【摘 要】
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随着城市建设的迅速发展,城市高楼拔地而起,对电梯的需求也日渐依赖。但目前乘客的安全乘梯意识不高,尤其是针对用户推电动车乘梯这一现象,在人们生活中屡见不鲜。但人们却忽略了电动车进入轿厢的很多危害,比如其进入轿厢可能会撞坏电梯轿厢门、电梯马达受力不均等引发电梯的各种安全问题。目前对电动车进入轿厢的监测主要集中于使用智能摄像头,对监测视频进行图像识别来判断有无电动车。仅仅通过单一摄像头来判断,在电梯轿厢
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随着城市建设的迅速发展,城市高楼拔地而起,对电梯的需求也日渐依赖。但目前乘客的安全乘梯意识不高,尤其是针对用户推电动车乘梯这一现象,在人们生活中屡见不鲜。但人们却忽略了电动车进入轿厢的很多危害,比如其进入轿厢可能会撞坏电梯轿厢门、电梯马达受力不均等引发电梯的各种安全问题。目前对电动车进入轿厢的监测主要集中于使用智能摄像头,对监测视频进行图像识别来判断有无电动车。仅仅通过单一摄像头来判断,在电梯轿厢这种密闭、复杂的环境中综合准确率、漏报率、误报率,结果都不尽人意。针对于以上的问题,本文的主要工作如下:（1）结合本文的实际应用场景提出了一种多神经网络与改进的D-S证据理论（Dempster-Shafer Evidence Theory）相结合的模型。根据所提出的模型,来选取合适的传感器,并结合电梯实际复杂情况来制备数据集。（2）针对目前仅通过图像识别判断电动车进入轿厢方法,本文应用VGG19神经网络、BP神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）以及改进的Res Net101神经网络分别对电动车碰撞声音、三轴重力加速度以及图像数据进行识别分类。（3）针对于传统D-S证据理论中存在的缺陷,本文提出了一种基于余弦相似度和欧氏距离的证据合成方法,构建了改进算法的模型。为了验证本文提出的方法的有效性,本文基于三个神经网络分别开展了不同的对比实验。在电动车碰撞声音的模式识别中,对数梅尔声谱图相比小波包分解,包含了更多的特征信息,在VGG19中得到了最高66.8%的准确率;在三轴重力加速度模式识别中,通过使用三轴合加速度峰值与三轴重力加速度变化幅度综合训练BP效果最好,准确率达到了71.3%;在图像的模式识别中,基于注意力机制的Res Net101网络与Res Net101、Alex Net相比,准确率高达81.6%。改进的证据理论算法通过实例分析、与前人经典改进方法对比的实验结果,验证了该方法的可行性。并使用本文的数据集进行统计分析,准确率相比传统D-S证据理论算法提高了14.7%,验证了该方法的有效性。为今后的智慧电梯物联网提供了重要理论依据。
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