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龙图腾网获悉山东浪潮超高清智能科技有限公司申请的专利一种基于智能图像识别的电梯故障事故识别方法、系统、设备及介质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：CN119478814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411495131.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于智能图像识别的电梯故障事故识别方法、系统、设备及介质是由陈文梁;房兰涛;王茂帅设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能图像识别的电梯故障事故识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于智能图像识别的电梯故障事故识别方法、系统、设备及介质，属于电梯故障诊断技术领域，所述方法步骤如下：预先在电梯轿厢的轿顶和电梯井坑道分别装配智能图像传感器；对智能图像传感器采集的电梯运行数据中图像数据进行预处理，并进行初步特征提取，结合电梯运行数据中图像数据及初步提取的特征与已知故障类型的电梯运行数据构建数据集；构建深度学习模型并使用数据集进行训练，得到电梯故障识别模型；将电梯实时采集的电梯运行数据中图像数据和初步提取的特征输入电梯故障识别模型，识别电梯运行故障并报警。本发明通过智能图像传感器结合深度学习模型进行电梯故障的识别，提升了电梯运行过程中故障识别效率和准确率。

本发明授权一种基于智能图像识别的电梯故障事故识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于智能图像识别的电梯故障事故识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.预先在电梯轿厢的轿顶和电梯井坑道分别装配智能图像传感器，采集电梯运行数据； S2.对智能图像传感器采集的电梯运行数据中图像数据进行预处理，并进行初步特征提取，结合电梯运行数据中图像数据及初步提取的特征与已知故障类型的电梯运行数据构建数据集； S3.构建深度学习模型并使用数据集进行训练，得到电梯故障识别模型； S4.将电梯实时采集的电梯运行数据中图像数据和初步提取的特征输入电梯故障识别模型，识别电梯运行是否存在故障及对应故障类型，并根据对应故障类型进行报警； 步骤S2具体步骤如下： S21.后端监控服务器对电梯运行数据中图像数据进行降噪处理、对比度增强处理和灰度化处理，并使用特征提取算法进行初步特征提取，得到图像的灰度特征和图像中物体的轮廓特征； S22.从公开数据集获取电梯故障图像数据，所述电梯故障图像数据包括电梯火灾图像、电梯人员跌倒图像； S23.将电梯运行数据中图像数据及灰度特征标记为电梯反向火灾数据，将公开数据集中电梯火灾图像进行预处理以后提取灰度特征，并标记为电梯正向火灾数据，生成电梯火灾状态数据集； S24.根据电梯运行数据中图像数据及图像中物体的轮廓特征标记为电梯故障运行数据和电梯正常运行数据，生成电梯运行识别数据集； S25.根据电梯运行数据中图像数据及图像中物体的轮廓特征标记人员正常图像和人员跌倒图像，生成电梯人员状态数据集； 步骤S3具体步骤如下： S31.构建电梯火灾识别模型、电梯运行故障识别模型以及电梯人员安全事故识别模型，通过电梯火灾状态数据集对电梯火灾识别模型进行训练，通过电梯运行识别数据集对电梯运行故障识别模型进行训练，以及通过电梯人员状态数据集对电梯人员安全事故识别模型进行训练； S32.将训练完成的电梯火灾识别模型、电梯运行故障识别模型以及电梯人员安全事故识别模型整合为电梯故障识别模型集合，并将电梯故障识别模型集合部署到后端服务器。

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