人员进入货梯识别报警系统利用现场安装的监控摄像头，人员进入货梯识别报警系统通过yolov3-AI视觉算法对人体进行精确检测和分析识别，实时监控货梯轿厢区域内是否有人员闯入。系统具备自动跟踪、自动识别、报警信号输出以及联动电梯控制等功能，同时配备现场语音警示，有效提升安全管理水平。yolov3-AI视觉算法是本系统的核心，它基于深度学习技术，能够实现对人体的快速检测和精准识别。与传统的监控系统相比，yolov3算法在处理速度和识别精度上都有显著提升，能够实时响应货梯轿厢区域内的异常情况。
2018年，作者Redmon又在YOLOv2的基础上做了一些改进。特征提取部分采用Darknet-53网络结构代替原来的Darknet-19，利用特征金字塔网络结构实现了多尺度检测，分类方法使用逻辑回归代替了softmax，在兼顾实用性的同时保证了目标检测的准确性。从YOLOv1到YOLOv3，每一代性能的提升都与backbone（骨干网络）的改进密切相关。在YOLOv3中，作者不仅提供了darknet-53，还提供了轻量级的tiny-darknet。如果你想检测精度与速度兼备，可以选择darknet-53作为backbone；如果你想达到更快的检测速度，精度方面可以妥协。那么tiny-darknet是你很好的选择。总之，YOLOv3的灵活性使得它在实际工程中得到很多人的青睐。
在现代商业和工业建筑中，货梯作为重要的物流运输工具，其安全运行至关重要。然而，由于货梯与客梯设计和使用目的的不同，人员误入货梯的情况时有发生，这不仅可能影响货梯的正常运行，更可能引发严重的安全事故。为了有效预防此类事件的发生，基于yolov3-AI视觉算法的人员进入货梯识别报警系统应运而生。系统通过监控摄像头实时捕捉货梯轿厢的画面，一旦发现有人员进入监测范围，系统会立即启动跟踪和自动识别程序。同时，系统会输出报警信号，并联动电梯控制系统，实现不关门不运行，有效阻止人员误入。
class Yolo(object):
def __init__(self, weights_file, verbose=True):
self.verbose = verbose
# detection params
self.S = 7 # cell size
self.B = 2 # boxes_per_cell
self.classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle",
"bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable",
"dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant",
"sheep", "sofa", "train","tvmonitor"]
self.C = len(self.classes) # number of classes
# offset for box center (top left point of each cell)
self.x_offset = np.transpose(np.reshape(np.array([np.arange(self.S)]*self.S*self.B),
[self.B, self.S, self.S]), [1, 2, 0])
self.y_offset = np.transpose(self.x_offset, [1, 0, 2])
self.threshold = 0.2 # confidence scores threhold
self.iou_threshold = 0.4
# the maximum number of boxes to be selected by non max suppression
self.max_output_size = 10
人员进入货梯识别报警系统通过对实时视频图像的智能分析识别，系统能够有效地协助管理人员处理异常情况，并最大限度地降低误报和漏报现象。系统具备自学习和优化能力，能够根据实际使用情况不断调整识别算法，提高识别准确性。为了更直观地提醒和警告误入人员，系统配备了现场语音警示功能。人员进入货梯识别报警系统在提升货梯安全管理效率、预防安全事故方面具有显著的优势。它通过智能化、自动化的技术手段，为货梯安全管理提供了一种全新的解决方案。