一种电梯楼层检测方法及设备与流程

本申请属于电梯技术领域，尤其涉及一种电梯楼层检测方法及设备。

背景技术：

如今，人们居住或者出差旅行所住的高层楼宇基本都实现了自动化电梯系统，便利了人们的生活。工作人员在进行电梯的相关管理时，需要实时了解电梯所在的楼层，现有的电梯楼层检测方法仅依赖惯导元件与气压计的结合作为自身感知的数据来源，从而确定电梯所在的楼层。惯导元件获取的参数很容易产生数据漂移不准确的问题，在不同季节和气候条件下气压计的读数可能会有所不同，从而无法准确的获取电梯楼层。

申请内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种电梯楼层检测方法及设备，以解决现有技术中判断电梯楼层时获取的数据会不准确，在不同季节和气候条件下气压计的读数可能会有所不同，从而无法准确的获取电梯楼层的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种电梯楼层检测方法，包括：

当获取到电梯楼层检测请求时，基于所述电梯楼层检测请求获取待检测电梯的加速度信息、当前环境大气压强信息和所述待检测电梯内的楼层显示屏幕图像信息；；

基于所述加速度信息和所述当前环境大气压强信息，确定第一高度信息；

基于所述楼层显示屏幕图像信息，确定初始楼层信息；

对所述第一高度信息和所述初始楼层信息进行融合及校准，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息；其中，所述电梯楼层信息标识所述待检测电梯当前所处的楼层。

进一步地，所述基于所述加速度信息和所述当前环境大气压强信息，确定第一高度信息，包括：

基于预设滤波算法对所述加速度信息和所述当前环境大气压强信息进行融合处理，得到第一高度信息。

进一步地，所述对所述第一高度信息和所述初始楼层信息进行融合及校准，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息，包括：

基于第一预设映射策略和所述初始楼层信息，将所述初始楼层信息转换为第二高度信息；

对所述第一高度信息和所述第二高度信息进行融合，得到校准后的第三高度信息；

基于第二预设映射策略和所述第三高度信息，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息。

进一步地，所述对所述第一高度信息和所述第二高度信息进行融合，得到校准后的第三高度信息，包括：

基于预设权重值和预设计算策略，对所述第一高度信息和所述第二高度信息进行融合，得到第三高度信息。

进一步地，所述基于所述楼层显示屏幕图像信息，确定初始楼层信息，包括：

基于预设的楼层识别模型对所述楼层显示屏幕图像信息进行处理，得到初始楼层信息；其中，在训练过程中，所述楼层识别模型的输入为样本楼层显示屏幕图像信息及其对应的楼层信息标签，所述楼层识别模型的输出为所述样本楼层显示屏幕图像信息的样本楼层信息。

进一步地，在所述对所述第一高度信息和所述初始楼层信息进行融合及校准，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息之后，还包括：

将所述电梯楼层信息发送至云端服务器。

本申请实施例的第二方面提供了一种电梯楼层检测装置，包括：

获取单元，用于当获取到电梯楼层检测请求时，基于所述电梯楼层检测请求获取待检测电梯的加速度信息、当前环境大气压强信息和所述待检测电梯内的楼层显示屏幕图像信息；

第一确定单元，用于基于所述加速度信息和所述当前环境大气压强信息，确定第一高度信息；

第二确定单元，用于基于所述楼层显示屏幕图像信息，确定初始楼层信息；

第一处理单元，用于对所述第一高度信息和所述初始楼层信息进行融合及校准，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息；其中，所述电梯楼层信息标识所述待检测电梯当前所处的楼层。

进一步地，所述第一确定单元，具体用于：

基于预设滤波算法对所述当前加速度信息和所述当前环境大气压强信息进行融合处理，得到第一高度信息。

进一步地，所述第一处理单元，包括：

转换单元，用于基于第一预设映射策略和所述初始楼层信息，将所述初始楼层信息转换为第二高度信息；

第二处理单元，用于对所述第一高度信息和所述第二高度信息进行融合，得到校准后的第三高度信息；

第三处理单元，用于基于第二预设映射策略和所述第三高度信息，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息。

