SCI论文（www.lunwensci.com）：
摘要：基于电梯设备的广泛安装产生的巨量维保需求，以社会生活密切相关的电梯运行安全为场景、综合验证AI 人工智能技术在 国产边缘设备实现电梯视频数据采集、AI 模型快速开发、AI 系统能力中台技术。研究项目包括：5G 技术下的电梯运行数据(传感 器和视频)传输的经济效益和用户体验、电梯安全AI 模型开发(火情、电动车检测)、基于国产芯片的边缘处理设备、面向多类 型用户的电梯运行数据中台。融合百度飞浆深度学习框架下的AI 模型快速开发、国产瑞芯rk3399 ARM 系列的边缘处理技术应用、 5G 数据传输技术等关键技术，以技术创新解决现实生活中存在的需求。提出一个日常生活场景下综合应用人工智能技术、物联网 技术和网络传输技术，解决现实存在的电梯运营中出现的困梯告警、消防告警、以至电动车进梯安全隐患。实现电梯运行的动态诊 断和预测性维保，防患于未然。
关键词：AI；5G；算法；边缘处理技术；智能管理平台
Application of Elevator Multi Service IOT Communication Gateway and Integrated Management Platform
Ma Xiao，He Jianfeng，Yin Zhongyu
( China News Communication Construction Co．，Ltd．，Guangzhou 510030，China )
Abstract：Based on the huge maintenance demand generated by the extensive installation of elevator equipment，the elevator operation safety closely related to social life was taken as the scene，and comprehensively verified AI technology to realize elevator video data acquisition，rapid development of AI model，and AI system capability in domestic edge equipment． Research projects include：economic benefits and user experience of elevator operation data ( sensors and video ) transmission under 5G technology，development of elevator safety AI model ( fire and electric vehicle detection )，edge processing equipment based on domestic chips，and elevator operation data console for multiple types of users.Integrate key technologies such as the rapid development of AI model under the framework of Baidu flying plasma deep learning，the application of edge processing technology of domestic Ruixin rk3399 ARM series，5G data transmission technology，and solve the needs in real life with technological innovation．A comprehensive application of artificial intelligence technology，Internet of Things technology and network transmission technology in daily life scenarios were put forward to solve the practical hidden dangers of trapped elevator alarm，fire alarm and even electric vehicle entering elevator in elevator operation． The application realizes the dynamic diagnosis and predictive maintenance of
elevator operation，and take preventive measures．
Key words：AI；5G；algorithm；edge processing technology；intelligent management platform
0 引言
随着电梯的安装量逐年增加，电梯运行的安全监管变成需 要社会各界共同解决的迫切问题。当前电梯运行存在典型的安 全风险有：求救告警网络链路不通畅、消防隐患无法及时发 现、加装电梯的安全监管困难。尤其，加装电梯由于安装分 散、安全管理机制不严谨，危及人身安全的电梯运行风险极 高，比如电动车进梯。
