电梯异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本发明涉及电梯运行监测，尤其涉及电梯异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、随着社会的发展，电梯的应用也逐渐被普及。但在越来越多的电梯被应用的同时，电梯故障事故发生的次数也越来越多，其主要是因为依靠人工定检电梯和物业或乘客报修，存在漏报、延报和误报等情况，导致故障累积造成的。传统方法是通过监测电梯运行过程中的传感器数据，进而判断电梯是否存在异常情况，而仅仅依靠这些传感器数据进行异常检测存在一定的局限性。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了电梯异常检测方法及相关装置，旨在解决现有技术中无法准确检测电梯运行故障的技术问题。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种电梯异常检测方法，其包括：

3、分别采集电梯运行的音频数据和非音频数据，所述非音频数据包括电梯运行时的速度信息、加速度信息和位置信息；

4、对所述音频数据和非音频数据进行预处理，得到音频处理数据和非音频处理数据，并分别对所述音频处理数据和非音频处理数据进行特征提取，得到音频特征和对应的非音频特征；

5、对所述音频特征进行嵌入，得到目标声纹向量，并将所述目标声纹向量输入预训练的对抗网络模型进行声纹识别，得到音频识别结果，所述音频识别结果为电梯正常或电梯异常；

6、计算每一所述非音频特征在预置基准高斯分布中所属均值、协方差矩阵和混合系数的概率密度，并对所有概率密度进行加权求和，得到综合密度；基于所述综合密度确定非音频识别结果，所述非音频识别结果为电梯正常或电梯异常，所述基准高斯分布由电梯正常时的样本非音频特征所构建的高斯混合模型得到，并通过em算法估计各个基准高斯分布的均值、协方差矩阵和混合系数；

7、基于所述音频识别结果和非音频识别结果，通过模型集成投票法进行投票，得到电梯运行的最终检测结果。

8、第二方面，本发明实施例提供了一种电梯异常检测装置，包括：

9、采集模块，用于分别采集电梯运行的音频数据和非音频数据，所述非音频数据包括电梯运行时的速度信息、加速度信息和位置信息；

10、特征提取模块，用于对所述音频数据和非音频数据进行预处理，得到音频处理数据和非音频处理数据，并分别对所述音频处理数据和非音频处理数据进行特征提取，得到音频特征和对应的非音频特征；

11、音频识别模块，用于对所述音频特征进行嵌入，得到目标声纹向量，并将所述目标声纹向量输入预训练的对抗网络模型进行声纹识别，得到音频识别结果，所述音频识别结果为电梯正常或电梯异常；

12、非音频识别模块，用于计算每一所述非音频特征在预置基准高斯分布中所属均值、协方差矩阵和混合系数的概率密度，并对所有概率密度进行加权求和，得到综合密度；基于所述综合密度确定非音频识别结果，所述非音频识别结果为电梯正常或电梯异常，所述基准高斯分布由电梯正常时的样本非音频特征所构建的高斯混合模型得到，并通过em算法估计各个基准高斯分布的均值、协方差矩阵和混合系数；

13、检测模块，用于基于所述音频识别结果和非音频识别结果，通过模型集成投票法进行投票，得到电梯运行的最终检测结果。

14、第三方面，本发明实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上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上述第一方面所述的电梯异常检测方法。

15、第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的电梯异常检测方法。

16、本发明提供了电梯异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法基于电梯运行的音频数据和非音频数据，分别对音频数据和非音频数据进行识别，得到音频识别结果和非音频识别结果，进而基于音频识别结果和非音频识别结果，通过模型基础投票法进行投票，得到最终检测结果，相比传统的电梯故障检测方法，本方法基于对抗网络模型和高斯分布的计算，能够更灵活的适应不同的电梯数据特征，提高电梯异常检测的准确性；此外，考虑电梯运行时的音频数据和非音频数据之间的相互关系和时序信息，对新的音频数据和非音频数据也能进行有效的异常检测。

技术特征：

1.一种电梯异常检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电梯异常检测方法，其特征在于，所述分别对所述音频处理数据和非音频处理数据进行特征提取，得到音频特征和非音频特征，包括：

3.根据权利要求1所述的电梯异常检测方法，其特征在于，所述对抗网络模型包括生成器和判别器，所述对抗网络模型的训练过程包括：

4.根据权利要求3所述的电梯异常检测方法，其特征在于，所述模型损失包括生成器损失、判别器损失和对抗损失，所述根据预置损失函数计算所述对抗网络模型的模型损失，包括：

5.根据权利要求1所述的电梯异常检测方法，其特征在于，所述对所述音频数据和非音频数据进行预处理，包括：

6.根据权利要求1所述的电梯异常检测方法，其特征在于，所述分别采集电梯运行的音频数据和非音频数据，包括：

7.根据权利要求1所述的电梯异常检测方法，其特征在于，所述基于所述音频识别结果和非音频识别结果，通过模型集成投票法进行投票，得到电梯运行的最终检测结果之后，包括：

8.一种电梯异常检测装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的电梯异常检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1至7任一项所述的电梯异常检测方法。

技术总结
本发明公开了电梯异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法基于电梯运行的音频数据和非音频数据，分别对音频数据和非音频数据进行识别，得到音频识别结果和非音频识别结果，进而基于音频识别结果和非音频识别结果，通过模型基础投票法进行投票，得到最终检测结果，相比传统的电梯故障检测方法，本方法基于对抗网络模型和高斯分布的计算，能够更灵活的适应不同的电梯数据特征，提高电梯异常检测的准确性；此外，考虑电梯运行时的音频数据和非音频数据之间的相互关系和时序信息，对新的音频数据和非音频数据也能进行有效的异常检测。

技术研发人员：常可欣,王俊宜,袁戟
受保护的技术使用者：深圳市万物云科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15