进一步地，所述第三处理单元，具体用于：

基于预设权重值和预设计算策略，对所述第一高度信息和所述第二高度信息进行融合，得到第三高度信息。

进一步地，所述第二确定单元，具体用于：

基于预设的楼层识别模型对所述楼层显示屏幕图像信息进行处理，得到初始楼层信息；其中，在训练过程中，所述楼层识别模型的输入为样本楼层显示屏幕图像信息及其对应的楼层信息标签，所述楼层识别模型的输出为所述样本楼层显示屏幕图像信息的样本楼层信息。

进一步地，所述电梯楼层检测装置，还包括：

发送单元，用于将所述电梯楼层信息发送至云端服务器。

本申请实施例的第三方面提供了一种电梯楼层检测设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的电梯楼层检测方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的电梯楼层检测方法的步骤。

本申请实施例中，当获取到电梯楼层检测请求时，基于所述电梯楼层检测请求获取待检测电梯的加速度信息、当前环境大气压强信息和所述待检测电梯内的楼层显示屏幕图像信息；基于所述加速度信息和所述当前环境大气压强信息，确定第一高度信息；基于所述楼层显示屏幕图像信息，确定初始楼层信息；对所述第一高度信息和所述初始楼层信息进行融合及校准，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息；其中，所述电梯楼层信息标识所述待检测电梯当前所处的楼层。上述方法，获取待检测电梯的当前加速度信息、当前环境大气压强信息和电梯内的楼层显示屏幕图像信息这些原始信息，通过对原始信息的融合及校准，改善了大气压传感器在不同温度气候条件下无法使用统一标准判断海拔高度的问题，提高了电梯楼层判断的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种系统示意图；

图2是本申请第一实施例提供的一种电梯楼层检测方法的示意流程图；

图3是本申请第一实施例提供的一种电梯楼层检测方法中s104细化的示意流程图；

图4是本申请第二实施例提供的一种电梯楼层检测装置的示意图；

图5是本申请第三实施例提供的电梯楼层检测设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

请参见图1，图1是本申请实施例提供的一种系统示意图。该系统包括：包含传感器模组的电梯设备、机器人和云端服务器。其中，电梯设备获取电梯楼层检测方法中所需的原始数据，并且对原始数据进行处理，得到待检测电梯的电梯楼层信息，得到待检测电梯的电梯楼层信息后，可以将待检测电梯的电梯楼层信息发送至云端服务器，云端服务器可以对电梯楼层信息进行校准，电梯设备也可以将待检测电梯的电梯楼层信息发送至机器人，机器人可以接收到待检测电梯的电梯楼层信息。

请参见图2，图2是本申请第一实施例提供的一种电梯楼层检测方法的示意流程图。本实施例中电梯楼层检测方法的执行主体为具有电梯楼层检测功能的设备，例如，电梯设备等等。如图2所示的电梯楼层检测方法可包括：

s101：当获取到电梯楼层检测请求时，基于所述电梯楼层检测请求获取待检测电梯的加速度信息、当前环境大气压强信息和所述待检测电梯内的楼层显示屏幕图像信息。

设备获取电梯楼层检测请求，其中，电梯楼层检测请求用于触发设备进行电梯楼层检测，电梯楼层检测请求包括待检测电梯的电梯标识，电梯楼层检测请求可以由用户在其他设备上点击“检测电梯楼层”的虚拟按钮触发，将电梯楼层检测请求发送至本端。

当设备获取到电梯楼层检测请求时，基于电梯楼层检测请求中的待检测电梯的电梯标识获取待检测电梯的加速度信息、当前环境大气压强信息和电梯内的楼层显示屏幕图像信息。其中，待检测电梯的加速度信息可以通过惯导元件，即惯性测量单元(inertialmeasurementunit，imu)获取，imu它由三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪组成，加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，而陀螺仪检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，对这些信号进行处理之后，便可解算出物体的姿态。

当前环境大气压强信息为待检测电梯轿厢环境的大气压强信息，当前环境大气压强信息可以通过气压计获取，气压是作用在单位面积上的大气压力，即在数值上等于单位面积上向上延伸到大气上界的垂直空气柱所受到的重力。气压不仅随高度变化，也随温度而异，气压的变化与天气变化密切相关，所以在本实施例中，正是考虑了气压可能出现的偏差，所以才会后续对数据进行融合校准，得到准确的电梯楼层信息。

