CN100372754C - 电梯门内的阻碍物和朝向电梯门的移动的神经网络检测装置和方法 - Google Patents
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Abstract
可适当(红外)照明的摄像机(26)将图像提供给处理卡(33),其将图像转变成数值矢量并将数值矢量提供给神经网络(35),该神经网络(35)可依据某物体在电梯门(29)的路径内或在靠近电梯的楼层平台上任何物体以表明想要进入电梯的方式移动,从而提供开门信号。将该开门信号提供给电梯门控制器(39)以便依据任何物体朝向电梯移动或任何物体设置在该电梯门入口通道内,使得该门打开或保持打开。
Description
技术领域
本发明总体上涉及借助于图形模式识别神经网络,对于在电梯吊厢或电梯通道门的路径内的移动或不动的物体的检测以及对于朝向该电梯移动的乘客或物体的检测,该神经网络在适当情况下提供开门信号。
背景技术
用于在电梯门的路径上或附近检测物体的典型***采用了在门的一个边缘上垂直设置的光源阵列,光源提供了激励设置在门的相对边缘上的相应阵列的光检测器的光束,由此光束的中断可产生一开门的指令,以使门打开或保持打开。这种***通常是令人满意的,但是其具有不能感测到不在光的连续路径内的物体的特征。另外,由于光阵列是单个平面,存在这样的可能,即不能在人或物体已经进入到门开口一定距离之前感测到人或物体。
在美国专利5387768和5410149中披露了更复杂的电梯门阻碍物检测。然而,依据这些专利的设备只能感测移动,并且因此不能感测到在电梯门路径内的静止或固定不动的物体。另外,图像的处理是非常复杂的并需要大量的软件和软件处理时间。由于所涉及的处理的特性,因此这种复杂的装置用于具有不同像频响应的电梯平台而言也是非常复杂的,并且非常慢且昂贵。
现今的光束门阻碍物检测器需要柔性线缆以便将动力供应给移动门并从移动门接收响应。
发明内容
本发明的目的包括提供一种电梯门入口通道阻碍物感测***,该***不仅可感测朝向电梯移动的物体或人,同时忽略其它移动,而且还可感测在电梯门的路径上的物体或人;通过使用在个人计算机内的容易获得的软件,该***可容易地适用于广泛的各种楼层平台地面图像,该计算机仅需要在学习过程中暂时地连接到给设备上并在其后从该设备上拆下;该***非常快并且不需要复杂的图像处理,其可容易地作为对广泛的各种电梯***的改装;该***不需要安装在电梯门上的设备,并且该***可容易地以低成本方式来实施。
依据本发明,视频图像的容积包括该电梯门路径的一部分,其包括该门槛,和靠近该电梯的楼层平台的一部分,其包括靠近该门槛的楼层平台地面;该视频图像转变成一维数值矢量,并经过图形模式识别神经网络,以便依据由该神经网络识别成表明某物体正朝向该电梯移动或识别成某物体处于一个或多个所述路径内的一个或多个图形模式来提供开门信号。
根据本发明,提供了一种用于检测在具有门槛的电梯门的路径内的阻碍物和以及乘客或物体朝向电梯门的移动的设备,该设备包括:用于对容积照明的装置,该容积包括该路径的一部分,其包括该门槛,和靠近该电梯的楼层平台的一部分,其包括靠近该门槛的楼层平台地面;用于连续地提供该容积的连续视频图像的装置;用于将每一所述视频图像转变成一维数值矢量的装置;图形模式识别神经网络,其可依据由该神经网络识别成表明某物体正朝向该电梯移动或识别成某物体处于一个或多个所述路径内的一个或多个图形模式来提供开门信号;用于将每一所述矢量提供给该神经网络的装置;用于控制该门打开和关闭的电梯门控制器;和用于将该开门信号提供给该电梯门控制器以便控制该门打开和关闭以使该门打开或保持打开的装置。
根据本发明,还提供了一种检测在具有门槛的电梯门的路径内的阻碍物以及乘客或物体朝向电梯门的移动的方法,该方法包括以下步骤:(a)用于对容积照明,该容积包括该路径的一部分,其包括该门槛,和(b)靠近该电梯的楼层平台的一部分,其包括靠近该门槛的楼层平台地面;(b)连续地提供该容积的连续视频图像;(c)将每一所述视频图像转变成一维数值矢量;(d)将每一所述矢量提供给该图形模式神经网络,该图形模式识别神经网络可依据由该神经网络识别成表明某物体正朝向该电梯移动或识别成某物体处于一个或多个所述路径内的一个或多个图形模式来提供开门信号;和(e)将该开门信号提供给电梯门控制器以便控制该门打开和关闭以使该门打开或保持打开。
附图说明
参照附图并结合以下的实施例的详细描述,可更好地理解本发明的其它目的、特征和优点,在附图中:
图1是示出了本发明的在楼层平台处的电梯的一部分的部分侧视图;
图2是在楼层平台处的电梯的一部分的简化顶视立体图;和
图3是本发明的设备简化框图。
具体实施方式