电梯系统联网管理和运行数据商业化、公众服务是必然趋 势。在此方向上，国内外的电梯公司、互联网公司以及监管部 门持续地进行探索。当前电梯联网监管大致有3个层次：电子 表单的维保记录系统、物联网技术的告警求助系统、以AI 视 频分析和物联网技术融合的智能运行管理系统。由于融合AI 视频分析和物联网技术的电梯智能运营管理系统能够提供降低 人工监管需求、实现故障预警和事故告警等技术优势，此方向 为行业认可的发展方向。
电梯智慧运营能力系统以5G 高速无线互联网和边缘大数 据处理能力为底座，打造针对特定场景的、开放式行业应用平 台。此方向良好地契合5G 技术部署稳步推进、国产芯片以及 人工智能研发能力面向生活场景落地、产生社会价值和经济效 益的大趋势。
1 系统技术架构
本系统设计方案的核心是采用电梯无侵入式信号通用采集 技术和智能采集终端运行分析技术，在电梯轿厢顶部安装AI 摄像头和物联网智能终端，以实现电梯场景实时目标的智能识 别。系统通过智能数据终端及AI 摄像头采集并智能识别收集 电梯轿厢视频图片(大于300 张)以及室内火焰、烟雾、电动 车图片进行数据标准，模型训练，最终得到电梯场景下的AI 模型；统计电梯实时乘客及分时段乘客等多项运行数据，通过 无线5G 网络或有线传输等全网络模式，将采集到的电梯运行 数据、视频信息传输到智能管理平台。
整套系统采用“智能采集终端＋平台＋AI ＋服务”的技术 支撑体系，保障电梯设备安全运行的监控、预警、救援、监 管、运营、维护及业务联动服务的一体化方案。可满足AI 识 别、一键报警、视频监控、视频对讲、WIFI 探针采集、人脸 身份采集、5G 通信、商业广告、公益宣传等应用需求。智慧 电梯物联系统的技术架构如图1所示。
图1 智慧电梯物联系统的技术架构
2 系统设备
2．1 智联电梯物联网终端
智慧电梯物联网终端安装于电梯轿厢顶上，实时监测电梯 运行安全状态，并在故障发生时能自动报警。该终端内置集成 电梯承运质量分析软件精度的传感器MPU－6050／9250，与电 梯非接触，可靠性高；可兼容所有品牌垂直电梯，兼容性好。 该设备主要功能有：实时采集统计电梯每次运行距离、方向、 最大速度、加速度，梯内图像验证不同搭乘情景下电梯运行状 况；可导出原始数据做深度分析；电梯运行过程中能实时上传状态数据。
2．2 智慧物联网监控摄像头
半球智慧物联网监控摄像头安装于电梯轿厢，监测主机内 置算法和分发机制，直接处理视频信号；视频信号在主控板上 处理和索引保存，有效降低联网带宽需求和费用，不占用云资 源，极大降低无效流量。
其主要功能：完成对梯内摄像头信号进行逐帧处理，通过 调用相应的算法引擎，能够实现人脸特征获取、行人特征统计、梯内和井道声光环境(烟雾、火焰)分析。
2．3 瑞芯rk3399 系列国产芯片
瑞芯rk3399 系列国产芯片作为视频处理的边缘设备，切 实执行了技术国产自主的国家政策。瑞芯rk3399 系列有2款产 品rk3399、rk3399pro。其中高端型号rk3399Pro 采用CPU ＋GPU ＋NPU 硬件结构设计的AI 芯片，其集成的NPU (神经网 络处理器)融合了Rockchip 在机器视觉、语音处理、深度学 习等领域的多年经验。相较传统芯片，典型深度神经网络 IncepTIon V3、ResNet34、VGG16 等模型在rk3399Pro 芯片上的 运行效果表现出众，获近百倍提升。除了专门的AI 功能外， rk3399Pro 还拥有超强的通用计算性能，其采用big．LITTLE 大小核CPU 架构，双核Cortex－A72 ＋ 四核Cortex－A53，在整体性能、功耗方面具技术领先性；四核ARM 高端GPU Mali－T860，集成更多带宽压缩技术，整体性能优异。
在扩展能力，rk3399Pro 更是强大，如：支持双TypeC 接口；双ISP，单通道最大支持1300 万像素；支持4096 × 2 160 显示输出等功能；支持8路数字麦克风阵列输入。软件方面， 支持众多API (应用开发接口)，包括OpenGL ES 1．x／2．x／3．1／3．2、Vulkan 1．0、OpenCL 1．1／1．2、RenderScript 等。
2．4 百度飞浆深度学习框架
百度的PaddlePaddle 是我国自主研发、功能完备、开源开 放的产业级深度学习框架。基于此框架，用户可以在自己的环 境里进行深度学习模型的开发。在当前版本上，官方支持的动 态图算法数量达到200 ＋，涵盖计算机视觉、自然语言处理、 语音、推荐等多个领域，并且在动态图的训练效率和部署效率 方面都有所提升。当前版本的动态图支持了自动混合精度和量 化训练功能，实现了比静态图更简洁灵活的混合精度训练接 口，达到媲美静态图的混合精度和量化训练效果。
3 系统设计开发方法
3．1 研究开发方法
收集电梯轿厢视频图片(大于300 张)以及室内火焰、烟 雾、电动车图片进行数据标准，模型训练，最终得到A 电梯场 景下的AI 模型。部署基于国产rk3399 边缘设备在电梯轿厢顶 部和电梯控制室；基于移动互联网络技术，与云端服务器相 连，动态地加载AI 模型验证实时视频处理能力。按照不同类 型的用户，把电梯运行数据脱敏(比如，遮掩人脸)再进行发送。
3．2 研究开发内容
以云、边、端协调的技术架构搭建系统平台。数据中台在云端的数据中心，以容器、虚拟机等云原生技术实现，包括k8s，docker，python；以国产rk3399 边缘设备在电梯轿厢进行实时视频AI 推理分析和传感器数据获取；以5G 移动互联网技 术联系不同节点的数据汇聚到数据平台和发送告警图文到使用 者的5G 移动设备。