待检测电梯内的楼层显示屏幕图像信息可以通过图像信息采集装置来获取，例如，摄像头。电梯内的楼层显示屏幕图像信息即为电梯轿厢内的楼层显示屏幕的图像，该图像中要包括电梯轿厢内的楼层显示屏幕以及屏幕上显示的代表楼层的数字。当待检测电梯的电梯井内楼层光电开关被触发时，图像信息采集装置可以开始进行信息采集，光电开关可以通过被电梯井内的楼层拨片挡板被拨动而被触发。

s102：基于所述加速度信息和所述当前环境大气压强信息，确定第一高度信息。

设备中可以预设用于确定第一高度信息的确定策略，这一过程实际上就是对数据进行处理，确定真实数据的过程。基于确定策略对加速度和当前环境大气压强信息进行处理，确定第一高度信息。其中，第一高度信息为当前待检测电梯所处楼层高度的数据。

进一步地，为了准确的获取第一高度信息，s102可以包括：基于预设滤波算法对所述加速度信息和所述当前环境大气压强信息进行融合处理，得到第一高度信息。

设备中存储预设滤波算法，预设滤波算法用于对当前加速度信息和当前环境大气压强信息进行融合处理，得到第一高度信息。其中，预设滤波算法可以为卡尔曼滤波算法，卡尔曼滤波算法实质上就是基于观测值以及估计值二者的数据对真实值进行估计的过程。卡尔曼滤波算法(kalmanfiltering)是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列中预测出物体的坐标位置及速度。

设备基于预设滤波算法对当前加速度信息和当前环境大气压强信息进行融合处理，得到第一高度信息。

s103：基于所述楼层显示屏幕图像信息，确定初始楼层信息。

设备基于获取到的楼层显示屏幕图像信息，确定初始楼层信息。一种实施方式中，设备可以对楼层显示屏幕图像信息进行图像识别，识别出图像中的楼层显示屏幕上显示的用于表示当前楼层的数字，即获取到初始楼层信息。

另一种实施方式中，为了更准确的获取到初始楼层信息，s103可以包括：基于预设的楼层识别模型对所述楼层显示屏幕图像信息进行处理，得到初始楼层信息；其中，在训练过程中，所述楼层识别模型的输入为样本楼层显示屏幕图像信息及其对应的楼层信息标签，所述楼层识别模型的输出为所述样本楼层显示屏幕图像信息的样本楼层信息。

设备中预先存储预先训练的楼层识别模型，其中，楼层识别模型可以由设备预先训练，也可以由其他设备预先训练。预先训练的楼层识别模型是通过使用机器学习算法对样本训练集进行训练得到，楼层识别模型的输入为样本楼层显示屏幕图像信息及其对应的楼层信息标签，楼层识别模型的输出为所述样本楼层显示屏幕图像信息的样本楼层信息。

其中，楼层识别模型可以包括输入层、隐藏层、损失函数层(输出层)。隐藏层包括两个以上的隐含层节点，输入层包括一个输入层节点，用于从外部接收输入的样本楼层显示屏幕图像信息及其对应的楼层信息标签。隐含层用于对样本楼层显示屏幕图像信息、进行处理。输出层用于输出所述样本楼层显示屏幕图像信息的样本楼层信息。

设备将楼层显示屏幕图像信息输入楼层识别模型，得到初始楼层信息。

进一步地，当设备获取到待检测电梯的电梯楼层信息时，可以经人工确认获取最终电梯楼层信息，设备可以将获取到的楼层显示屏幕图像信息和最终电梯楼层信息关联存储，更新至楼层识别模型的样本训练集，不段的增加训练样本，不断的训练强化楼层识别模型的精度。

s104：对所述第一高度信息和所述初始楼层信息进行融合及校准，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息；其中，所述电梯楼层信息标识所述待检测电梯当前所处的楼层。

设备对第一高度信息和初始楼层信息进行融合及校准，由于第一高度信息和初始楼层信息分别通过不同的方式获取，所以将两者进行融合校准，可以大大的提升确定待检测电梯的电梯楼层信息的准确度。融合及校准即为基于两个参考数值推算出相对准确数值的过程，可以采用预设的融合策略进行融合及校准，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息，电梯楼层信息标识所述待检测电梯当前所处的楼层。其中，融合策略可以为用于融合第一高度信息和初始楼层信息的处理方法。