参照图1和2,电梯具有一吊厢9,该吊厢9定位在电梯通道10内靠近楼层平台13位于建筑物16的层间部分中。楼层平台具有入口通路17、过道或电梯通道门18、具有门槛19的门、和具有地面20的楼层平台。吊厢具有一带有门槛24的吊厢门23。摄像机26安装在吊厢的顶部上,该摄像机具有适当的照明,例如红外照明。该照明包括至少一个第一区域27,其包括从摄像机向下延伸到门槛19、24的容积,如图1所示。在此使用的“门”意味着单个电梯通道门、单个吊厢门、或多个电梯通道门和吊厢门。
依据本发明,摄像机设置有适当的物镜,以便将其视域限定为区域一和区域二。为了确保感兴趣的区域被适当地照明,适当的照明可包括红外照明,这不干扰乘客并且可提供可靠的图像强度。
依据本发明,第一构思是在区域2内确定对于打开的门(即观察门槛)、关闭的门(即观察门的顶部)、和正在打开和正在关闭的门的图形模式(pattern)。与这些图像不匹配的任何形式将触发一开门指令的生成,以便使门打开或保持打开。在区域1内,图形模式被识别,以便表明代表想要进入电梯的移动。这可包括朝向电梯的移动的表征并包括人侧向移动以便绕过另一个人的移动,以及被认为是代表想要经过门道进入电梯吊厢的其它移动。在该实施例中,区域1和2不重叠,然而在本发明的任何给定的实施形式中,如果希望的话,区域1可延伸以便包括区域2。
在图2中,摄像机26与处理卡33相连,该处理卡尤其包括场可编程门阵列34、一个或多个神经网络芯片35、和存储器36。神经网络有时指的是零指令设定计算(ZISC),因为在处理过程中不涉及程序步骤。提供给处理卡33的摄像图像转变成应用于神经网络的单个数值矢量。该处理卡33可包括在市场上由General-Vision销售的商标为NeuroSight的神经网络卡,在http://www.general-vision.com中对出现的技术有额外的描述。可在美国专利5717832中发现对适于本发明的IBM神经网络芯片和其中设置的网络的描述。为了代替使用可用的NeuroSight卡,可使用定制的处理卡,以便仅包含本发明的门阻碍物感测应用所需的特征。处理卡的输出包括形式不同的在线38上的开门信号,其提供给电梯的门控制器39,以便表明门将被打开或保持打开。
为了教示该神经网络35所希望的识别方案,可连接个人计算机42,以便接收来自摄像机的图像并提供对处理卡33的控制。该个人计算机42可具有适当的软件,例如用于图像识别软件(ZEIFR)的ZISCEngine,其可允许操作者将图形模式教示给该神经网络并且在图像和某个样板之间确定区别。图形模式可基于像素强度、颜色和上述形式,并且图形模式识别可基于径向基函数(RBF)或KNN(K最接近)模型。对于图像识别引擎(engine)的训练可通过在个人计算机的屏幕上标记物体并列出多达200个与该图像相关的种类中的一个,或者列出由感测一特定图像的所需输出,并随后点击学习按钮来实现。不能由图像识别引擎识别的现场视频的任何区域由带颜色的矩形来标记。这些矩形可在屏幕上选择,并与所需的种类或输出匹配,并且输入该***。在图像识别软件中出现的学习所得可下载到处理卡33上。该学习所得可形成在形成静止或移动的图像上。该识别引擎可忽略门的移动、在环境中的图形模式或颜色、(门、墙等)、或在视域内的人所穿的衣物上的图像和反射。
Claims (2)
1.一种用于检测在具有门槛(19、24)的电梯门的路径内的阻碍物和以及乘客或物体朝向电梯门的移动的设备,该设备包括:
用于对容积(29)照明的装置(26),该容积包括(a)该路径的一部分,其包括该门槛,和(b)靠近该电梯的楼层平台(13)的一部分,其包括靠近该门槛的楼层平台地面(20);
用于连续地提供该容积的连续视频图像的装置(26);
用于将每一所述视频图像转变成一维数值矢量的装置(34);
图形模式识别神经网络(35),其可依据由该神经网络识别成表明某物体正朝向该电梯移动或识别成某物体处于一个或多个所述路径内的一个或多个图形模式来提供开门信号;
用于将每一所述矢量提供给该神经网络的装置;
用于控制该门打开和关闭的电梯门控制器(39);和
用于将该开门信号提供给该电梯门控制器以便控制该门打开和关闭以使该门打开或保持打开的装置(34、38)。
2.一种检测在具有门槛(19、24)的电梯门的路径内的阻碍物以及乘客或物体朝向电梯门的移动的方法,该方法包括以下步骤:
(a)用于对容积(29)照明,该容积包括(a)该路径的一部分,其包括该门槛,和(b)靠近该电梯的楼层平台(13)的一部分,其包括靠近该门槛的楼层平台地面(20);
(b)连续地提供该容积的连续视频图像;
(c)将每一所述视频图像转变成(34)一维数值矢量;
(d)将每一所述矢量提供给该图形模式神经网络(35),该图形模式识别神经网络可依据由该神经网络识别成表明某物体正朝向该电梯移动或识别成某物体处于一个或多个所述路径内的一个或多个图形模式来提供开门信号;和
(e)将该开门信号提供给(38)电梯门控制器(39)以便控制该门打开和关闭以使该门打开或保持打开。
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