻挡电动门运行时，发出告警；
7、预测模块，用于当图像识别模块识别到异物时，根据监控视频预测异物运动的停止点是否位于电动门运行经过区域内；
8、干扰模块，用于当预测模块预测异物运动的停止点位于电动门运行经过区域时，对异物的运动过程进行干扰。
9、进一步，图像识别模块包括：
10、物体识别子模块，用于对监控视频中的动态物进行识别，并标记监控视频中的动态物；
11、动态物分类子模块，用于根据预设的常规物数据库剔对标记的动态物进行识别，分析动态物是否为异物或人体；
12、运行控制模块还用于当动态物分类子模块分析动态物为人体时，根据监控视频预测人体运动和电动门运动，分析人体是否会阻挡电动门的运行；还用于当人体阻挡电动门运行时，控制电动门降低运行速度。
13、进一步，异物包括风险异物，图像识别模块还包括：
14、风险识别子模块，用于根据预设的常规物数据库剔对标记的动态物进行筛选，剔除常规物；还用于根据监控视频逐一计算筛选后的动态物的移动速率，当动态物的移动速率小于或等于预设的移动阈值时，判定对应动态物为风险异物，并标记；
15、信息筛选子模块用于当风险识别子模块判定对应动态物为风险异物时，调用电动门运行区域的监控视频，将监控视频拆分为若干图像帧；还用于根据标记的风险异物对图像帧进行筛选。
16、进一步，预测模块包括：
17、模型构建子模块，用于当风险识别子模块判定对应动态物为风险异物时，获取信息筛选子模块筛选后的图像帧，根据图像帧构建包含风险异物的三维模型；
18、轨迹计算子模块用于根据三维模型中的风险异物的位置变化，计算运动轨迹；
19、轨迹预测子模块用于根据风险异物的运动轨迹，以及预设的环境影响模型和人为影响模型，判断风险异物运动轨迹的停止点是否在预设的指定区域内。
20、进一步，轨迹预测子模块预设有环境影响模型和人为影响模型，
21、轨迹预测子模块还用于调用环境影响模型，获取环境影响模型根据标记风险异物的运动轨迹，输出风险异物的环境预测轨迹；
22、轨迹预测子模块还用于调用监控视频，根据监控视频进行图像识别，判定是否出现人为影响事件；
23、轨迹预测子模块还用于当判定出现人为影响事件时，调用人为影响模型，获取人为影响模型根据风险异物的环境预测轨迹，输出的风险异物的人为预测轨迹。
24、进一步，还包括安装在电动门上的干扰器，干扰器用于通过气流改变风险异物的运动轨迹；干扰模块包括：
25、轨迹筛选子模块，用于当预测模块预测风险异物的停止点位于指定区域，且出现人为影响事件时，调用环境预测轨迹和人为预测轨迹，根据预设的干扰高度对环境预测轨迹和人为预测轨迹进行裁剪，生成干扰参考轨迹；
26、干扰控制子模块，用于根据干扰参考轨迹计算生成风险异物在干扰高度的运动方向，将运动方向作为干扰方向；还用于根据干扰方向控制干扰器将空气流场调整为相同方向。
27、进一步，电动门包括电动伸缩门，电动伸缩门包括伸缩门体、与伸缩门体的自由端连接的门头，以及设于伸缩门体和门头下方的导轨，导轨用于对门头的运动进行限位；导轨上开设有导向凹槽，伸缩门体及门头的底部设有滚动轮，滚动轮位于导向凹槽内，滚动轮沿导向凹槽的长度方向运动；导向凹槽的端部设有距离检测器，距离监测器用于检测导向凹槽的端部至门头滚动轮的距离数据；还包括：
28、指令匹配模块，用于获取距离数据，并定时获取门头的控制指令，根据距离数据和控制指令进行匹配，当两者一致时，生成自检合格信号。
29、进一步，还包括：
30、数据分析模块，用于实时获取距离数据，计算相邻时间点的距离数据的第一距离差值，当第一距离差值大于预设的第一距离阈值时，判定出现异常；
31、还用于当判定出现异常时，判断对应相邻时间点的距离数据的大小，当在先时间点的距离数据大于在后时间点的距离数据时，判定导向凹槽卡入异物；
32、还用于当判定出现异常时，获取对应相邻时间点之后的时间点的距离数据，逐一计算获取的相邻时间点的距离数据的第二距离差值，判断第二距离差值是否位于预设的第二距离阈值内，当第二距离差值均在第二距离阈值内，则判定门头脱轨；
33、还用于获取对应相邻时间点及之后的时间点的距离数据，根据距离数据计算距离变化速率，判定距离变化速率是否超过预设的距离变化阈值，当距离变化速率超过距离变化阈值时，则判定伸缩门体脱轨。
34、进一步，数据分析模块还用于判定门头脱轨或判定伸缩门体脱轨时，生成一级防护信号；还包括：
35、脱轨控制模块，用于当数据分析模块生成一级防护信号时，调用预设的一级控制信号。
36、进一步，还包括：
37、图像确认模块，用于当数据分析模块生成一级防护信号时，实时调用监控视频；还用于根据监控视频确认是否出现伸缩门体或门头脱轨，当确认伸缩门体或门头脱轨时，生成二级防护信号；监控视频中包含伸缩门体和门头；
38、脱轨控制模块还用于当图像确认模块生成二级防护信号时，调用预设的二级控制信号，二级控制信号的等级高于一级控制信号的等级。
39、基础方案的有益效果：
40、1、本方案中，对风险本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于，图像识别模块包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于：异物包括风险异物，图像识别模块还包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于，预测模块包括：
5.根据权利要求4所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于：轨迹预测子模块预设有环境影响模型和人为影响模型，
6.根据权利要求5所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于：还包括安装在电动门上的干扰器，干扰器用于通过气流改变风险异物的运动轨迹；干扰模块包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于：电动门包括电动伸缩门，电动伸缩门包括伸缩门体、与伸缩门体的自由端连接的门头，以及设于伸缩门体和门头下方的导轨，导轨用于对门头的运动进行限位；导轨上开设有导向凹槽，伸缩门体及门头的底部设有滚动轮，滚动轮位于导向凹槽内，滚动
8.根据权利要求7所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于，还包括：
9.根据权利要求8所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于，数据分析模块还用于判定门头脱轨或判定伸缩门体脱轨时，生成一级防护信号；还包括：
10.根据权利要求9所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于，图像识别模块包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于：异物包括风险异物，图像识别模块还包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于，预测模块包括：
5.根据权利要求4所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于：轨迹预测子模块预设有环境影响模型和人为影响模型，
6.根据权利要求5所述的一种用于电动门的智能安全防护系统，其特征在于：还包括安装在电动门上的干扰器，干扰器用于通过气流改变风险异物的运动轨迹；干扰模块包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘晓枫，赵恒堂，
申请(专利权)人：浙江三旗电驱动科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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