買(mǎi)專利賣(mài)專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)恭喜中建一局集團(tuán)建設(shè)發(fā)展有限公司;四川大學(xué)申請(qǐng)的專利基于視頻分析的施工電梯規(guī)范運(yùn)行監(jiān)控告警系統(tǒng)及其方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114529868B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210071680.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)基于視頻分析的施工電梯規(guī)范運(yùn)行監(jiān)控告警系統(tǒng)及其方法是由詹必雄;劉彥;劉宜成;李志鵬;韓鞠設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于視頻分析的施工電梯規(guī)范運(yùn)行監(jiān)控告警系統(tǒng)及其方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提出基于視頻分析的施工電梯規(guī)范運(yùn)行監(jiān)控告警系統(tǒng)及其方法，施工電梯轎廂內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)攝像頭為電梯監(jiān)控視頻的采集裝置；視頻流傳輸模塊，主要由WIFI通信模塊構(gòu)成，將網(wǎng)絡(luò)攝像頭采集到的數(shù)據(jù)傳到服務(wù)器；服務(wù)器，位于項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)或者云端，主要用于運(yùn)行視頻分析平臺(tái)及提供告警接口；視頻分析平臺(tái)，主要功能為對(duì)采集的視頻流進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，自動(dòng)識(shí)別拍攝視野中的人員及典型物體。本發(fā)明利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)施工電梯監(jiān)控視頻進(jìn)行分析，對(duì)載荷類別和數(shù)量進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，判斷當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)是否符合施工電梯安全運(yùn)行規(guī)范，并產(chǎn)生相關(guān)的告警信號(hào)。發(fā)明的系統(tǒng)布設(shè)方便，而無(wú)需大量分布式硬件設(shè)備的支持。

本發(fā)明授權(quán)基于視頻分析的施工電梯規(guī)范運(yùn)行監(jiān)控告警系統(tǒng)及其方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于視頻分析的施工電梯規(guī)范運(yùn)行監(jiān)控告警方法，其特征在于，采用基于視頻分析的施工電梯規(guī)范運(yùn)行監(jiān)控告警系統(tǒng)；包括以下步驟：S1、視頻分析平臺(tái)對(duì)輸入視頻流進(jìn)行分幀，采用等間隔采樣提取圖像幀，對(duì)所述圖像幀預(yù)處理操作為顏色空間對(duì)齊得到預(yù)處理圖像幀；S2、采用跨級(jí)融合SSD檢測(cè)框架對(duì)分幀采樣所得的預(yù)處理圖像幀進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，所述目標(biāo)檢測(cè)環(huán)境為施工電梯；S2中的跨級(jí)融合SSD檢測(cè)框架的檢測(cè)方法，具體步驟為：1提取目標(biāo)的特征針對(duì)所述的目標(biāo)，對(duì)訓(xùn)練集圖像幀，采用跨級(jí)融合SSD的算法進(jìn)行特征提取，所述跨級(jí)融合SSD算法不僅包括傳統(tǒng)SSD算法提取深層特征圖，還在其基礎(chǔ)上增加了兩個(gè)淺層特征圖的提取，新增的兩個(gè)所述淺層特征圖的尺寸為150×150和76×76；2特征融合首先基于雙流卷積模型對(duì)多組跨級(jí)特征圖進(jìn)行融合，每組待融合的兩個(gè)跨級(jí)特征圖分別記為淺層特征圖fshallow和深層特征圖fdeep，所述淺層特征圖fshallow為步驟1中的兩個(gè)淺層特征圖，深層特征圖fdeep為步驟1中的深層特征圖；其中fshallow的尺寸較大，攜帶更多的局部特征，fdeep的尺寸較小，攜帶更多的全局特征；所述融合的步驟具體為：首先通過(guò)反卷積操作將深層特征圖fdeep的尺寸變換為與淺層特征圖fshallow一致；再計(jì)算深層特征圖fdeep通道外積Bfshallow，TransConvfdeep＝fshallowTTransConvfdeep得到雙線性映射的結(jié)果f；將f通過(guò)基于差值監(jiān)督的多級(jí)密集卷積和池化操作壓縮融合特征的維度，獲得尺寸合適的融合特征圖；方法為采用了三級(jí)串聯(lián)的卷積池化模塊對(duì)通道外積的結(jié)果進(jìn)行維度壓縮；采用差值監(jiān)督方法，將高級(jí)卷積池化模塊的輸出進(jìn)行反卷積，尺寸對(duì)齊到緊鄰的低一級(jí)卷積池化模塊，求取兩級(jí)模塊的輸出之差，再將該差值進(jìn)行空洞卷積使得尺寸對(duì)齊到擬輸出的融合特征圖；對(duì)三級(jí)串聯(lián)的卷積池化模塊分別進(jìn)行級(jí)間差值監(jiān)督，輸出為融合特征；3密集先驗(yàn)框生成采用步驟2得到的融合特征圖用于先驗(yàn)框的生成，其中的六個(gè)尺寸為：38×38，19×19，10×10，5×5，3×3及1×1，每個(gè)n×n的特征圖中有n×n個(gè)中心點(diǎn)，每個(gè)中心點(diǎn)產(chǎn)生k個(gè)先驗(yàn)框，上述六個(gè)尺寸所代表的六層中每層特征圖的每個(gè)中心點(diǎn)產(chǎn)生的k分別為4、6、6、6、4、4；4獲取圖像中目標(biāo)的種類和數(shù)量依據(jù)步驟3得到的先驗(yàn)框進(jìn)行分類和檢測(cè)，獲取當(dāng)前輸入圖像中目標(biāo)的種類和數(shù)量；每個(gè)先驗(yàn)框?qū)⒂糜趫?zhí)行如下任務(wù)：通過(guò)softmax函數(shù)對(duì)該先驗(yàn)框進(jìn)行分類，判斷先驗(yàn)框中是否包含目標(biāo)，若存在首先判定目標(biāo)的種類，然后對(duì)不同的種類確定目標(biāo)的數(shù)量；通過(guò)回歸分析的方式對(duì)先驗(yàn)框的大小和位置進(jìn)行調(diào)整，提高目標(biāo)分類與檢測(cè)的精度和效率；5訓(xùn)練對(duì)提出的跨級(jí)融合SSD檢測(cè)框架，輸入訓(xùn)練集圖像幀循環(huán)1-4步驟進(jìn)行模型訓(xùn)練，直到目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率實(shí)現(xiàn)實(shí)際工程要求的準(zhǔn)確率結(jié)束循環(huán)，輸出訓(xùn)練結(jié)束的跨級(jí)融合SSD檢測(cè)模型；S3、根據(jù)判定條件判斷是否出現(xiàn)違反安全規(guī)范的異常行為；所述判定條件為：基于S2步驟目標(biāo)檢測(cè)到的物體不屬于施工電梯準(zhǔn)入物品；檢測(cè)到的乘員超過(guò)準(zhǔn)入數(shù)量；若滿足上述條件，則判定出現(xiàn)違規(guī)行為，調(diào)用告警接口，輸出告警信號(hào)，否則返回步驟S1，進(jìn)行下一次檢測(cè)。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中建一局集團(tuán)建設(shè)發(fā)展有限公司;四川大學(xué)，其通訊地址為：100102 北京市朝陽(yáng)區(qū)望花路西里17號(hào)樓；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。