基于人像識別的電梯智能群控技術研究*

□ 王衛東 □ 季啟明 □ 王東華

1.浙江工業職業技術學院 浙江紹興 312000 2.浙江埃克森電梯有限公司 浙江紹興 312071

1 研究背景

目前,我國已經成為全球電梯保有量最多的國家。隨著高層建筑的快速發展,電梯的使用已越來越頻繁。由于高層建筑內人員密集,傳統電梯群控管理評價方式較單一,易產生乘客滯留及無效停靠等諸多問題,給乘客的出行帶來不便。因此,高層建筑內電梯智能群控管理顯得尤為重要。電梯智能群控管理將安裝在同幢建筑內相鄰或者距離較近的幾部電梯集中起來進行統一調度管理,形成由多電梯組成的電梯組集中調度的電梯群控運行模式。隨著第五代移動通信技術、工程結構技術、人工智能技術、圖像識別與處理技術的不斷發展,優化電梯群控管理系統,改善當前電梯群控系統存在的弊端,提高電梯的服務質量,可以通過多種途徑實現。筆者通過分析動態人像識別技術在電梯群控中的應用,對建筑物內人員的出行規律和出行目的地進行統計與分析,在此基礎上,得出建筑物內電梯群控管理系統服務區域內乘客的出行特點,通過優化電梯群控算法,結合圖像識別技術,對電梯群控策略進行調整,使電梯的管理和維護趨向于科學化、標準化、自動化,并有效減少乘客的乘梯、候梯時間,提高乘客的出行舒適度。

2 動態人像識別數據采集方法

動態人像識別系統采用基于人像實時特征信息識別目標信息的方式,進行數據采集。在進行數據采集時,應用紅外觸發錄像方式。當乘客經過候梯廳或轎廂內攝像監控區域時,觸發紅外對射傳感器,識別系統啟動關聯攝像機,開始進行數據采集。紅外視覺檢測系統通過圖像傳感器對被測目標對象進行圖像采集之后,將采集信息傳輸至識別服務器。因為分布在不同樓層的乘客處于動態的運動圖像序列,所以系統采用隱馬爾科夫模型作為分類器有效識別人像信息,動態數據識別技術利用圖像處理、模式識別等方法,實現對視野內目標的識別。系統根據事先制定的算法,進行分析與統計。

動態人像數據采集與處理系統根據圖像的像素分布、亮度等信息進行運算,獲得被測目標的特征量。對出入候梯廳與轎廂內人員的人數進行統計,根據對特征量的判斷得到所需結果,最終將圖像處理系統得出的結果作為輸出信號,來控制電梯動作。也可以利用識別系統監控診斷電梯運行中的故障和問題,全面實時監控電梯運行狀況,即對電梯運行狀態實現遠程實時監控。識別系統可與社區監控系統進行聯網,形成聯防聯控機制,對電梯出現的各種問題采取有效手段,及時進行分析和處理。系統對電梯轎廂內外狀態進行智能監控,實現人像檢測與識別、電梯轎廂內外乘客人數的統計與分析、電梯運行狀態的實時監控等,使電梯在服務過程中更加高效和安全。動態人像數據采集與處理流程如圖1所示。

圖1 動態人像數據采集與處理流程

3 電梯群控算法

隨著電梯群控技術的不斷發展,涌現出了多種控制算法,如最短等待時間算法、生物學算法、分區調度算法、目的層預約算法、遺傳算法等。最短等待時間算法在運行過程中僅比較乘客的等待時間,僅以乘客的候梯時間作為控制目標,將乘客搭乘電梯的時間縮短作為目標,縮短特定環境下的乘客運輸時間,達到電梯群控目的。分區調度算法依據建筑物內客流量、出行規律、人口密度分布、電梯所處位置、運行方向、負載情況等信息,通過固定或動態分區來調配電梯,完成轎廂分配,達到分區調度的目的。

電梯群控算法在實際應用時各有利弊,各種算法往往專注于某一性能指標,使某一性能指標在電梯的運行中得以提升,于是在多個評價指標之間,往往會存在矛盾。因此,綜合各項性能指標,才能優化電梯群控系統的性能,實現更優的效果。

目前,學校、醫院、大型商場、辦公樓等建筑內安裝電梯的臺套數相對較多,同一幢大樓因作息時間或者天氣狀況等原因,客流模式方面存在一定差異,因此電梯群控系統很難通過數學公式建立完整的系統模型,此時需要通過對建筑物內電梯的運行規律進行監測與分析,從而制定群控方案。以辦公樓建筑物內電梯為研究對象,進行電梯群控方案設計。由于每個辦公人員會遵循工作制度,交通流變化具有規律性,因此每天的上下班時間和休息活動軌跡基本一致。根據不同時間段乘客的需求調整電梯運行模式,使乘客乘坐電梯更加方便,縮短電梯響應呼叫的時間。根據辦公樓建筑內電梯實際環境,結合對候梯廳和轎廂內部情況進行監測與判斷,采取最短等待時間與分區調度算法,并與人像識別相結合,形成智能電梯群控調度方案,縮短特定環境下的乘客運輸與等待時間。電梯群控方案算法流程如圖2所示。

