[发明专利]一种基于人脸识别和智能推荐的电梯控制系统

说明书

技术领域

本发明属于人工智能领域，具体涉及一种基于人脸识别和智能推荐的电梯控制系统。

背景技术

人工智能(ArtificialIntelligence)是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，随着相应理论和技术的日益成熟，其应用领域也不断扩大，例如在机器人、经济政治决策，控制系统和仿真系统中，均得到了广泛深入的应用。相关领域中，实际应用有指纹识别、语言和图像理解等。

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流，给出每张脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并根据这些信息，提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。其集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个值即可确定是否为同一人。相比较其他生物识别技术，人脸识别无需用户和设备进行直接接触，而且人脸图像信息可以主动获取，实际应用场景中可以对多张人脸进行分拣、判断和识别，具有很好的并发性。

机器学习(MachineLearning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习根据学习方式不同，分为监督学习和非监督学习。监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。

在电梯的使用过程中，实体键盘在人流较大时使用很不方便。在拥挤的电梯中，被人群挤压到电梯内部的乘客难以自己伸手够到键盘，带来了不方便。此外，在居民电梯中，目前尚没有基于人工智能自动推荐电梯按键及相应到达楼层的相关技术。在实际场景中，电梯乘客往往暂时记不起需要去往的楼层，因而造成一些困扰。若存在一种设计方案，可以向电梯乘客智能推荐其可能到达的楼层，这将大大提高电梯使用便捷性。而且，辅以监控摄像头，若能够为电梯增加根据人脸识别自动开关的功能，也能从门禁方面保障楼内住户的安全。

对于上述的电梯扩展功能，经发明人研究调查，相关技术领域尚没有此类设计方案。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于人脸识别和智能推荐的电梯控制系统，该系统融合了人工智能、人脸识别技术及机器学习于一体，能够大大增加电梯的使用效率和功能。

本发明提供一种基于人脸识别和智能推荐的电梯控制系统，包括监控模块、投影模块和服务器，所述监控模块及投影模块分别连接服务器，所述监控模块包括摄像头及通信设备，用于采集电梯门口及轿厢内乘客的人脸信息，并通过所述通信设备将所述人脸信息传送给服务器；所述服务器，用于将所述人脸信息与本地存储的客户信息比对，并根据机器学习方法对用户乘梯历史数据进行训练，得出相应的判断结果，并将所述判断结果发送给投影模块；所述投影模块，用于根据所述判断结果将电梯按键投影到桥厢内的相应位置。

优选的，所述摄像头为旋转摄像头。

优选的，所述监控模块与服务器间的通信包括无线及有线方式，所述投影模块与服务器间以有线方式通信。

优选的，所述投影模块设置于轿厢内顶部。

优选的，所述电梯控制系统还包括电梯控制器，所述电梯控制器连接服务器，并根据服务器的指令开关电梯。

优选的，所述电梯空闲时停靠楼层由服务器决定，且所述服务器通知电梯控制器电梯所需停靠的楼层。

优选的，桥厢内投影的电梯按键上突出显示乘客的自家楼层或车库楼层，所述乘客点击对应按键后电梯到达相应楼层。

优选的，所述服务器存储各楼宇内居民信息，所述居民信息包括人脸信息、小区内朋友楼层信息及自家楼层信息。