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专利信息

一种基于深度学习的直梯门标签检测方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-765-7388-2997
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第B66B5/00;B66B3/00类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明涉及一种基于深度学习的直梯门标签检测方法,包括：S1.采集待检测电梯的实时图像,判断所述电梯是否为关门状态,若是,则触发图像分析请求；S2.根据所述图像分析请求的触发时间截取所述电梯的图像；S3.根据所述图像进行门标签检测,若存在所述门标签且数量大于或等于2个,则对所述门标签之间的间隔距离与预设阈值比较,若所述门标签之间的间隔距离小于阈值则生成包含所述门标签的目标图框；S4.根据所述目标图框在所述图像中的位置判断采集所述图像的摄像设备的位置是否发生偏移,若否,则发出第一状态结果,否则发出第二状态结果。本发明解决了管理员无法实时掌握电梯中门标签状态的弊端,对保证门标签发挥警示作用和保证乘客人身安全有利。
附件下载：  (原始资料备查)

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