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龙图腾网获悉天地伟业技术有限公司申请的专利一种电动车进电梯的监测预警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：CN115937771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211553163.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种电动车进电梯的监测预警方法是由于宏志;付邦鹏;韩强;李辰;周南南;董承恩;唐波设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动车进电梯的监测预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电动车进电梯的监测预警方法，属于监控安全技术领域，解决了现有技术在对电动车进电梯的监控中存在监测结果准确率较低及监控成本较高的技术问题。一种电动车进电梯的监测预警方法，应用于SS芯片，所述SS芯片内配置有YOLOX_Tiny检测模型和Darknet_Tiny分类模型，所述方法包括：获取检测图像；接收预设的检测区域；通过YOLOX_Tiny检测模型对检测图像进行检测识别，得到检测结果；根据检测结果，判断是否为不存在担架类别，且存在电动车类别，且达到检测得分阈值；若是，则对当前检测图像中的目标框区域进行抠图，得到目标框图像，通过Darknet_Tiny分类模型对目标框图像进行分类识别，得到分类结果；根据分类结果，判断是否为电动车类别，且达到分类得分阈值。

本发明授权一种电动车进电梯的监测预警方法在权利要求书中公布了：1.一种电动车进电梯的监测预警方法，其特征在于，应用于SS芯片，所述SS芯片内配置 有YOLOX_Tiny检测模型和Darknet_Tiny分类模型，所述方法包括： 获取检测图像； 接收预设的检测区域； 通过YOLOX_Tiny检测模型对检测图像进行检测识别，得到检测结果； 根据检测结果，判断是否为不存在担架类别，且存在电动车类别，且达到检测得分阈值； 若是，则对当前检测图像中的目标框区域进行抠图，得到目标框图像，通过Darknet_Tiny分类模型对目标框图像进行分类识别，得到分类结果； 根据分类结果，判断是否为电动车类别，且达到分类得分阈值； 若是，则判断当前检测图像中电动车类别的目标框是否位于检测区域内； 若位于检测区域内，则根据当前检测图像开始报警类别的累计计数； 当报警类别的累计计数达到预设帧内的预设次数时，发送报警指令和电梯制动指令； 所述YOLOX_Tiny检测模型的训练方法为： 采集包含正样本及负样本的检测数据集并进行数据增强处理，所述检测数据集的类别包括电动车类别、自行车类别、人类别、其他车类别和担架类别； 基于检测数据集中的训练图像进行模型训练； 其中，训练图像尺寸大小为576x320，每次训练mini_batch=32，网络深度参数设置为self.depth=0.33，网络宽度参数设置为self.width=0.25； 所述Darknet_Tiny分类模型的生成方法为： 所述Darknet_Tiny分类模型的生成方法包括调整方法和训练方法； 所述Darknet_Tiny分类模型的调整方法为： 基于原有的Darknet_Tiny分类模型在计算输入softmax层的logits目标值时，对加入combinedmargin之后的角度θ进行边界处理，同时对误差反向传播BP时的梯度进行边界保护，得到包括15个卷积层、6个池化层、1个InnerProduct全连接层、1个softmax损失函数层、1个Normalize层、1个CombinedMargin层和scale层结构的Darknet_Tiny分类模型； 所述Darknet_Tiny分类模型的训练方法为： 将检测数据集中的图像进行抠图，得到分类数据集，所述分类数据集的类别包括电动车类别和非电动车类别； 基于分类数据集中的训练图像进行模型训练； 其中，训练图像尺寸大小为128x128，每次训练mini_batch=32； Darknet_Tiny分类网络的CombinedMargin层中目标logit值值的计算方法如下公式所示： 1 2 CombinedMargin层通过1式得到目标logit值和原始θ，CombinedMargin层后还需添加一层scale层，变成2式，解决无法收敛的问题，其中，参数设置m1=1.0，m2=0.2，m3=0.3进行训练。

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