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基于三维点云深度学习的电梯门预感式防夹系统及方法 

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申请/专利权人:桂林电子科技大学;吉林市特种设备检验中心(吉林市特种设备事故调查服务中心);南宁桂电电子科技研究院有限公司

摘要:本申请公开了基于三维点云深度学习的电梯门预感式防夹系统及方法,方法包括如下步骤:S1.使用三维扫描装置采集轿门和厅门关闭路程中的空间,通过三维扫描,得到点云图,通过点云图,得到异物的精简点云;S2.基于精简点云,通过预先训练好的卷积神经网络模型,得到异物点云数据,判断异物状态。采用三维点云深度学习的方法可以对电梯门关闭途中的各种异物进行精准识别,缩减电梯门关闭时间,提高电梯运行效率。

主权项:1.一种基于三维点云深度学习的电梯门预感式防夹系统,其特征在于,包括轿门、三维扫描装置和厅门;所述三维扫描装置安装于所述轿门上;所述三维扫描装置的扫描范围包括所述轿门和所述厅门在关闭途中的所有区域。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 桂林电子科技大学 吉林市特种设备检验中心(吉林市特种设备事故调查服务中心) 南宁桂电电子科技研究院有限公司 基于三维点云深度学习的电梯门预感式防夹系统及方法

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