以社会生活密切相关的电梯运行安全场景、综合验证AI 人 工智能技术在国产边缘设备实现电梯视频数据采集、AI 模型快速开发、AI 系统能力中台技术。项目主要内容有4个方面。
(1) 5G 技术下的电梯运行数据(传感器和视频)传输的经济效益和用户体验。据预测5G 时代约85％ 的业务流量将发 生在室内场景，室内覆盖的好坏直接关系到5G 室内应用的体 验。电梯广泛地安装在商业楼宇、居民楼宇。以电梯运行数据 传输效率和用户体验作为评估对象，能够验证5G 技术在楼宇 公共空间的覆盖效能；以及承载AI 智能应用、连接边缘计算设备的效果。
(2) 电梯安全AI 模型开发(火焰、烟雾、电动车检测)。面向特定场景的AI 模型开发具有更高的准确性、也能实现更 好的社会和经济价值。电梯的背景环境相对单一，因此开发出 的AI 检测模型所需的训练素材较少、训练的模型具有较好的广泛部署能力。
(3) 基于国产芯片的边缘处理设备。当前半导体全球缺芯的背景下，使用国产瑞芯rk3399 系列高性能ARM 芯片进行电梯运行数据、AI 模型推理的即时结果输出。
(4) 面向多类型用户的电梯运行数据中台。面向不同用户 (政府监管、物业维保、住户业主)提供电梯安全运行数据的 中台能力是云计算技术、AI 技术实现社会价值、规模经营和 经济效益的可持续发展之路。通过数据中台，在确保数据安全、尊重个人隐私的同时，不同类型的用户能够有效地使用电 梯运行数据进行相应的工作、业务开展。比如，电梯维保公司 获得电梯每天搭载人数信息，以评估电梯元件寿命；物业、消 防部门及时处置消防事故。
4 系统功能
(1) 数据处理
电梯数据采集和处理主机是基于ARM A72 架构的四核心 高性能低功耗处理器，并且内置了MPU9250 运动传感器。该 主机持续地分析由广角摄像头提供的视频信息：内置的视频分 析算法即时得到电梯搭乘状态；6dbi 高增益天线用于实现电梯 并道与顶部控制室的网络互联。使用视频传输协议监测主机具 有同时向多个用户传送实时轿厢画面的能力；监测主机具有接 收梯内求助按钮信号和视频分析自动告警(困梯／梯门故障) 的能力；使用独特的信息分发机制，能够以短信／IM API 接口 形式向不限数量的相关人员发出告警信息；以TTS 语音合成实现规范的梯内语音播报。
(2) 大屏呈现
数据大屏提供多台电梯信息和各自支持电梯良好服务的业 务流程的可视化功能；管理人员通过分析汇总数据获取整体协 调的决第依据。本系统针对电梯维保、物业管理、安全监管起 供不同维度的数据汇聚和渲染。基于相同的电梯运行数据(比 如维保签到、搭乘问题求助)，和本单位在电梯日常维护和电 梯事件的响应效率(比如到达现场时间、处理完结时间)电梯 相关责任方能够客观地评估组织效率，以达到持续维持良好的
电梯维保水平。
(3) 搭乘者体验
从电梯服务角度，运行管理涉及两个领域：电气机械和乘 梯环境。在传统的电梯运行管理系统，这两个领域分属于不同 的信息系统。专业电梯维保公司关注电梯运行数据的收集和分 析，以确定电梯安全可靠；物业维保关注电梯环境清洁、乘梯 人员管理。但是，从搭乘者、电梯所有者和监管部门角度，电 梯运行质量是各种因素叠加的结果。因此，一个综合的服务质 量评估加上具体问题细分为厘清责任各方协力提供真实合理的 数据模型。面向不同品牌、不同年份、不同维保单位的电梯运 行状态，复杂的各因素叠加无法给出各方信服的评估结果。基 于多年服务质量监测领域的技术积累，提出了以时间维度评估
电梯运行服务水平的数据模型。
(4) 云边端三体协同
电梯运行智能管理平台的目标是全面的电梯运行数起收 集，向不同责任关切方提供客观、真实的数据呈现和事件消息 通知。根据电梯运行系统的特有场景，选择强化边缘处理能 力，视频数据本地保存和云端应用容器化的系统架构。当前具 有视颊监控的系统普遍需要持续网络带宽及依赖云端算法处 理。基于深刻地认识到视频应用对带宽的依赖导致的部署成本 上升、网络资源规划复杂和数据隐私顾虑。本系统由轿和顶部 的监控主机直接管理视频信号的算法分析、视频片段索引保存和对外分发，极大地降低成本和保护搭乖者的数据隐私。
(5) 自研技术
电梯运行智能管理平台基于视频处理和传输技术，在满足 部署成本合理和数据采集全面的开发需求，选择在开放的计算 平台上进行算法和任务调度的优化。当前电梯运行监测主机是全球广泛使用的ARM A72 四核高性能低功耗处理器。监测主 机直接从轿厢摄像头和内置运动传感器获取数据；以内置算法 分析，主机判断搭乘状态并在本地保存。业务管理系统通过主 机消息上报和API 机制获得必要的数据更新。
5 结束语
基于电梯设备的广泛安装产生的巨量维保需求，从开始的 电梯合理维保、电梯故障告警以致电动车进梯告警。本文以当 前国内可用的领先技术元素：5G 无线传输、瑞芯rk3399 系列 国产高性能芯片、百度飞浆深度学习平台并融合多个技术领域 最新科研成果解决现实广泛存在的电梯安全监管需求。以5G高速无线互联网和边缘大数据处理能力为底座，打造针对特定 场景的、开放式行业应用平台。此方向良好地契合5G 技术部 署稳步推进、国产芯片以及人工智能研发能力面向生活场景落 地、产生社会价值和经济效益的大趋势。可预见，一个国产自 主、技术创新为基础的电梯智慧运营系统将有广阔的市场 机遇。
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