一种基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法及系统与流程

1.本发明涉及人工智能安防设备领域，尤其涉及一种基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法及系统。


背景技术：

2.随着城市化的进程逐步提高，越来越多的城市居民住上了电梯楼，电动车由于动力电池在充电过程可能发生火灾，国家法律法规命令禁止电动自行车入楼，而电梯作为电动自行车入楼的必经之路，在电梯里设置电动自行车监控预警系统就显得异常重要。现有的电梯电动自行车预警信息常常采用光学摄像头采集电梯内图像来识别电动车自行车是否入梯，电动自行车图像易被乘车人遮挡，存在判断易失误的问题。


技术实现要素：

3.针对上述现有技术的不足，本发明提供一种基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法及系统。
4.本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
5.第一方面，本发明提供了一种基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法，所述方法包括如下步骤：
6.获取安装于电梯轿厢内部的激光雷达采集的轿厢内部点云数据以及安装于电梯轿厢内部的红外成像仪采集的红外成像数据；
7.利用所述红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据；
8.对所述无生命体征物品点云样本数据进行聚类处理获得无生命体征物品特征点云聚落；
9.利用预先录入的电动车点云特征数据对各所述无生命体征物品特征点云聚落进行匹配并输出匹配信息；
10.根据所述匹配信息向所述电梯轿厢的控制器发出控制指令。
11.优选的，所述利用所述红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据步骤前还包括如下步骤：
12.根据直通滤波法去除所述安装于电梯轿厢内部的激光雷达采集的轿厢内部点云数据中在轿厢壳体边界外的噪点作为第一预处理点云数据；
13.对第一预处理点云数据中超预设高程的点云数据进行直通滤波处理作为第二预处理点云数据。
14.优选的，所述利用所述红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据包括如下步骤：
15.获取所述红外成像数据中生命体的轮廓范围数据；
16.利用所述生命体的轮廓范围数据对所述第二预处理点云数据进行分割处理获得
所述无生命体征物品特征点云聚落。
17.优选的，所述预设高程范围是0.3米-0.5米。
18.优选的，所述激光雷达及红外成像仪安装于电梯轿厢内侧下半部。
19.优选的，所述利用预先录入的电动车点云特征数据对各所述无生命体征物品特征点云聚落进行匹配并输出匹配信息步骤包括如下步骤：
20.选取预先录入的电动车点云特征数据中各类电动车元件对应的样本点云数据作为模板点云；
21.对所述无生命体征物品特征点云聚落与模板点云一一匹配，当匹配成功时将无生命体征物品特征点云聚落对应的匹配信息输出为匹配成功信息。
22.优选的，所述控制指令包括发出报警信息。
23.第二方面，本发明提供了一种基于激光点云的电梯轿厢安全控制系统，包括：
24.数据获取模块，用于获取安装于电梯轿厢内部的激光雷达采集的轿厢内部点云数据以及安装于电梯轿厢内部的红外成像仪采集的红外成像数据；
25.数据分割模块，用于利用所述红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据；
26.数据聚类模块，用于对所述无生命体征物品样本点云数据进行聚类处理获得无生命体征物品特征点云聚落；
27.数据匹配模块，用于利用预先录入的电动车点云特征数据对各所述无生命体征物品特征点云聚落进行匹配并输出匹配信息；
28.指令输出模块，用于根据所述匹配信息向所述电梯轿厢的控制器发出控制指令。
29.本发明的基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法及系统的有益效果是：本发明技术方案通过采集轿厢内部点云数据以及红外成像数据，并利用红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据并进行聚类处理获得无生命体征物品特征点云聚落后利用预先录入的电动车点云特征数据对各所述无生命体征物品特征点云聚落进行匹配并输出匹配信息，根据所述匹配信息向所述电梯轿厢的控制器发出控制指令。使得电梯内部识别过程可以有效地排除人的干扰，较为准确地判断电梯内是否有电动自行车进入，并发出对应指令。
附图说明
30.图1为本发明实施例提供的一种基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法的流程示意图。
31.图2为本发明实施例提供的一种基于激光点云的电梯轿厢安全控制系统的系统示意图。
具体实施方式
32.以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
33.如图1所示，本发明实施例提供的一种基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法，所述方法包括如下步骤：
34.获取安装于电梯轿厢内部的激光雷达采集的轿厢内部点云数据以及安装于电梯轿厢内部的红外成像仪采集的红外成像数据。
