[发明专利]基于深度网络过滤电梯困人误报的方法

权利要求书

1.基于深度网络过滤电梯困人误报的方法，其特征是，包括以下步骤：

（1）视频采集单元采集电梯门处的信息；

（2）视频分析模块根据所采集的信息分析电梯门的状态；

（3）人体检测模块检测电梯轿厢内是否有人；

（4）在有人存在的情况下，判断是否属于疑似报警情况，此时的判断标准是，电梯内关门的状态是否持续一段时间并且在持续的这段时间内电梯停止运行；

（5）如果存在疑似报警情况，则记录疑似报警时间点前后各一定时间的视频；

（6）利用训练好的C3D网络对疑似报警的视频进行识别，判断是否存在真正的，判断是否存在真正的电梯困人情况。

2.根据权利要求1所述的基于深度网络过滤电梯困人误报的方法，其特征是，该方法还包括利用标定视频训练C3D网络的过程，具体步骤如下：

（A1）采集电梯轿厢内有人的情况作为训练样本；

（A2）将训练样本按照真正困人、保洁清扫和换广告牌进行分类并添加标识；

（A3）利用C3D网络进行识别学习；

（A4）对学习后的C3D网络进行验证。

3.根据权利要求1所述的基于深度网络过滤电梯困人误报的方法，其特征是，视频采集单元包括监控摄像机、工业摄像机，其拍摄位置正对着电梯门。

4.根据权利要求1所述的基于深度网络过滤电梯困人误报的方法，其特征是，视频分析模块选自CPU、ARM、DSP、GPU、FPGA、ASIC等通用处理设备中的一种或多种，视频分析模块的分析结果是电梯门的开启和关闭状态，包括开门、关门、开门中和关门中。

5.根据权利要求1所述的基于深度网络过滤电梯困人误报的方法，其特征是，人体检测模块是PIR检测器。