《電子技術(shù)應(yīng)用》
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電梯也需節(jié)能——智能監(jiān)控與節(jié)能系統(tǒng)的應(yīng)用
摘要: 本文以電梯外部監(jiān)控為基點,對電梯智能識別控制和綠色節(jié)能做出探討,以期電梯能更加高效化、智能化、綠色化。
Abstract:
Key words :

引言

  隨著能源問題的日益突出,對電梯節(jié)能技術(shù)的研究與應(yīng)用已是眾多電梯生產(chǎn)商千方百計企及的目標(biāo)。純粹的節(jié)能技術(shù)例如最新成果節(jié)能再生器只是對電梯機(jī)械位能的重利用,未涉及電梯本身多余能耗,IC卡控制只是在一定程度上提高了電梯的智能程度。

  現(xiàn)階段的電梯控制系統(tǒng),融入了多項高新技術(shù):例如現(xiàn)在很常見的視頻監(jiān)控技術(shù)、報警系統(tǒng)、多臺電梯并聯(lián)控制技術(shù)等等。融入視頻監(jiān)控技術(shù)就是從安全角度出發(fā)的。

  電梯的監(jiān)視技術(shù)主要對電梯運行狀況及電梯內(nèi)部進(jìn)行監(jiān)控與報警,而電梯轎廂外面的環(huán)境———即每層樓人們等待電梯的地方卻沒有更多的監(jiān)控。同時,現(xiàn)在的監(jiān)控系統(tǒng)也沒有對有乘客可能存在的下一步行動進(jìn)行及時而準(zhǔn)確的預(yù)判,從而做出相應(yīng)的指令動作。也就是說,視頻監(jiān)控系統(tǒng)并沒有對采集來的信息適時地加以分析與利用。因此,將電梯外部環(huán)境納入到整個電梯控制系統(tǒng)中,并對視頻采集信息適時、快速、準(zhǔn)確地加以利用,這對電梯發(fā)展具有十分重要的意義。

  由此,本文以電梯外部監(jiān)控為基點,對電梯智能識別控制和綠色節(jié)能做出探討,以期電梯能更加高效化、智能化、綠色化。

  1 監(jiān)控系統(tǒng)在電梯外部的應(yīng)用

  在目前的電梯轎廂視頻監(jiān)視系統(tǒng)中,主要是從電梯內(nèi)部乘坐人士安全角度出發(fā),適時地監(jiān)控著電梯轎廂里面人們是否受到安全威脅,從而快速地報警。由于這不需要把信息反饋給電梯控制系統(tǒng),此時所需要的監(jiān)控系統(tǒng)中的人像檢測,精度與速率要求都不高。

  1.1 監(jiān)控系統(tǒng)中的人臉檢測

  電梯控制中的人像檢測主要是通過建立一個組合分類器,剔除掉圖像中的非人像區(qū)域,找出圖像中類人像區(qū)域,提高下一步檢測的效率,如圖1所示。接著在檢測出來可能存在人像區(qū)域,用已經(jīng)建立好的人像檢測器進(jìn)行匹配運算。

  由于電梯只要有人有乘坐需求,就必須在此層作停留。所以在人像檢測過程就不需要多個人像檢測器同時進(jìn)行計算,找到一個最可能存在人像區(qū)域再進(jìn)行匹配運算就可以大大提高效率。

  在移動人像檢測器進(jìn)行相關(guān)匹配運算時,如果讓人像檢測器通過逐點來檢測可能存在人像區(qū)域是否存在人像,最好情況就是第一次匹配運算就找到了人像,但最壞情況是全部遍歷所有點后才可能找到人像,這樣的匹配運算效率非常低下。本文采用的方法是:使人像檢測器在可能存在人像的區(qū)域中,任意找一點開始進(jìn)行計算,若在該點匹配運算后無人像存在,人像檢測器則朝相關(guān)度最大的方向移動,力求使匹配位置快速到達(dá)最佳匹配點。

  該算法思想為:設(shè)置當(dāng)前匹配點為P1,對應(yīng)相關(guān)度為R1,在二維平面3×3的鄰域中選擇相關(guān)度最大的一個點為下一個匹配運算點,否則任選一個未參與運算的點,重復(fù)上述過程。同時,把相關(guān)度歸一化,這樣就可以在[1,-1]設(shè)定一個閾值來確定當(dāng)前運算點是否為最佳匹配點。

  如圖2所示,某點(a,b)存在于I(M×N)窗口點陣圖像(該圖像為256級的灰度圖像)中,而W(m×n)則是人像檢測器點陣,它們都是256級的灰度圖像,這樣就有:0≤I(a,b)≤255,0≤a<M,0≤b<N;同樣在人像檢測器點陣有:0≤W(i,j)≤255,0≤i<m,0≤j<n;m∈(0,M),n∈(0,N)。