圖2 電梯群控方案算法流程

4 智能電梯系統控制方案

在當前大數據時代背景下,應用統計學進行數據統計和收集,對辦公樓建筑區域內人員的出行規律和出行目的地進行統計分析。通過統計分析,得出辦公建筑內主要分為五種交通模式,分別為上班時間的上行高峰模式、下班時間的下行高峰模式、工作時間人流隨機移動的層間交通模式、午餐時間的就餐交通模式、休息期間無人工作的空閑模式。在各交通模式下,對候梯乘客進行人像檢測,以確定候梯人數。根據候梯人數分析當前的交通模式,包括轎廂內外的乘梯與候梯人數統計。對乘梯與候梯乘客的不同乘梯需求進行統計后,確定當前上、下行乘客的人數。通過人像識別系統對電梯轎廂狀態進行智能監控,從而動態調整電梯的運行狀況。根據出行規律及轎廂內外乘梯人數的統計,從時間、能耗角度考慮,以縮短乘客乘梯出行時間和降低系統能耗為主要目的,在電梯群控中設置一部電梯為優先電梯,其余電梯為從屬電梯,利用系統采集到的候梯廳與轎廂內客流量信息,達到優化電梯群派梯策略。例如,電梯運行至某一樓層,且該樓層候梯廳內呼叫為有效呼叫,但是圖像處理結果顯示電梯轎廂內為滿載時,電梯在該層不停站,呼叫不清除,繼續按原方向向有有效呼叫的樓層運行。

辦公樓建筑區域內出行規律與目的地在固定時間段內較為集中,可采用分時段、分區域的控制方式。針對上班時間的上行高峰模式,電梯停于目標層一層,便于一層上班人員乘梯。在此模式下,可以設置沒有電梯呼叫時,電梯轎廂返回到一層或者更低的樓層,這樣可以節省電梯響應呼叫的時間。對于下班時間的下行高峰模式,大部分乘客會從建筑物內的不同樓層乘坐電梯前往一層,電梯在各層均勻分布,可及時響應不同樓層人員下班的需要。采用人像識別統計每個樓層下行的人數,下行乘客過多時,可以對于上行命令進行暫時延遲,將乘客送達低層后再去響應上行呼梯請求,最后及時將轎廂分配到建筑內的其它樓層待命。對于工作時間人流隨機移動的層間交通模式,根據不同時間段乘客的需求調整運行,可以使乘客乘坐電梯更加方便,縮短一部分電梯響應呼叫的時間。對于午餐時間的就餐交通模式,可以根據需求分為兩個時間段,分別響應下行高峰和上行高峰的需求,或者使電梯在空閑時段返回餐廳所在樓層。在休息期間無人工作的空閑模式下,可適當關閉一些電梯,減少能耗。

動態人像識別系統通過視頻自動識別技術獲取電梯轎廂門開關狀態和轎箱內外的乘客人數,采用優先電梯與從屬電梯結合的方式,考慮優先電梯與從屬電梯的負載及順帶功能,實現優化派梯方案,達到提高電梯使用安全與穩定性的目的,保證候梯時間盡可能短。同時通過分區調度充分利用優先電梯的剩余空間及從屬電梯的順帶功能響應,以較少的停靠次數運完乘客,減少電梯運行時總的啟停次數,縮短平均候梯時間、乘梯時間,并且提高電梯的運行效率及乘客的乘梯體驗。電梯運行狀態響應流程如圖3所示。

圖3 電梯運行狀態響應流程

5 結束語

筆者對基于人像識別的電梯智能群控技術進行研究。動態人像識別技術對候梯廳和轎廂內部情況進行檢測與判斷,電梯控制系統通過調用檢測與判斷結果來優化電梯的調度,將呼叫信號分配給加權時間最短所對應的電梯,這樣能夠保證在候梯時間盡量短的同時,充分利用電梯的剩余空間,以較少的停靠次數運完乘客,減少電梯運行時總的啟停次數,從而避免空載及不必要的停站等無效調度,優化電梯的控制。因為電梯停靠一次消耗的時間通常比電梯平滑經過一層所消耗的時間要多,所以基于人像識別的智能電梯群控算法能間接縮短平均候梯時間、乘梯時間,提高電梯的運行效率及乘客的乘梯體驗。