35.本步骤中，激光雷达的数据输出接口及所述红外成像仪的数据输出接口均与电梯控制电脑的信号采集端口相连，所述红外成像仪，本步骤中数据采集时间可以为电梯轿厢关门准备提升前。
36.利用所述红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据。
37.本步骤中，所述降噪处理可以为直通滤波处理和条件滤波处理、模型滤波等，所述红外成像数据的利用方法可以为通过成像图像获取有生命体物品的边界范围，并将落入边界范围的轿厢内部点云数据删除，减少了后面后续点云分类的运算量。
38.对所述无生命体征物品点云样本数据进行聚类处理获得无生命体征物品特征点云聚落。
39.本步骤中所述聚类处理可以为k-means的聚类算法。
40.利用预先录入的电动车点云特征数据对各所述无生命体征物品特征点云聚落进行匹配并输出匹配信息；
41.本步骤中所述电动车点云特征数据包括电动车轮胎点云特征数据、电动车后视镜特征点云数据、电动车车架特征点云数据。
42.根据所述匹配信息向所述电梯轿厢的控制器发出控制指令。
43.所述控制指令包括发出警报，打开轿厢门等。
44.本发明的基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法的有益效果是：本发明技术方案通过采集轿厢内部点云数据以及红外成像数据，并利用红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据并进行聚类处理获得无生命体征物品特征点云聚落后利用预先录入的电动车点云特征数据对各所述无生命体征物品特征点云聚落进行匹配并输出匹配信息，根据所述匹配信息向所述电梯轿厢的控制器发出控制指令。使得电梯内部识别过程可以有效地排除人的干扰，较为准确地判断电梯内是否有电动自行车进入，并发出对应指令。
45.具体地，在本发明的优选实施例中，所述利用所述红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据步骤前还包括如下步骤：
46.根据直通滤波法去除所述安装于电梯轿厢内部的激光雷达采集的轿厢内部点云数据中在轿厢壳体边界外的噪点作为第一预处理点云数据；
47.所述轿厢壳体的噪点去除，可以在安装激光雷达后对轿厢壳体边界范围进行标定，识别时将电梯轿厢内部点云数据在标定范围外的作为噪点直接去除。所述第一预处理点云数据去除了电梯轿厢内部点云数据中的电梯轿厢壳体点云数据一定程度降低了后续的运算量。
48.对第一预处理点云数据中超预设高程的点云数据进行直通滤波处理作为第二预处理点云数据。
49.所述预设高程的直通滤波设置可以直接将第一预处理点云数据的范围进一步缩小至预设高程，所述预设高程优选为电动车高度范围，进一步降低了后续聚类的运算量。
50.具体地，本发明的进一步实施例中，所述利用所述红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据包括如下步骤：
51.获取所述红外成像数据中生命体的轮廓范围数据。
52.本步骤中所述轮廓范围数据的比例可通过调试前对样本图像中轿厢实际尺寸与像素坐标尺寸进行标定。
53.利用所述生命体的轮廓范围数据对所述第二预处理点云数据进行分割处理获得所述无生命体征物品特征点云聚落。所述分割处理可以为直通滤波及直接去除生命体如人的轮廓范围内的点云数据。在去除了生命体的对应的点云后电梯轿厢内部点云数据中剩下的均为无生命体范围的点云，识别计算量大大减小。
54.具体地，本发明的进一步实施例中，所述预设高程范围是0.3米-0.5米。
55.所述预设高程范围选取为0.3至0.5米，例如保留0-0.3米或0-0.5米的点云数据进行后续识别，覆盖了电动自行车的尺寸范围的同时，较大范围地去除了非电动车部分的非目标数据。
56.具体地，本发明的进一步实施例中，所述激光雷达及红外成像仪安装于电梯轿厢内侧下半部。
57.所述激光雷达及红外成像仪安装于电梯轿厢内侧下半部，能较为接近电动自行车进入电梯后的所在空间范围，且相比于摄像头不存在隐私顾虑。
58.具体地，本发明的进一步实施例中，所述利用预先录入的电动车点云特征数据对各所述无生命体征物品特征点云聚落进行匹配并输出匹配信息步骤包括如下步骤：
59.选取预先录入的电动车点云特征数据中各类电动车元件对应的样本点云数据作为模板点云。本步骤中所述模板点云数据可以为预先将电动自行车推入电梯轿厢采集电动车各部件的点云数据后分割取得各类型电动车的零部件的点云数据。
60.对所述无生命体征物品特征点云聚落与模板点云一一匹配，当匹配成功时将无生命体征物品特征点云聚落对应的匹配信息输出为匹配成功信息。所述匹配成功的策略可以为，当识别到至少一个模板点云数据中的电动车零部件点云数据与无生命体征物品特征点云聚落匹配输出匹配成功信息。
61.具体地，本发明的进一步实施例中，所述控制指令包括发出报警信息。
62.所述报警信息发出后，在识别到电动自行车推出轿厢后，可以设置解除报警信息，并恢复电梯正常运行。
63.如图2所示，另一方面本发明实施例提供的一种基于激光点云的电梯轿厢安全控制系统，包括：
64.数据获取模块，用于获取安装于电梯轿厢内部的激光雷达采集的轿厢内部点云数据以及安装于电梯轿厢内部的红外成像仪采集的红外成像数据；
65.数据分割模块，用于利用所述红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据；
66.数据聚类模块，用于对所述无生命体征物品样本点云数据进行聚类处理获得无生命体征物品特征点云聚落；
67.数据匹配模块，用于利用预先录入的电动车点云特征数据对各所述无生命体征物品特征点云聚落进行匹配并输出匹配信息；
68.指令输出模块，用于根据所述匹配信息向所述电梯轿厢的控制器发出控制指令。
