[实用新型]一种基于卷积神经网络的安全电梯系统

说明书

本实用新型公开了一种基于卷积神经网络的安全电梯系统，属于智能电梯技术领域，通过使用经过训练的专用于人体行为识别的卷积神经网络对监控画面进行实时处理，并根据识别结果完成多种操作。本实用新型的一种基于卷积神经网络的安全电梯系统和现有技术相比，可以分析乘客的危险行为并可以远程控制电梯的运行，从而保证电梯内的乘客的人身安全。

技术领域

本实用新型涉及智能安防技术领域，具体地说是一种基于卷积神经网络的安全电梯系统。

背景技术

近年来，由于电梯覆盖率提高，城市化进程快，安防建设跟不上等原因，电梯猥亵、挟持等案件频发。而传统电梯系统的乘客人身安全主要靠电梯所在楼栋入口处的安保人员人工识别人员是否能进入楼栋，不能保证进入楼栋的人是否会做出侵犯乘客人身安全的行为。部分电梯内没有安装监控摄像，无法及时了解电梯内情况并作出及时反应。而安装有监控摄像的电梯系统，主要靠安防监控室内安保人员人工监控，容易出现不能及时发现危险、无法远程控制电梯运行的问题。

现有的一种智能电梯装置（申请号：201120219672.3），包括：通讯模块、电梯主控制模块；还包括：人脸识别模块、图像处理模块；所述的人脸识别模块与图像处理模块相连接，图像处理模块与通讯模块相连接。虽然具有人脸识别系统，但是仍然需要人为控制，而且无法识别人体行为，并及时对行为作出判断。

实用新型内容

本实用新型的技术任务是针对以上不足之处，提供一种基于卷积神经网络的安全电梯系统。

其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。本实用新型所使用的卷积神经网络是浪潮集团自行研发的实时图像识别系统，可以实时对图像中的人体行为进行分析并给出可靠结果。OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它包含成千上万优化过的算法，为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包，通常应用于人脸识别、图像分割以及人机互动中。

本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是： 一种基于卷积神经网络的安全电梯系统，包括采集模块、数据分析模块、表达模块及控制模块；

采集模块，用于采集进入电梯的乘客的面部信息及行为信息，并将信息数据发送至数据分析模块；

数据分析模块包括人脸识别单元和卷积神经行为分析单元；人脸识别单元，用于提取采集模块采集的信息中的面部信息，并将人脸信息与警方通缉人员信息库进行比对，识别潜在危险乘客；

卷积神经行为分析单元，用于提取采集模块采集的信息中的行为信息，并将行为信息进行分析，并给出一个行为是否安全的结果；

控制模块，用于接收数据分析模块的分析结果，并根据结果发送动作指令至表达模块；

表达模块，用于接收控制模块的行为指令，并执行报警、控制电梯运行的动作。

进一步的，优选的结构为，

所述的卷积神经行为分析单元，通过在服务器集群上使用大量危险行为图片进行训练得到的可以离线运行的人体行为识别神经网络。

进一步的，优选的结构为，

所述的的人脸识别单元，为基于open cv的人脸比对程序的人脸识别产品。

进一步的，优选的结构为，

所述的表达模块包括显示单元、告警喇叭单元和电梯控制单元；

所述的显示单元，为显示器阵列，用于显示采集模块采集的画面以及卷积神经分析模块和人脸识别模块的告警信息；

告警喇叭单元，用于根据神经分析模块和人脸识别模块的识别结果进行告警；