乘梯异常行为识别方法、监测系统、计算机设备和存储介质

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专利状态

乘梯异常行为识别方法、监测系统、计算机设备和存储介质

有效

专利申请进度

申请

2020-12-10

申请公布

2021-02-19

授权

2023-04-18

预估到期

2040-12-10

专利基础信息

申请号	CN202011452295.8	申请日	2020-12-10
申请公布号	CN112381066A	申请公布日	2021-02-19
授权公布号	CN112381066B	授权公告日	2023-04-18
分类号	G06V20/40;G06V20/52;G06V10/82;G06V10/46;G06V40/20;G06N3/0464;G06N3/09
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	杭州西奥电梯有限公司
申请人地址	浙江省杭州市余杭经济开发区宏达路168号

专利法律状态

2024-02-02

专利权质押登记、变更及注销

状态信息

专利权质押登记；IPC(主分类):G06V 20/40；专利号:ZL2020114522958；登记号:Y2024980001764；登记日:20240116；出质人:杭州西奥电梯有限公司；质权人:浙商银行股份有限公司杭州临平支行；发明名称:乘梯异常行为识别方法、监测系统、计算机设备和存储介质；申请日:20201210；授权公告日:20230418
2023-04-18

授权

状态信息

授权
2021-03-09

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06K9/00；专利申请号:2020114522958；申请日:20201210
2021-02-19

公布

状态信息

公布

摘要

本申请涉及一种乘梯异常行为识别方法、监测系统、计算机设备和存储介质。所述乘梯异常行为识别方法包括：获取与乘客乘梯行为相关的实时视频数据，将实时视频数据进行预处理，得到与实时视频数据相关的行为特征数据，根据行为特征数据以及预设的各类异常行为标准进行预判断，将预判断为异常的行为特征数据输入对应识别该异常行为的训练后的子深度神经网络，得到异常行为识别结果，根据异常行为识别结果输出相应的报警指令，其中，子深度神经网络具有多个，分别对不同的异常行为进行识别。采用本方法能够提高乘梯异常行为识别的效率以及准确度。

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