  中等矩形框中的點(a,b)移動并進(jìn)行匹配運算,此時對應(yīng)的子圖像塊可記為Iw,Iw(a,b)=I(a+i,b+j)。因此,在點(i,j)處人像檢測器W與子圖像塊Iw歸一化相關(guān)度R(a,b)如下公式:

  其中:W'是人像檢測器均值,I'w則為子圖像塊均值。

  人們在等待電梯到來的過程中,其相對位置變化不大。

  這樣只需一個簡單視頻采樣和較少的分類器就能完成人像區(qū)域的定位,同時也能保證人像檢測的效率,從而較好地為電梯下一步動作提供準(zhǔn)確的信息。當(dāng)從電梯外部采集到復(fù)雜多事物的強動態(tài)圖像,這時就需要多類特征提取及較多層次的分類器才能完成人像區(qū)域定位。本系統(tǒng)中的分類器是由之前通過采集各種非人像與人像,提取各自的特征進(jìn)行比較而訓(xùn)練出來的。

  對于電梯的人像識別,它只要求快速檢測人像并確定其是否存在,并不需要提取人像的具體相關(guān)信息。但在實際的應(yīng)用中,有可能還需要用到人像查找與比對等精度要求。這里簡要說明提取人像信息相關(guān)步驟。

  1)人像檢測。人像檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在人像,并分離出這種人像。

  2)人像跟蹤。人像跟蹤是指對被檢測到的人像進(jìn)行動態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結(jié)合的方法。此外,利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。

  3)人像比對。人像比對是對被檢測到的人像進(jìn)行身份確認(rèn)或在人像庫中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實際上就是說,將采樣到的人像與庫存的人像依次進(jìn)行比對,并找出最佳的匹配對象。

  1.2 人像監(jiān)控下的電梯控制系統(tǒng)

  傳統(tǒng)的電梯由門、監(jiān)視器和電梯控制器等幾大主要系統(tǒng)組成。這里的監(jiān)視器一般是指電梯曳引機(jī)監(jiān)視器,它對電梯電動部分運行狀況進(jìn)行監(jiān)控,一旦電梯本身發(fā)生機(jī)械故障等則采取相應(yīng)安全措施。另外還有視頻監(jiān)控系統(tǒng),它一般是對電梯轎廂內(nèi)部乘坐人員安全狀況進(jìn)行觀測。由此可見,現(xiàn)階段的電梯系統(tǒng)并無專門的視頻監(jiān)控系統(tǒng)對外界有乘坐需求的人們進(jìn)行安全監(jiān)控和友好交互,與人交互僅限于每層樓的按鈕和電梯內(nèi)的控制面板,電梯的運行只關(guān)心通過按鈕所傳來的指令。如果把電梯外部按鈕所在的外部環(huán)境加入到整個電梯系統(tǒng)中,讓電梯能夠迅速準(zhǔn)確地認(rèn)識到外部環(huán)境的改變,控制系統(tǒng)則發(fā)出應(yīng)對的指令。圖3就是人像監(jiān)控加入電梯控制系統(tǒng)后的電梯控制原理圖。

  圖4為電梯控制器的狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖,加入人像檢測過后,對有請求響應(yīng)的某層外部環(huán)境進(jìn)行監(jiān)控。這樣電梯就有了“眼睛”,它能夠快速知道當(dāng)前乘客是否一直有請求電梯的服務(wù),一旦發(fā)現(xiàn)乘客離開而不再需要服務(wù),電梯將迅速停止當(dāng)前服務(wù)并自動響應(yīng)下一請求,否則將??吭谧罱臉菍印?/font>

  1.3 轉(zhuǎn)換程序及監(jiān)控通信實現(xiàn)

  1.3.1 轉(zhuǎn)換程序

  下面是把人像監(jiān)控加入控制系統(tǒng)后電梯運行一般場景的部分偽程序結(jié)構(gòu)。

  publicclasselevatorRun();//電梯運行

  publicclassrequest();//客戶請求

  main

  if(客戶請求為當(dāng)前層)

  openDoor();//開門

  timeout();//計時器

  closeDoor();//關(guān)門

  insideButton();//內(nèi)部控制按鈕

  getNextFloor();

  elseif(客戶請求為異層)if(大于當(dāng)前層)

  moveUp();//電梯向上運行

  getPhoto();//人像判斷

  else(小于當(dāng)前層)moveDown();//電梯向下運行

  getPhoto();

  else(異常)stop();

  requestWait();//等待下一個請求

  類getPhoto()的方法簡介:

  publicclassgetPhoto()

  if(有人像)elevatorRun();

  arrive();//平層感應(yīng)

  stop();openDoor();timeOut();closeDoor();requestWait();

  else(無人像)stopQuick();//最近最快停靠

  requestWait();

