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申请/专利权人：江苏省特种设备安全监督检验研究院

摘要：本发明公开了一种基于数值孪生的电动扶梯乘客异常行为监测方法，包括：步骤1：根据实体自动扶梯构建数值孪生自动扶梯空间模型与自动扶梯运行模型；步骤2：构建虚拟人物模型，并生成乘客异常状态数据集；步骤3：通过人体姿态识别模型获取乘客的人体关节点坐标，并提取基于乘客姿态变化的多帧间人体关节点坐标数据；步骤4：根据多帧间人体关节点相对位置的变化趋势，预测用户预设时长后的关节点相对位置；步骤5：根据预测的关节点相对位置，计算预设时长后的乘客姿态与乘客异常状态数据集中姿态行为的相似度得分，并根据得分执行预设的响应措施。本发明可对乘客搭载自动扶梯时的异常行为进行有效监测，为乘客安全提供了有效保障。

主权项：1.一种基于数值孪生的电动扶梯乘客异常行为监测方法，其特征在于，包括：步骤1：根据实体自动扶梯构建数值孪生自动扶梯空间模型，并以自动扶梯孪生数据驱动自动扶梯空间模型，得到数字孪生自动扶梯运行模型；步骤2：构建虚拟人物模型，并预先生成乘客异常状态数据集；步骤3：获取乘客搭乘自动扶梯的行为视频数据，通过人体姿态识别模型获取乘客的人体关节点坐标，并结合数字孪生自动扶梯运行模型的运行状态提取基于乘客姿态变化的多帧间人体关节点坐标变化数据；步骤4：根据多帧间人体关节点相对位置的变化趋势，预测用户预设时长后的关节点相对位置；步骤5：根据预测的关节点相对位置，计算预设时长后的乘客姿态与乘客异常状态数据集中姿态行为的相似度，并量化成分数，具体包括：以乘客异常状态数据集中虚拟人物模型上预选关节点为原点，获取相同姿态下虚拟人物模型与乘客人体除预选关节点外剩余各关节点至原点的距离，并根据得到的距离数据计算乘客人体各关节点的变形系数Ai；根据得到的乘客人体各关节点的变形系数Ai，计算经变形的预设时长后各关节点的相对位置坐标xfi’，yfi’，zfi’；其中，xfi’，yfi’，zfi’的表达式如下：xfi’，yfi’，zfi’＝Ai·xfi，Ai·yfi，Ai·zfi＝Ai·[fitn+fi’tn·Δt]，Ai·[gitn+gi’tn·Δt]，Ai·[hitn+hi’tn·Δt]其中，xfi、yfi、zfi分别表示预设时长后第i个关节点的x、y、z坐标；tn表示当前时刻；fitn、gitn、hitn分别表示乘客第i个关节点的当前x，y，z坐标；fi’tn、gi’tn、hi’tn分别表示当前时刻乘客第i个关节点在x、y、z轴方向的变化量；在经变形的预设时长后关节点中定位出与乘客异常状态数据集中虚拟人物模型预选关节点相同的关节点，接着将经变形的预设时长后的各关节点坐标xfi’，yfi’，zfi’进行平移，使定位出的关节点与坐标原点重合，获得平移后的各关节点坐标xni，yni，zni；xni，yni，zni表达式如下：xni，yni，zni＝Ai·[fitn+fi’tn·Δt]-a，Ai·[gitn+gi’tn·Δt]-b，Ai·[hitn+hi’tn·Δt]-c其中，xni表示经平移后第i个关节点的x坐标，yni表示经平移后第i个关节点的y坐标，zni表示经平移后第i个关节点的z坐标；a表示各关节点沿x轴方向的平移量；b表示各关节点沿y轴方向的平移量；c表示各关节点沿z轴方向的平移量；根据平移后的各关节点坐标，计算预设时长后的乘客姿态与乘客异常状态数据集中姿态行为的相似度得分S，计算方式具体如下： 当时，ji＝1；当时，其中，mi表示不同异常行为第i个关节点的权重；Lsi为一设定阈值，该阈值表示离乘客异常状态数据集中第i个关节点的距离；Li表示平移后的第i个关节点坐标xni，yni，zni到乘客异常状态数据集中对应关节点坐标的距离；n表示总的关节点数；当分数大于设定阈值时，则自动扶梯执行预设的响应措施。

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