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龙图腾网获悉沈阳化工大学申请的专利一种群控电梯交通模式识别的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：CN115223087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210543435.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种群控电梯交通模式识别的方法是由陈斌;陈柯;郭瑞华;张美晨;梁宁;王建荣;韩雪;陈金喆设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种群控电梯交通模式识别的方法在说明书摘要公布了：一种群控电梯交通模式识别的方法，涉及一种电梯模式识别方法，本发明涉采用yolov5目标检测技术构建出乘客人流量状况检测模型，通过模型对乘客人流量进行检测，提取乘客人流量数据，完成交通模式的识别和派梯的调度优化。本发明中的交通模式识别，可以识别出实时的、有效的、精确的人流量数据，以实际的人流量进行分析，分配出符合当前人流量状况的交通模式。本发明在传统的电梯群控系统中加入改进的图像处理技术，通过以实际有效的人流量状况来设计交通模式识别模块，使得模块识别的人流量状况具有时效性和真实性，对于电梯群控系统具有意义。

本发明授权一种群控电梯交通模式识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种群控电梯交通模式识别的方法，其特征在于，所述方法包括构建交通模式识别的图像检测网络模型，交通模式识别模块对图像模型提取数据并根据实时状况进行分配交通模式，具体包括以下步骤： 1制作用于电梯群控系统目标检测的乘客数据集； 2采用深度学习pytorch框架配置网络的环境，在该环境下完成yolov5的模型构建；构建yolo模型，主体为Input输入端、Backbone主干网络、Neck网络层、Head输出端； 3在yolov5的原有模型框架中加入了CA注意力机制来优化模型；CA包括两个部分，坐标信息嵌入和坐标注意力生成，CA模块会将输入特征图分为宽度和高度两个方向分别进行全局平均池化，得到两个方向的特征输出，输出公式如下： ； 其中，c为通道，h为高度，w为宽度，X为输入特征图；将两个方向的特征图进行拼接，完成之后进入到1*1共享卷积中进行变换，得到新的特征输出f，f的公式如下： ； 其中， 为激活函数，为经过归一化处理后的特征图；得到f之后需要沿空间维度将其切片成两个单独的张量和，利用两个1*1的卷积和将两个张量变换到与输入特征图X相同的通道数，最后经过sigmoid激活函数分别得到了特征图在宽度和高度上的注意力权重，注意力权重公式如下： 4； 5； 得到宽度和高度方向的注意力权重之后，在原始特征图上进行加权计算，最后得到宽度和高度方向带有注意力权重的特征图，最终输出公式如下： 6； 特征图得到宽度和高度方向上的注意力权重，提升了模型的精度； 4将预处理完成的数据集作为网络的输入并进行训练，加载yolov5s预训练权重，采用CIOU作为损失函数； 5采用拍摄电梯乘客的视频来对网络模型进行检测；检测训练模型的Precision、Recall、F1 score、map、损失函数性能指标；将真实场景下的乘客视频输入到网络中，检测网络识别的置信度; 6系统提取每层轿厢门前的乘客数据和轿厢内乘客数据，得到实时具体的乘客人流量状况，计算乘客的侯梯时间、乘梯时间以及不同人流量下电梯停留在某一楼层的时间；这些数据都会被传输到数据管理模块，数据管理模块将数据进行整理，分别传输到对应的数据模块；交通模式识别模块会得到每层楼层人流量状况，根据当前乘客的占比选择合适的交通模式；当低楼层乘客较多且上行呼梯信号优先响应时，系统会选择上行高峰交通模式；当高楼层乘客较多且下行呼梯信号优先响应时，系统会选择下行高峰交通模式；当乘客较为分散在各个楼层时，系统会选择层间交通模式；当乘客人数较少时，系统会选择空闲交通模式。

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