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摘要：本发明涉及电梯导轨测量技术领域，公开了一种基于双目视觉的电梯导轨自动测量系统，包括：视频数据处理模块，其用于对电梯导轨的视频数据进行处理获得M个关键帧图像；振动数据处理模块，其用于对振动数据进行处理获得M个时域数据；特征序列构建模块，其用于分别构建第一特征序列和第二特征序列；导轨参数测量模块，其用于将第一特征序列和第二特征序列输入到预测模型，输出电梯导轨的垂直度和直线度；本发明通过预测模型能够实时建立图像数据和振动数据与电梯导轨的垂直度和直线度之间的非线性映射关系，并且通过预测模型能够捕捉电梯在运行过程中导轨的动态变化，从而实现实时自动化测量电梯导轨在动态运行状态下的垂直度和直线度。

主权项：1.一种基于双目视觉的电梯导轨自动测量系统，其特征在于，包括：数据采集模块，其用于采集电梯从起始位置到终止位置上升和从终止位置到起始位置下降时的电梯导轨的视频数据和振动数据；振动数据通过N个时间点的加速度值表示；视频数据处理模块，其用于分别对电梯上升和下降时的电梯导轨的视频数据进行处理获得M个关键帧图像，并提取M个关键帧图像的图像特征；图像特征通过1×A大小的向量表示；振动数据处理模块，其用于分别对电梯上升和下降时的电梯导轨的振动数据进行处理获得M个时域数据，并提取M个时域数据的振动特征；时域数据通过K个时间点的加速度值表示，K=NM；振动特征通过1×B大小的向量表示；其中B=C+9，C=K，C分别对应时域数据归一化后的C个时间点的加速度值，9分别对应时域数据的加速度值的最大值、最小值、平均值、标准差、峰谷差、偏度、峰度、峭度指数和裕度指数；特征序列构建模块，其用于分别对电梯上升和下降时的电梯导轨的M个关键帧图像的图像特征和M个时域数据的振动特征进行处理构建第一特征序列和第二特征序列；第一特征序列包括M个序列单元，每个序列单元通过第一组合向量表示，第一组合向量通过将电梯上升时的关键帧图像的图像特征和时域数据的振动特征进行拼接获得；第二特征序列包括M个序列单元，每个序列单元通过第二组合向量表示，第二组合向量通过将电梯下降时的关键帧图像的图像特征和时域数据的振动特征进行拼接获得；导轨参数测量模块，其用于将第一特征序列和第二特征序列输入到预测模型，输出从起始位置到终止位置时电梯导轨的垂直度和直线度。

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