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龙图腾网获悉申龙电梯股份有限公司;东南大学;苏州台菱电梯有限公司申请的专利一种基于两阶段检测网络的电梯挡门行为识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115830543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211596238.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于两阶段检测网络的电梯挡门行为识别方法是由牛丹;梁莎莎;吴昊;陈夕松;丁端琴;唐志荣设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于两阶段检测网络的电梯挡门行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于两阶段检测网络的电梯挡门行为识别方法，利用两阶段特征提取网络，识别电梯门实时开度以及变化趋势，以此来识别挡门行为的发生。第一阶段电梯门区域检测网络采用Yolox算法将特征提取的焦点集中在电梯门区域，第二阶段电梯门开度识别网络采用EfficientNetb6网络主干进行特征提取，并在输出端进行线性回归，得到电梯门的实时开度。最后通过逻辑判断和筛选完成对挡门行为的识别。该方法大大提高了电梯挡门行为识别的准确率，并能将挡门片段进行截取，提升了电梯安保效率。

本发明授权一种基于两阶段检测网络的电梯挡门行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于两阶段检测网络的电梯挡门行为识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：对高层楼宇内的电梯监控视频进行采集和筛选，选取不同场景、不同摄像头角度的监控视频，对其进行抽帧，一部分通过裁剪电梯门区域并打标签，制作成电梯门区域检测数据集，另一部分按照电梯门开度大小进行分类制作成电梯门开度识别数据集； S2：构建第一阶段的电梯门区域检测网络，采用Yolox算法搭建网络，输入端为224×224大小的图片张量，输出端为图片中电梯门区域的矩形坐标，利用坐标将电梯门区域从原图片上裁剪下来； S3：构建第二阶段的电梯门开度识别网络，采用EfficientNetb6网络的主干部分作为特征提取网络，对步骤S2中裁剪得到的电梯门区域进行特征提取，在输出端采用线性回归的方法，得到一个表示电梯门开度的浮点数； S4：分别利用步骤S1中的两个数据集对两个阶段的网络进行训练，得到训练好的模型，并将两阶段网络模型进行连接融合，后在输出端接一组逻辑判断语句，构成两阶段检测网络，以此进行挡门行为的识别与筛选； S5：将待检测的视频流通过滑动窗口，后将滑动窗口截取出的视频段连续送入步骤S4中构建的两阶段网络模型中，输出判断结果，并将包含挡门行为的视频段进行截取。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人申龙电梯股份有限公司;东南大学;苏州台菱电梯有限公司，其通讯地址为：215213 江苏省苏州市吴江区黎里镇莘塔申龙路55号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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