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申请/专利权人：山东财保科技发展集团有限公司

摘要：本申请涉及图像数据的读取识别技术领域，具体为基于图像处理的电梯轿厢困人识别预警方法、系统和设备；为克服现有技术中轿厢困人识别准确度低的问题，本申请首先根据电梯轿厢门关闭时间和关闭时间阈值的对比结果，来获取轿厢内图像；然后，将增强后的轿厢内图像进行边界框回归和分类处理后，通过置信度、分类类型和分类概率筛选出合适的检测框，得到能够反映乘客数量，乘客位置的轿厢乘客检测图；最后，基于轿厢乘客检测图中乘客的位置信息、姿态信息和情绪信息，来判断乘客是否为电梯维修工，以及是否被困于电梯内，从而决定是否发送困人预警信息；运用在电梯轿厢困人识别中，具有识别效率高，识别准确度好的优点。

主权项：1.一种基于图像处理的电梯轿厢困人识别预警方法，其特征在于，包括如下操作：S1、若电梯轿厢门关闭时间超过关闭时间阈值，则获取轿厢内图像，所述轿厢内图像经图像增强处理，得到轿厢增强图像；S2、所述轿厢增强图像经边界框回归和分类处理，得到同一检测区域内含有多个检测框，每个检测框含有多个分类类型和对应分类概率的，初始轿厢分类图；保留所述初始轿厢分类图中，同一检测区域内置信度最大值对应的检测框，得到最优轿厢分类图；保留所述最优轿厢分类图中，分类类型包括乘客，且分类类型为乘客对应分类概率大于概率阈值的检测框，得到轿厢乘客检测图；S3、基于所述轿厢乘客检测图中，每个检测框内乘客的位置和姿态分类结果，判断乘客是否为电梯维修工；若所有乘客均为电梯维修工，不发送轿厢困人预警信息；若所有乘客均不为电梯维修工，执行S4；判断乘客是否为电梯维修工的操作具体为：获取所述轿厢乘客检测图中，当前检测框对应图像每个位置点的像素梯度值，得到当前检测框像素梯度分布图；获取所述当前检测框像素梯度分布图中，像素梯度大于标准像素梯度，且与检测框直线距离小于距离阈值的位置点，得到当前乘客边缘轮廓点；所有乘客边缘轮廓点经曲线拟合后，进行曲线封闭处理，得到当前乘客姿态轮廓图；当前乘客姿态轮廓图经姿态分类处理，得到当前乘客的姿态分类结果；将当前检测框底部中心的位置坐标，作为当前乘客的位置；若当前乘客的姿态分类结果中，姿态类型为检修，且对应姿态类型概率不小于姿态概率阈值，且当前乘客的位置处于检修位置区域内，则当前乘客为电梯维修工；若当前乘客的姿态分类结果中，姿态类型不为维修，或姿态分类类型为维修但对应姿态类型概率小于姿态概率阈值，则当前乘客不为电梯维修工；S4、获取所述轿厢乘客检测图中，每个检测框上乘客的面部区域，作为每个乘客的感兴趣区域，并获取每个乘客的感兴趣区域的情绪信息；若乘客的情绪信息中包括恐慌，且乘客的姿态类型中包括避险，且位置处于避险区域的乘客数量占比大于占比阈值，则乘客被困于电梯轿厢内，发送轿厢困人预警信息。

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