人工智能背景下電梯監控系統改進研究

謝一麟

（江蘇省特種設備安全監督檢驗研究院無錫分院，江蘇 無錫 214174）

電梯作為數量比例最高和使用人群密集的特種設備，其安全性直接關系到民生福祉和社會安全問題。隨著經濟發展和城市規模的不斷擴大，高層住宅不斷增加，電梯的使用日益廣泛。截至2019年底，國內電梯注冊總量達到700萬臺，預計在2023年電梯保有量將超過1 000萬臺[1]；2021年底，江蘇省擁有在用電梯數量85.37 萬臺，年增長率達10.53%。電梯在為城市居民提供便捷的同時，其安全問題也受到廣泛關注，保障電梯設備使用安全對乘梯人的保護具有重要意義。

隨著物聯網和人工智能技術的不斷發展，智慧電梯系統的建設研究成果不斷增加。文獻[2]中介紹了上海電梯故障應急三級網絡，展示大數據研究，實現了電梯故障預測及事故預防的數字化路線，對智慧電梯的建設具有一定的參考價值；文獻[3]中提出采用紅外線檢測、位移檢測等，實現對電梯異常等數據的采集，如電梯速度異常、轎廂困人、電梯沖頂等，借助大數據分析，構建了具有電梯故障的遠程實時監測、自動報警、應急救援等功能智慧電梯安全監測系統，實用性較強；文獻[4]中設計了電梯樓層語音提醒裝置以及文獻[5]中引入的智能交互技術、文獻[6]中提出基于AP7003系列語音芯片對電梯的語音控制等，為進一步完善智慧電梯系統提供了參考；針對電動車禁止上樓問題，文獻[7]提出了基于樹莓派和YOLOv3 電梯內電動車檢測系統，為智慧電梯的實際應用做出了有效補充。

針對智慧電梯系統建設問題，各類研究文獻已給出了一些建設方案和工程應用案例，但在還存在一些問題，如未能充分挖掘電梯的關聯數據進行故障或事故預警、事故發生后未能進行優化調度救援人員、未能給出緊急救援的優化路徑，以及電梯環境異常未能進行實時監測等；文章將重點針對這些問題，結合人工智能技術，進一步提出優化的智慧電梯建設的綜合管理系統。

1 傳統電梯系統問題分析及策略

1.1 電梯運行環境監測

針對電梯底坑和機房環境的安全問題，底坑積水容易導致電梯井底的設備老化銹蝕，存在安全隱患；傳統檢測方式通常為維保人員定期進行查看，實時性較低。電梯機房溫度過高或過低、電壓不穩定等情況下，易導致電梯死機，發生電梯困人等安全事故。

文章提出采用三層架構（傳感層、網絡層、應用層）的電梯底坑積水及機房溫度監測硬件模塊、電梯運行電壓監測硬件模塊等，對影響電梯安全的關鍵環境因素進行在線監測，通過窄帶物聯網技術（NB-IOT）將采集數據上傳至電梯智慧監控系統平臺，實現對異常環境實時監控和報警，保障電梯運行環境良好，避免故障擴大化，降低維修成本，延長使用壽命，保障乘梯安全。

電梯運行環境監測如圖1所示。終端節點為傳感器節點，包括對底坑積水檢測、機房溫度檢測及電壓檢測等傳感器。

圖1 電梯運行環境監測

1.2 轎廂內異常情況

電梯轎廂里配有攝像頭，傳統的監控方式多為人工觀測，難以保證對轎廂內異常情況實時掌握，如電梯門異常開合、電梯內荷載變動較大、轎廂搖晃等情況，對乘梯安全問題提出了一定挑戰。

電梯轎廂里異常檢測如圖2所示。

圖2 電梯轎廂里異常檢測

針對轎廂內異常情況，采用邊緣計算技術，依托電梯內攝像頭，融入人工智能算法，實現對電梯內異常情況分析，執行在線預警或報警，并與電梯控制系統對接。在攝像頭端，安裝算法運算處理器，采集轎廂視頻數據，對采集的數據進行異常分析。異常分析算法建議選用主流算法，如深度學習[8-9]、姿態識別[10-11]等，根據異常分析結果，反饋至電梯控制系統，進行危險等級判斷，決定是否啟動電梯緊急控制功能，將異常分析結果上傳云端服務器，通過智慧管理系統進行在線預警或報警，實時推送至負責人處，以便對異常情況進行綜合處理。系統能夠實現電梯監控全天候無人值守，高效地監控電梯運行狀態，有效提升監控效率。

1.3 維保問題

電梯的安全管理模式主要包括使用單位對使用的電梯設備進行安全管理、維護保養單位對所負責的電梯設備進行定期安全檢查、監察機構對電梯設備制造安裝及檢驗檢測的定期監督管理等。部分管理模式架構簡單、管理者安全意識較淡薄、缺乏必要的專業技術人員，難以對電梯的運行情況進行精準判斷，維修、檢修工作較為被動，為城市居民出行帶來了極大的不便；電梯設備現場檢驗、監管工作任務繁重，導致電梯使用環節的監管力度不足，信息不對稱導致監管工作失位風險增加。

文章提出設計維保人員（或緊急救援人員）優化調度及基于北斗定位的事故電梯位置導航系統，在電梯發生困人故障時，智慧管理系統基于優化調度算法，將緊急救援任務發送至附近空閑的多名維?；蚓o急救援人員處，當其中一名維保人員接收并確認任務后，可以根據導航系統自動實時定位到故障電梯的具體位置，借助地圖和路徑優化算法，實現對緊急救援的最佳路徑規劃，可極大降低救援尋找故障電梯時間；智慧管理系統同時也會將電梯異常分析結果和電梯的具體參數等信息，實時傳遞給維保人員，能夠及時對故障信息進行全面了解，提升救援效率，保障困梯人員等安全，有效降低因救援不及時而造成事故擴大化的可能性。

2 智慧電梯云平臺建設

電梯智慧云平臺管理系統如圖3所示。

圖3 電梯智慧云平臺管理系統

基于上述電梯運行環境監測、電梯轎廂里異常情況分析、事故的緊急救援人員優化調度和路徑優化等；設計電梯智慧云平臺管理系統，系統架構包括電梯物聯網感知層、云計算層、應用層等。應用層包含公共電梯信息查詢、維保及緊急救援、故障預警及事故報警、智慧電梯監管、老舊電梯評估、健康度管理等功能模塊。云計算服務層主要用于實現數據接入、存儲、計算、管理等內容；感知層包含視頻監控、行為分析識別、環境監測、電壓識別、運行狀態、音視頻交互等。電梯智慧平臺已在江蘇省特種設備安全監督檢驗研究院無錫分院投入使用，接入7萬余臺電梯，并提供服務，取得了一定的實際成果。

3 結語

文章在傳統電梯管理系統的基礎上，針對電梯管理中存在的一些問題，如安全隱患和維保不及時等問題，從人工智能角度出發，提出電梯智慧系統設計的改進方案，實現對電梯運行環境智能監測、對電梯轎廂里異常行為在線分析，進行故障預警或事故報警，對維保人員進行優化調度和救援路徑規劃，能夠有效保障電梯使用的安全性和故障的快速救援，具有一定的實際工程應用價值。