电梯智能梯控系统是集身份识别、权限管理、电梯控制及安全联动于一体的智能化管理系统。其核心组成包括:用户人脸AI识别设备(半球型)、二维码/刷卡/人脸识别三合一门禁一体机、门禁控制器、梯控联动模块、梯控

电梯智能梯控系统功能说明

系统功能概述

集成二维码、刷卡、人脸识别技术

结合AI视觉算法与云端管理

提升用户体验,增强安全管理

无感通行与人脸识别

上行人脸识别,无感通行

深度学习算法,戴口罩识别

避免下行误识别,确保体验

多模态身份识别

电梯控制面板集成三合一读卡器

支持多种识别方式自由切换

信息读取响应时间小于1秒

权限管理与楼层控制

单层授权自动点亮楼层按钮

多层授权需手动选楼层

公共楼层不受控,保障通行

安全连接与故障自适应

无源干触点连接,安装简便

系统自检机制,断电自动脱离控制

免破线设计,便于后期维护

消防联动与紧急响应

预留消防信号接口

接收到消防信号后自动脱离控制

确保火灾时电梯恢复正常运行

其他特色功能

节假日功能如何设置?

如何预留机器人乘梯接口?

脱离开关或智能脱离卡的使用方法

一、系统组成概述

电梯智能梯控系统是集身份识别、权限管理、电梯控制及安全联动于一体的智能化管理系统。其核心组成包括:用户人脸AI识别设备(半球型)、二维码/刷卡/人脸识别三合一门禁一体机、门禁控制器、梯控联动模块、梯控主机、管理工作站以及梯控一卡通系统管理软件。这些组件协同工作,实现对电梯使用的精细化、安全化、便捷化管理。

二、核心功能详述

(一)多样化身份识别与便捷通行功能

系统支持多种先进的身份识别与通行方式,满足不同用户群体的需求:

  1. 业主无感通行与定向识别:在内轿箱顶部安装人脸采集器,专为业主提供无感乘梯体验。为保障安全与秩序,此半球人脸采集器仅对上行方向有效,业主下行时半球人脸设备不进行识别,避免无关操作。
  2. 多模合一识别面板:电梯轿厢内或层门入口处安装的读卡设备(门禁一体机),集成了人脸、IC/ID卡、动态二维码三种识别方式。业主可根据习惯选择刷脸、刷卡或出示动态二维码乘坐电梯。
  3. 手机NFC功能拓展:系统支持业主通过具备NFC功能的手机,将手机模拟为电子卡片,实现手机NFC刷卡乘梯,进一步丰富了通行介质,提升了便捷性。

(二)精细化权限管理与楼层控制

系统通过严格的权限管理,确保不同用户只能访问其被授权的楼层,提升楼宇安全性与私密性:

  1. 业主楼层权限专属化:系统为每位业主所居住的楼层单独设置授权权限,业主在完成身份识别(刷脸、刷卡、二维码或NFC)后,系统根据其权限自动处理:
    • 单楼层授权:识别通过后,系统直接点亮其授权楼层的按钮,无需手动操作。
    • 多楼层授权:识别通过后,业主需在已点亮的授权楼层按钮中手动选择目的楼层
  2. 公共楼层与特定区域权限控制
    • 公共楼层自由通行:如大堂、地下室、天台等公共楼层不设控制权限,所有人员识别通过后均可到达或无需授权即可停靠。
    • 区域隔离与授权:针对商住一体等复杂业态,系统可实现商业区域到住宅区域的严格权限划分,确保非授权人员无法从商业区域进入住宅区域,而其他公共楼层保持开放。
  3. 访客临时授权与管理:外来访客可通过指定小程序提交临时乘梯申请,申请信息发送至大堂管家或相关管理人员进行审核确认。审核通过后,系统向访客下发临时有效的动态二维码,访客凭此二维码可到达其被授权访问的指定楼层,保障了访客通行的便捷性与可控性。

(三)安全保障与应急联动功能

系统设计充分考虑了电梯运行的安全性、紧急情况的应对以及日常维护的便利性:

  1. 无源干触点连接与故障自检脱离:梯控系统与电梯按键之间采用无源干触点方式进行电气连接,并采用免破线对插工艺,最大限度减少对电梯原有线路的改动,保障电梯本身的电气安全。系统内置自检程式,当检测到系统自身故障或外部断电情况时,能自动脱离对电梯的控制,使电梯立即恢复至原有(无梯控)的正常运行状态,确保电梯基本功能不受影响。
  2. 消防联动接口:系统具备标准的消防联动接口,用于接入消防控制信号(电梯轿厢顶需提供无源干接点消防信号)。当接收到消防信号后,系统会立即响应,自动脱离对电梯的所有控制,使电梯按照消防规范要求恢复原有状态(如返回基站或迫降),保障火灾等紧急情况下的人员疏散通道畅通。
  3. 便捷脱离与检修模式:为方便电梯日常维护保养,系统提供多重便捷脱离机制:
    • 可通过操作轿厢内(通常位于司机开关盒内)的**“脱离开关”**。
    • 或使用智能脱离卡。 只需通过上述任一方式,即可将电梯管理系统与电梯物理或逻辑分离,电梯随即恢复原有状态,便于维保人员进行检修作业。

(四)系统管理与扩展功能

  1. 节假日功能:系统支持节假日模式设置。管理员可通过管理软件预先设定节假日的日期及对应的梯控策略(如某些权限临时开放、通行时间调整等),使系统能根据节假日的特殊需求自动调整运行参数,提升管理效率。
  2. 预留机器人乘梯接口:为适应未来智能化楼宇发展趋势,系统预留了机器人乘梯接口。这使得配送机器人、清洁机器人等服务型机器人在获得授权后,能够通过此接口与梯控系统进行通讯,自主呼叫和使用电梯,为楼宇智能化服务升级提供了基础。

三、总结

电梯智能梯控系统通过先进的识别技术、严密的权限管理、可靠的安全联动以及人性化的操作设计,有效提升了楼宇的安全性、管理效率和用户体验。它不仅规范了人员乘梯行为,防止了无关人员随意进入私密区域,还通过无感通行、多模识别等方式为业主带来了便捷,同时也为物业管理方提供了灵活高效的管理工具,并为未来的功能扩展预留了空间。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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