  1.3.2 監(jiān)控系統(tǒng)主動發(fā)起通信請求的實現(xiàn)

  當(dāng)電梯監(jiān)控服務(wù)器響應(yīng)電梯監(jiān)控通信請求時,首先用initNet()初始化網(wǎng)絡(luò)函數(shù),然后利用voidgetInfo()函數(shù)完成數(shù)據(jù)接收工作,這里采用SOCKET接口技術(shù)。具體代碼如下。

  BOOLinitNet();//初始化網(wǎng)絡(luò)函數(shù)

  VoidgetInfo()

  #definePORT6500//選擇端口

  socketInit(NULL);

  CsocketsocketClient;

  socketClient.Create();

  socketClient.Connect(127.0.0.1,PORT);

  //127.0.0.1是客戶端的IP地址

  intdataLength;

  socketClient.Receive(&dataLength,16);//取得數(shù)據(jù)包長度

  byte*data=newbyte[dataLength];

  socketClient.Receive(data,dataLength);//取得數(shù)據(jù)

  destFile.Write(data,dataLength);//保存數(shù)據(jù)到緩沖區(qū)

  destFile.Close();//斷開連接

  deletedata;socketClient.Close();

  2 實例分析

  電梯每停一次梯,減速、開門、關(guān)門、加速一般需要近8s,對于運行速度1.75m/s的電梯,8s可以運行將近5層樓。不必要的減速、加速不僅大大增加了能耗,尤其是機(jī)械磨損也比正常運行要大很多。同時,頻繁的開關(guān)門也使門的磨損大大增加。而電梯制動頻繁時,會導(dǎo)致電阻發(fā)熱,通常溫度都在100℃以上。為了使電梯不因高溫而產(chǎn)生故障,就需要安裝大排風(fēng)量的空調(diào)或風(fēng)機(jī),這樣一來能量消耗就更大了。

  下面是某26層樓載重為1000kg電梯為例,每天電梯不間斷工作時間一般為10h,每小時的耗電量在15~22度1度=1kW·h=3600000J),相當(dāng)于每4min就用掉1度電。

  表1是以小時為單位對電梯運行數(shù)據(jù)樣本采集的平均值。等候時間是指電梯剛離開到下一次電梯來到(電梯往相同方向運行)的時間。消耗成本只計電價(0.5元/度),不計算消耗磨損等。從數(shù)據(jù)對照表來看,當(dāng)加入了人像監(jiān)控后,電梯的運行效率有明顯提高。

  表2是當(dāng)電梯外部無人的時候,電梯沒有發(fā)生1次誤停,這說明電梯在一直確認(rèn)無人情況下,監(jiān)控系統(tǒng)的準(zhǔn)確判定率為100%。而當(dāng)電梯外部有人的時候,發(fā)生了1次電梯沒有準(zhǔn)確???,分析判定為燈光等環(huán)境因素造成監(jiān)控系統(tǒng)無法精確判定有無人的存在。當(dāng)開始有人,后來沒有人的時候,這種情況下總共發(fā)生3次誤停:其中1次是由于電梯僅有1層樓距離到站時,乘客才無乘坐需求走出監(jiān)控范圍之外,分析認(rèn)為監(jiān)控系統(tǒng)未能即時把信息反饋給控制系統(tǒng);另外2次誤停分析判定為人像監(jiān)測中發(fā)生誤差造成的。根據(jù)以上數(shù)據(jù),可以得出人像監(jiān)控系統(tǒng)中由于人像監(jiān)控時效性因素造成誤差2次,由于外界環(huán)境因素造成誤差2次,電梯準(zhǔn)確判定停靠率為98.46%(該準(zhǔn)確判定??柯视嬎惆宿I廂內(nèi)乘客停靠要求)。

  3 結(jié)語

  總的說來,盡管電梯監(jiān)控系統(tǒng)沒有達(dá)到百分之百準(zhǔn)確判定,但電梯的??看螖?shù)有了較大減少,也減少了乘客的等待時間,同時電梯的運送能力并沒有明顯降低,即使不計機(jī)器本身的磨損,消耗成本也有了一定程度的降低。在電梯外部等待區(qū)域安裝攝像系統(tǒng),通過對有無乘客的判別做出是否在此停留,這是提高電梯運行效率、節(jié)能減排最有效的方法之一。同時,這還使整個電梯環(huán)境能更加安全地運行———它能在電梯外部環(huán)境提供一定的監(jiān)視,攝像系統(tǒng)支持的一定時間段內(nèi)視頻存儲為之后對之前發(fā)生安全事故或者其他事件提供視頻依據(jù)。但由于人像檢測技術(shù)受復(fù)雜的外部環(huán)境,特別是光線等自然條件不可抗力因素的影響,以及本身算法需要一定時間,人像判定的準(zhǔn)確性和時效性有待于進(jìn)一步提高。

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