引言

　　隨著能源問題的日益突出，對電梯節(jié)能技術的研究與應用已是眾多電梯生產(chǎn)商千方百計企及的目標,。純粹的節(jié)能技術例如最新成果節(jié)能再生器只是對電梯機械位能的重利用,，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：例如現(xiàn)在很常見的視頻監(jiān)控技術,、報警系統(tǒng)、多臺電梯并聯(lián)控制技術等等,。融入視頻監(jiān)控技術就是從安全角度出發(fā)的,。

　　電梯的監(jiān)視技術主要對電梯運行狀況及電梯內部進行監(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行及時而準確的預判,，從而做出相應的指令動作,。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行計算，找到一個最可能存在人像區(qū)域再進行匹配運算就可以大大提高效率,。

　　在移動人像檢測器進行相關匹配運算時,，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度最大的方向移動,，力求使匹配位置快速到達最佳匹配點,。

　　該算法思想為：設置當前匹配點為P1，對應相關度為R1,，在二維平面3×3的鄰域中選擇相關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，重復上述過程,。同時,，把相關度歸一化，這樣就可以在［1,，－1］設定一個閾值來確定當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）移動并進行匹配運算,，此時對應的子圖像塊可記為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確的信息。當從電梯外部采集到復雜多事物的強動態(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，提取各自的特征進行比較而訓練出來的,。

　　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信息,。但在實際的應用中,，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步驟,。

　　1）人像檢測,。人像檢測是指在動態(tài)的場景與復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行動態(tài)目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法,。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行身份確認或在人像庫中進行目標搜索,。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監(jiān)視器,，它對電梯電動部分運行狀況進行監(jiān)控,，一旦電梯本身發(fā)生機械故障等則采取相應安全措施。另外還有視頻監(jiān)控系統(tǒng),，它一般是對電梯轎廂內部乘坐人員安全狀況進行觀測,。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的控制面板,，電梯的運行只關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,，讓電梯能夠迅速準確地認識到外部環(huán)境的改變,，控制系統(tǒng)則發(fā)出應對的指令。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)轉換圖,，加入人像檢測過后，對有請求響應的某層外部環(huán)境進行監(jiān)控,。這樣電梯就有了“眼睛”,，它能夠快速知道當前乘客是否一直有請求電梯的服務，一旦發(fā)現(xiàn)乘客離開而不再需要服務,，電梯將迅速停止當前服務并自動響應下一請求,，否則將停靠在最近的樓層,。

　　1.3 轉換程序及監(jiān)控通信實現(xiàn)

　　1.3.1 轉換程序

　　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構,。

　　publicclasselevatorRun（）；//電梯運行

　　publicclassrequest（）,；//客戶請求

　　main

　　if（客戶請求為當前層）

　　openDoor（）,；//開門

　　timeout（）；//計時器

　　closeDoor（）,；//關門

　　insideButton（）,；//內部控制按鈕

　　getNextFloor（）；

　　elseif（客戶請求為異層）if（大于當前層）

　　moveUp（）,；//電梯向上運行

　　getPhoto（）,；//人像判斷

　　else（小于當前層）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

　　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)

　　當電梯監(jiān)控服務器響應電梯監(jiān)控通信請求時,，首先用initNet（）初始化網(wǎng)絡函數(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,。具體代碼如下。

　　BOOLinitNet（）,；//初始化網(wǎng)絡函數(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,，尤其是機械磨損也比正常運行要大很多,。同時，頻繁的開關門也使門的磨損大大增加,。而電梯制動頻繁時,，會導致電阻發(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,，就需要安裝大排風量的空調或風機,，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無人情況下,，監(jiān)控系統(tǒng)的準確判定率為100%。而當電梯外部有人的時候,，發(fā)生了1次電梯沒有準確?？浚治雠卸闊艄獾拳h(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,，電梯準確判定?？柯蕿?8.46%（該準確判定停靠率計算包含了轎廂內乘客?？恳螅?。

　　3 結語

　　總的說來，盡管電梯監(jiān)控系統(tǒng)沒有達到百分之百準確判定,，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受復雜的外部環(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,，人像判定的準確性和時效性有待于進一步提高。