69.本发明的基于激光点云的电梯轿厢安全控制系统的有益效果是：本发明技术方案通过数据获取模块采集轿厢内部点云数据以及红外成像数据，并通过数据分割模块利用红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据并利用数据聚类模块进行聚类处理获得无生命体征物品特征点云聚落后通过数据匹配模块利用预先录入的电动车点云特征数据对各所述无生命体征物品特征点云聚落进行匹配并输出匹配信息，最后通过指令输出模块根据所述匹配信息向所述电梯轿厢的控制器发出控制指令。使得电梯内部识别过程可以有效地排除人的干扰，较为准确地判断电梯内是否有电动自行车进入，并发出对应指令。
70.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
71.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
72.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
73.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法，其特征在于，包括如下步骤，获取安装于电梯轿厢内部的激光雷达采集的轿厢内部点云数据以及安装于电梯轿厢内部的红外成像仪采集的红外成像数据；利用所述红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据；对所述无生命体征物品点云样本数据进行聚类处理获得无生命体征物品特征点云聚落；利用预先录入的电动车点云特征数据对各所述无生命体征物品特征点云聚落进行匹配并输出匹配信息；根据所述匹配信息向所述电梯轿厢的控制器发出控制指令。2.根据权利要求1所述的基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法，其特征在于，所述利用所述红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据步骤前还包括如下步骤：根据直通滤波法去除所述安装于电梯轿厢内部的激光雷达采集的轿厢内部点云数据中在轿厢壳体边界外的噪点作为第一预处理点云数据；对第一预处理点云数据中超预设高程的点云数据进行直通滤波处理作为第二预处理点云数据。3.根据权利要求2所述的基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法，其特征在于，所述利用所述红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据包括如下步骤：获取所述红外成像数据中生命体的轮廓范围数据；利用所述生命体的轮廓范围数据对所述第二预处理点云数据进行分割处理获得所述无生命体征物品特征点云聚落。4.根据权利要求2所述的基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法，其特征在于，所述预设高程范围是0.3米-0.5米。5.根据权利要求1所述的基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法，其特征在于，所述激光雷达及红外成像仪安装于电梯轿厢内侧下半部。6.根据权利要求1所述的基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法，其特征在于，所述利用预先录入的电动车点云特征数据对各所述无生命体征物品特征点云聚落进行匹配并输出匹配信息步骤包括如下步骤：选取预先录入的电动车点云特征数据中各类电动车元件对应的样本点云数据作为模板点云；对所述无生命体征物品特征点云聚落与模板点云一一匹配，当匹配成功时将无生命体征物品特征点云聚落对应的匹配信息输出为匹配成功信息。7.根据权利要求1所述的基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法，其特征在于，所述控制指令包括发出报警信息。8.一种基于激光点云的电梯轿厢安全控制系统，其特征在于，包括，数据获取模块，用于获取安装于电梯轿厢内部的激光雷达采集的轿厢内部点云数据以及安装于电梯轿厢内部的红外成像仪采集的红外成像数据；
数据分割模块，用于利用所述红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据；数据聚类模块，用于对所述无生命体征物品样本点云数据进行聚类处理获得无生命体征物品特征点云聚落；数据匹配模块，用于利用预先录入的电动车点云特征数据对各所述无生命体征物品特征点云聚落进行匹配并输出匹配信息；指令输出模块，用于根据所述匹配信息向所述电梯轿厢的控制器发出控制指令。

技术总结
本发明涉及一种基于激光点云的电梯轿厢安全控制方法及系统，所述方法包括，获取安装于电梯轿厢内部的激光雷达采集的轿厢内部点云数据以及安装于电梯轿厢内部的红外成像仪采集的红外成像数据；利用所述红外成像数据对所述电梯轿厢内部点云数据去噪后进行分割处理，获得无生命体征物品样本点云数据；对所述无生命体征物品点云样本数据进行聚类处理获得无生命体征物品特征点云聚落；利用预先录入的电动车点云特征数据对各所述无生命体征物品特征点云聚落进行匹配并输出匹配信息；根据所述匹配信息向所述电梯轿厢的控制器发出控制指令。本发明技术方案能较准确地识别入电梯电动自行车。电动自行车。电动自行车。


技术研发人员：李维刚 田志强
受保护的技术使用者：武科智能科技（苏州）有限公司
技术研发日：2023.04.11
技术公布日：2023/8/21