进一步地，为了准确的获取待检测电梯的电梯楼层信息，s104可以包括s1041～s1043，如图3所示，s1041～s1043具体如下：

s1041：基于第一预设映射策略和所述初始楼层信息，将所述初始楼层信息转换为第二高度信息。

本实施例中，第一高度信息和初始楼层信息融合的方法为将二者统一为同一单位的数据，对两个同单位的数据进行计算。所以，设备中存储第一预设映射策略，第一预设映射策略用于将初始楼层信息转换为第二高度信息，其中，第二高度信息为初始楼层信息对应的高度数值。举例来说，第一预设映射策略可以为，初始楼层信息对应的第二高度信息记为hmid(n),hmid(n)为(hmin(n),hmax(n))的中值，n为初始楼层信息，(hmin(n),hmax(n))为待检测电梯在当前楼层停靠时可能达到的高度范围。设备基于第一预设映射策略将初始楼层信息转换为第二高度信息。

s1042：对所述第一高度信息和所述第二高度信息进行融合，得到校准后的第三高度信息。

设备中可以预设融合策略，按照预设的融合策略对第一高度信息和第二高度信息进行融合，得到校准后的第三高度信息。融合策略用于将第一高度信息和第二高度信息进行融合，得到的第三高度信息是在第一高度信息和第二高度信息基础上确定的相对准确的高度值。

进一步地，为了获取准确的第三高度信息，s1042可以包括：基于预设权重值和预设计算策略，对所述第一高度信息和所述第二高度信息进行融合，得到第三高度信息。

设备中存储预设计算策略和预设权重参数，预设计算策略和预设权重参数用于对第一高度信息和第二高度信息进行融合，举例来说，预设计算策略可以为h＝q*a+(1-q)*b，其中，q为预设权重值，a为第一高度信息，b为第二高度信息。

在本实施例中，预设权重参数是可以根据实际情况人为进行调整的，例如，根据第一高度信息a和第二高度信息b的置信度，适当的调整预设权重参数q，调整的基本逻辑为：当a可信度高时,会将q向1的方向调整，反之向0的方向调整，初期由于b的置信度高于a，q的数值会接近0，随着a的置信度越来越高，q会接近于1。

s1043：基于第二预设映射策略和所述第三高度信息，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息。

本实施例中，第一高度信息和初始楼层信息融合的方法为将二者统一为同一单位的数据，对两个同单位的数据进行计算，得到第三高度信息后，最终是要获取电梯楼层信息，所以，还要讲校准后的第三高度信息转化为楼层信息。设备中存储第二预设映射策略，第二预设映射策略用于将第三高度信息转换为待检测电梯的电梯楼层信息。举例来说，第二预设映射策略可以为，第三高度信息为hmid(n)，获取第三高度信息对应的电梯楼层停靠时可能达到的高度范围(hmin(n),hmax(n))，基于高度范围确定n的值，n为待检测电梯的电梯楼层信息。设备基于第二预设映射策略将第三高度信息转换为得待检测电梯的电梯楼层信息。

进一步地，为了将准确的电梯楼层信息发送至电梯设备，从而使得与电梯设备交互的机器人设备可以获取该信息，在s104之后，可以包括：将所述电梯楼层信息发送至云端服务器。

将待检测电梯的电梯楼层信息发送至云端服务器，云端服务器接收到电梯楼层信息后，可以对获取到的电梯楼层信息进行校准。服务器获取气压计数据、当前温度数据、当前的湿度数据、当前的气候数据、当前的时间，将上述数据输入深度学习模型，输出在特定楼宇内不同时间点、不同的楼层对应的判断可部署的深度学习模型，并回传对应的楼宇轿厢电梯楼层判断系统中。用于数据标注的信息来源于回传的楼层信息，以及回传的楼层图像信息。

