摘要
本申请提供一种防止电动车进入电梯的方法、系统及可读存储介质,铺设网状的传感器阵列检测物体的压力分布数据用于算法模型的训练;基于压力分布数据构建压力分布图,提取特征参数,特征参数包括压力分布图的长宽比、面积以及边缘压力梯度,根据特征参数,训练算法模型用于识别电动车的压力分布图;将压力分布数据输入训练好的算法模型,判断是否为电动车,当为电动车时,控制电梯轿门保持常开并发出警示信号。基于深度学习模型,能够自动学习和提取人脚印、电动车以及其他物体在压力分布上的特征差异,具有较高的识别准确率和适应性。
技术关键词
控制电梯轿门
传感器阵列
训练算法模型
压力
识别电动车
卷积神经网络特征提取
特征泛化能力
主控模块
长宽比
分支
物体
模拟传感器
积层
传感器识别
模拟电梯
可读存储介质
检测轿厢
深度学习模型
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