一种滑动式免供电无线报警自动扶梯梳齿板安全装置

    公开(公告)号:CN109502468B

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN201811531438.7

    申请日:2018-12-14

    Abstract: 本发明公开了一种滑动式免供电无线报警自动扶梯梳齿板安全装置,包括前端固定有一排叶状梳齿的活动梳齿板、前沿踏板、缓冲弹簧、免供电无线发射模块及无线接收模块,其中,所述活动梳齿板的后端设计成凸形结构,所述前沿踏板与活动梳齿板后端相衔接的一端形成有用于容纳上述凸形结构的凹槽,所述活动梳齿板的后端嵌插入前沿踏板的凹槽中,所述免供电无线发射模块和缓冲弹簧内置在凹槽中,所述免供电无线发射模块与活动梳齿板的后端保持间距,所述无线接收模块安装在自动扶梯的控制器中,并与免供电无线发射模块形成无线连接。本发明能够有效解决当自动扶梯被异物卡住时,自动扶梯能够立即停止运行,提高自动扶梯的安全可靠性。

    一种基于视频监控的手扶电梯客流量统计方法

    公开(公告)号:CN111369596A

    公开(公告)日:2020-07-03

    申请号:CN202010118923.2

    申请日:2020-02-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于视频监控的手扶电梯客流量统计方法,包括步骤:1)使用YOLOv3对手扶电梯俯拍的乘客进行人头检测;2)训练YOLOv3网络;3)判断当前帧号是否为关键帧,若是执行步骤4)-9),否则执行步骤10),最后执行步骤11)、12);4)用YOLOv3检测乘客人头;5)若t=0,使用检测结果来初始化粒子滤波结果,否则执行粒子滤波;6)求矩阵D;7)对D对进行匈牙利匹配;8)剔除离开监控范围的目标;9)新增进入监控范围的目标;10)执行粒子滤波;11)客流量统计;12)t=t+1执行步骤3)。本发明抗光照干扰能力较强,在不同光照场景下表现优良,同时可以根据实际设备的情况设定不同的检测周期,在不同性能的设备都能达到准确的客流统计效果。

    一种滑动式免供电无线报警自动扶梯梳齿板安全装置

    公开(公告)号:CN109502468A

    公开(公告)日:2019-03-22

    申请号:CN201811531438.7

    申请日:2018-12-14

    Abstract: 本发明公开了一种滑动式免供电无线报警自动扶梯梳齿板安全装置,包括前端固定有一排叶状梳齿的活动梳齿板、前沿踏板、缓冲弹簧、免供电无线发射模块及无线接收模块,其中,所述活动梳齿板的后端设计成凸形结构,所述前沿踏板与活动梳齿板后端相衔接的一端形成有用于容纳上述凸形结构的凹槽,所述活动梳齿板的后端嵌插入前沿踏板的凹槽中,所述免供电无线发射模块和缓冲弹簧内置在凹槽中,所述免供电无线发射模块与活动梳齿板的后端保持间距,所述无线接收模块安装在自动扶梯的控制器中,并与免供电无线发射模块形成无线连接。本发明能够有效解决当自动扶梯被异物卡住时,自动扶梯能够立即停止运行,提高自动扶梯的安全可靠性。

    一种基于视频监控的手扶电梯乘客行为识别方法

    公开(公告)号:CN111401144A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010118905.4

    申请日:2020-02-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于视频监控的手扶电梯乘客行为识别方法,包括步骤:1)使用关键点提取方法对手扶电梯行为数据集进行骨架提取,并打上标签;2)将提取的骨架划分训练集和验证集;3)搭建合适的图卷积神经网络;4)使用数据集对图卷积神经网络进行训练,并保存最佳的网络模型;5)对手扶电梯场景的图像使用关键点提取方法进行人体关键点提取,并使用行人跟踪方法对行人进行跟踪,得到每个乘客在不同帧的骨架坐标及其置信度;6)将每一帧中的所有乘客的骨架坐标及其置信度输入到训练好的最佳模型中进行行为分类;7)对同一个乘客的行为序列,使用滑动窗统计的方法对其进行滤波,决策出最后的行为。本发明可有效实现对手扶电梯监控视频的行为识别。

    一种基于视频监控的手扶电梯乘客行为识别方法

    公开(公告)号:CN111401144B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010118905.4

