一种基于大数据和神经网络的电梯故障分析和检测方法

    公开(公告)号:CN118025921A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410092656.4

    申请日:2024-01-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据和神经网络的电梯故障分析和检测方法,解决现有技术中存在的数据处理困难、故障预测不准确和故障诊断困难等问题,包括下述步骤:1)完成对于电梯设计、生产、运行、故障过程中一系列多源数据的采集形成基础数据,并建立统一的电梯数据采集数据库,将基础数据存储在电梯数据采集数据库内;2)将电梯数据采集数据库内存储的基础数据中具有异常值、重复值、缺失值的数据进行数据清洗,并且将清洗后的数据按照电梯型号或/和故障类型进行分组;3)将预处理后的故障数据进行特征提取、语义表征向量强化及分类操作;4)将分类结果按照是否大于50%阈值的标准判定电梯是否出现故障。

    一种基于MobileSAM的电梯内通用场景监测方法

    公开(公告)号:CN117935141A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202311801979.8

    申请日:2023-12-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于MobileSAM的电梯内通用场景监测方法,通过对电梯内的拍摄的图像进行细粒度图像语义分割,实现了精细的场景分析,可以自动检测和识别电梯内的不同对象与场景,例如人员数量、物体数量与类别或事件类型等,包括下述步骤:1)数据采集:通过电梯内部摄像头采集图像或视频数据;2)图像预处理:将步骤1)所采集的数据进行图像预处理;3)语义分割:采用MobileSAM语义分割网络,对图像进行全场景语义分割,形成语义标签;4)业务实现:分析语义标签,确定电梯内的具体事件和情况。

    一种基于联邦学习的文本数据分布式处理方法

    公开(公告)号:CN119168105A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202410438408.0

    申请日:2024-04-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的文本数据分布式处理方法,包括下述步骤:通过数据采集和存储模块完成对特定人员的信息和活动数据采集,并建立统一的数据标准方法,将标注完成的数据放入数据库进行存储;完成无关数据清除、缺失值和异常值的处理、数据特征的统计及分组训练数据;采用LSTM神经网络模型构建联邦学习训练模块,并对其进行训练得到可用的预警模型;将预警模型部署在部门的本地服务器上,对特定人员的轨迹信息进行实时预测,进而判定是否存在危险行为,如果存在出现危险行为可能性,则及时采取措施;在解决现有技术中存在的数据流通困难、计算成本和难以进行全局优化等问题的同时,对特定人员的行动轨迹进行预测,从而保障公共安全。

    一种基于Transformer和CNN的敏感词检测方法

    公开(公告)号:CN118485069A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410504783.0

    申请日:2024-04-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer和CNN的敏感词检测方法,解决传统的Transformer不能为长距离相关文本信息生成自适应权重,局部语义提取能力不足,在敏感词汇检测中词性理解能力不足的问题,包括:对待检测文本进行数据清洗、文本过滤、分词得到词语;使用 对词语进行填充,然后使用Word2Vec将单词映射到一个向量空间中的Word embeddings;生成每个单词的Position embeddings和Segment embeddings;将得到的三种embeddings分别相加作为Transformer网络的输入、相拼接作为CNN网络的输入进行处理;将Switchable Normalization的输出和最大池化的输出相加进行融合得到融合特征;将融合特征通过全连接层进行信息整合,送入Dropout层进行信息筛选,以0.5倍的权重与Dropout层的输出相加;最后再通过一个全连接层和Softmax进行二分类判别。

    一种电梯安全监管方法
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118479320A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410467700.5

    申请日:2024-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种电梯安全监管方法,采用电梯安全监控系统实现,包括:电梯安全监控系统的硬件感知层通过传感器和摄像头实时采集电梯的运行数据;摄像头将帧数据传入电梯安全监控系统的机器视觉主板;终端APP收集维保人员的人脸识别信息、定位信息与维保相关信息;硬件感知层感知到的数据与终端APP收集到的数据传入电梯安全监控系统的数据层进行数据分类;分类后的数据将传入到电梯安全监控系统的支撑层进行进一步的处理;支撑层将经过初步整理的数据传输给电梯安全监控系统的服务层进行服务;经服务层选定的服务处理后的数据将传输至电梯安全监控系统的应用层中进行监管;将应用层内的数据传输至电梯安全监控系统的展示层上进行可视化展示。

    基于深度视觉技术的电梯乘员行为检测方法

    公开(公告)号:CN117953578A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410023809.X

    申请日:2024-01-08

    Abstract: 本发明公开了基于深度视觉技术的电梯乘员行为检测方法,通过深度视觉技术和多尺度特征融合的方法,实现了对电梯乘员行为的准确识别,对电梯的安全使用提供了有力的技术支持,包括下述步骤:1)数据采集与预处理:利用安装在电梯内的摄像头对电梯乘员的行为数据进行采集,并将采集的行为数据进行包括数据清洗和标注在内的预处理操作;2)多尺度特征提取与融合:经步骤1)后,将所得使用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合的方式进行全局特征和局部特征提取,而后将两种特征进行特征融合;3)行为识别及异常行为报警:经步骤3)后,利用分类器进行行为识别,当属于异常行为时则触发报警。

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