基于视觉神经网络识别电梯内异常对象的方法和装置

本发明公开了一种基于视觉神经网络识别电梯内异常对象的方法和装置，包括：通过第一摄像头和第二摄像头采集第一视频和第二视频，并输入到电动车识别神经网络中得到第一分数，判断第一分数是否大于第一分数阈值，若是确定存在电动车，若否，在第一分数大于第二分数阈值时获取电梯轿厢内所有对象的第一重量以及预测乘客的第二重量，通过第一重量和第二重量对第一分数校正得到第二分数后判断是否存在电动车，实现了通过不同角度的摄像头采视频识别被遮挡的电动车，以及通过重量对分数校正后判断是否存在电动车，识别电动车的准确度和可靠性更高，能够准确可靠地对电动车进入电梯进行提醒，消除了电动车进入电梯的安全隐患，提高了电梯的安全性能。