    申请日:2020-02-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于视频监控的手扶电梯乘客行为识别方法,包括步骤:1)使用关键点提取方法对手扶电梯行为数据集进行骨架提取,并打上标签;2)将提取的骨架划分训练集和验证集;3)搭建合适的图卷积神经网络;4)使用数据集对图卷积神经网络进行训练,并保存最佳的网络模型;5)对手扶电梯场景的图像使用关键点提取方法进行人体关键点提取,并使用行人跟踪方法对行人进行跟踪,得到每个乘客在不同帧的骨架坐标及其置信度;6)将每一帧中的所有乘客的骨架坐标及其置信度输入到训练好的最佳模型中进行行为分类;7)对同一个乘客的行为序列,使用滑动窗统计的方法对其进行滤波,决策出最后的行为。本发明可有效实现对手扶电梯监控视频的行为识别。

    一种滑动式免供电无线报警自动扶梯梳齿板安全装置

    公开(公告)号:CN209635697U

    公开(公告)日:2019-11-15

    申请号:CN201822099095.3

    申请日:2018-12-14

    Abstract: 本实用新型公开了一种滑动式免供电无线报警自动扶梯梳齿板安全装置,包括前端固定有一排叶状梳齿的活动梳齿板、前沿踏板、缓冲弹簧、免供电无线发射模块及无线接收模块,其中,所述活动梳齿板的后端设计成凸形结构,所述前沿踏板与活动梳齿板后端相衔接的一端形成有用于容纳上述凸形结构的凹槽,所述活动梳齿板的后端嵌插入前沿踏板的凹槽中,所述免供电无线发射模块和缓冲弹簧内置在凹槽中,所述免供电无线发射模块与活动梳齿板的后端保持间距,所述无线接收模块安装在自动扶梯的控制器中,并与免供电无线发射模块形成无线连接。本实用新型能够有效解决当自动扶梯被异物卡住时,自动扶梯能够立即停止运行,提高自动扶梯的安全可靠性。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

    一种基于神经网络的人体关键点快速提取方法

    公开(公告)号:CN111368673A

    公开(公告)日:2020-07-03

    申请号:CN202010118903.5

    申请日:2020-02-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的人体关键点快速提取方法,包括步骤:1)构建训练数据集;2)人体关键点神经网络模型的设计;3)使用数据增强方法对原始输入图像进行数据增强;4)对设计的模型进行多次迭代训练;5)使用已有的行人检测方法以及训练好的人体关键点神经网络模型对图像中的行人进行关键点提取,其中,对于实际应用过程中容易产生的关键点噪声,使用左右翻转的方法来抵抗噪声,实现对关键点提取过程中的有效降噪。本发明可使人体关键点提取在满足检测精确度前提下大大提高检测速度,实现从上到下的人体关键点提取中单人关键点提取的功能。

    一种基于神经网络的行人实时检测方法

    公开(公告)号:CN110348376A

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201910615963.5

    申请日:2019-07-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的行人实时检测方法,包括步骤:1)采集数据,构建原始训练数据集;2)对原始训练数据集中的图像,标定对应采集图像的行人位置,构建训练数据集的真实位置输出;3)构建神经网络模型;4)为增大网络训练数据量以及增强方法的适用性,需要使用数据增强方法对原始输入图像进行数据增强;5)对设计的神经网络模型设定训练参数进行训练,并保存训练的神经网络模型参数;6)使用图像采集设备获取待进行行人检测的图像数据,然后将待检测行人的图像输入保存好的神经网络模型中,得到待行人检测的图像的行人位置。本发明可以使行人检测在满足检测精确度前提下减少大量检测时间。

    一种自动扶梯梳齿板安全保护结构

    公开(公告)号:CN109573803B

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN201811530392.7

    申请日:2018-12-14

    Abstract: 本发明公开了一种自动扶梯梳齿板安全保护结构,包括前端固定有一排叶状梳齿的活动梳齿板及前沿踏板,活动梳齿板的后端设计成凸形结构,前沿踏板与活动梳齿板后端相衔接的一端形成有凹槽,活动梳齿板的后端嵌插入前沿踏板的凹槽中,凹槽中内置有弹簧和电气触发开关,弹簧一端与凹槽槽底相抵触,另一端与活动梳齿板后端相抵触,电气触发开关与活动梳齿板的后端保持间距,并与自动扶梯的控制回路形成串联,共同控制自动扶梯,当电气触发开关被活动梳齿板后端按下时,自动扶梯将停止运行。本发明结构简单,稳定性高,滑动式设计使得梳齿板能对异常情况迅速响应,保证了扶梯在梳齿板动作之后,能迅速对异常情况作出处理,从而停止扶梯运行。

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