同时，设备也可以将电梯楼层信息发送至机器人，机器人可以接收到待检测电梯的电梯楼层信息，从而方便机器人进行相关的管理。

进一步地，在设备运行过程中，当检测到设备到达最顶层或者最底层时，可以对设备进行校准，可以通过在设备上安装霍尔传感器来实现。

本申请实施例中，当获取到电梯楼层检测请求时，基于所述电梯楼层检测请求获取待检测电梯的当前加速度信息、当前环境大气压强信息和所述待检测电梯内的楼层显示屏幕图像信息；基于所述当前加速度信息和所述当前环境大气压强信息，确定第一高度信息；基于所述楼层显示屏幕图像信息，确定初始楼层信息；对所述第一高度信息和所述初始楼层信息进行融合及校准，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息；其中，所述电梯楼层信息标识所述待检测电梯当前所处的楼层。上述方法，获取待检测电梯的当前加速度信息、当前环境大气压强信息和电梯内的楼层显示屏幕图像信息这些原始信息，通过对原始信息的融合及校准，改善了大气压传感器在不同温度气候条件下无法使用统一标准判断海拔高度的问题，提高了电梯楼层判断的准确度。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

请参见图4，图4是本申请第二实施例提供的一种电梯楼层检测装置的示意图。包括的各单元用于执行图2～图3对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图2～图3各自对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图4，电梯楼层检测装置4包括：

获取单元410，用于当获取到电梯楼层检测请求时，基于所述电梯楼层检测请求获取待检测电梯的加速度信息、当前环境大气压强信息和所述待检测电梯内的楼层显示屏幕图像信息；

第一确定单元420，用于基于所述加速度信息和所述当前环境大气压强信息，确定第一高度信息；

第二确定单元430，用于基于所述楼层显示屏幕图像信息，确定初始楼层信息；

第一处理单元440，用于对所述第一高度信息和所述初始楼层信息进行融合及校准，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息；其中，所述电梯楼层信息标识所述待检测电梯当前所处的楼层。

进一步地，第一确定单元420，具体用于：

基于预设滤波算法对所述加速度信息和所述当前环境大气压强信息进行融合处理，得到第一高度信息。

进一步地，第一处理单元440，包括：

转换单元，用于基于第一预设映射策略和所述初始楼层信息，将所述初始楼层信息转换为第二高度信息；

第二处理单元，用于对所述第一高度信息和所述第二高度信息进行融合，得到校准后的第三高度信息；

第三处理单元，用于基于第二预设映射策略和所述第三高度信息，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息。

进一步地，所述第三处理单元，具体用于：

基于预设权重值和预设计算策略，对所述第一高度信息和所述第二高度信息进行融合，得到第三高度信息。

进一步地，第二确定单元430，具体用于：

基于预设的楼层识别模型对所述楼层显示屏幕图像信息进行处理，得到初始楼层信息；其中，在训练过程中，所述楼层识别模型的输入为样本楼层显示屏幕图像信息及其对应的楼层信息标签，所述楼层识别模型的输出为所述样本楼层显示屏幕图像信息的样本楼层信息。

进一步地，所述电梯楼层检测装置4，还包括：

发送单元，用于将所述电梯楼层信息发送至云端服务器。

图5是本申请第三实施例提供的电梯楼层检测设备的示意图。如图5所示，该实施例的电梯楼层检测设备5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序52，例如电梯楼层检测程序。所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各个电梯楼层检测方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤101至104。或者，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块410至440的功能。

示例性的，所述计算机程序52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序52在所述电梯楼层检测设备5中的执行过程。例如，所述计算机程序52可以被分割成获取单元、第一确定单元、第二确定单元、第一处理单元，各单元具体功能如下：

获取单元，用于当获取到电梯楼层检测请求时，基于所述电梯楼层检测请求获取待检测电梯的加速度信息、当前环境大气压强信息和所述待检测电梯内的楼层显示屏幕图像信息；

第一确定单元，用于基于所述加速度信息和所述当前环境大气压强信息，确定第一高度信息；

第二确定单元，用于基于所述楼层显示屏幕图像信息，确定初始楼层信息；

第一处理单元，用于对所述第一高度信息和所述初始楼层信息进行融合及校准，得到所述待检测电梯的电梯楼层信息；其中，所述电梯楼层信息标识所述待检测电梯当前所处的楼层。

所述电梯楼层检测设备可包括，但不仅限于，处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是电梯楼层检测设备5的示例，并不构成对电梯楼层检测设备5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电梯楼层检测设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线、摄像头等等。

所称处理器50可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器51可以是所述电梯楼层检测设备5的内部存储单元，例如电梯楼层检测设备5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述电梯楼层检测设备5的外部存储设备，例如所述电梯楼层检测设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述电梯楼层检测设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机程序以及所述电梯楼层检测设备所需的其他程序和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。