基于改进概率霍夫直线检测的电梯门状态检测方法

针对电梯物联网改造外加传感器施工困难、成本较高等问题,该文提出了一种基于前置图像处理的电梯门状态直线检测方法。针对轿厢外背景及门板工艺对直线检测算法的干扰提出基于规则决策的解决方案。通过提取视频流电梯门图像进行预处理,使用改进概率霍夫直线检测算法提取特征直线,结合基于先验知识的判断规则,实现对电梯门开、关及故障状态的实时检测。通过多个门开关场景验证了算法的有效性,实验结果分析表明,该文提出的限角概率霍夫直线检测算法提取特征直线比概率霍夫直线检测算法耗时减少10%,查准率和查全率均优于概率霍夫直线检测算法,能适用于边缘侧电梯门状态检测系统。

基于多传感器融合的电梯门状态检测方法

研究基于多传感器融合的电梯门状态检测方法,用以解决电梯门检测准确性和效率低问题。传感器获得电梯门状态信号,采用小波分析提取信号特征,利用模糊数学测度公式计算电梯门状态划分在各状态模式的测度值,将该测度值作为D-S证据理论的信度函数分配,利用信度函数分构建信度函数分配,使用信度函数规则方法完成目标模式分类决策,实现电梯门状态检测。经实验验证,该方法能够准确检测出电梯门的加速度状态和位移状态,并且具有较高的检测效率。