CN114022767A - 一种电梯楼层定位方法、装置、终端设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于电梯楼层智能识别技术领域，提供了一种电梯楼层定位方法、装置、终端设备及存储介质。本申请实施例中通过电梯内置的图像采集装置获取图像信息，从上述图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像；对上述显示面板图像和上述按键图像分别进行图像识别，确定上述显示面板图像和上述按键图像的识别结果；根据上述显示面板图像和上述按键图像的识别结果确定楼层定位结果，获取机器人发送的定位请求，根据上述定位请求将对应的楼层定位结果发送给上述机器人，从而提高了电梯楼层定位结果的准确度。

Description

一种电梯楼层定位方法、装置、终端设备及存储介质

技术领域

本申请属于电梯楼层智能识别技术领域，尤其涉及一种电梯楼层定位方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

随着社会的发展，机器人在人们的生活中越来越常见，人们也越来越适应利用机器人来辅助人们的工作，而随着需求的提高，机器人需具备自主乘坐电梯的能力，因此，如何准确获取电梯当前的楼层信息，从而促使机器人根据该信息自主乘坐电梯，成为决定机器人自主乘坐电梯的重要因素。

目前，通过在机器人外壳上设置一个图像识别单元，用于识别电梯数据，以使机器人根据所识别的数据执行进出电梯的操作。但由于该图像识别单元一直在运动，故而不同时间获取到的图片信息偏差过大，且由于机器人高度、电梯人员的遮挡而导致的图片信息被遮挡，致使所识别到的数据不够准确，从而导致电梯楼层定位结果的准确度较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种电梯楼层定位方法、装置、终端设备及存储介质，可以解决电梯楼层定位结果的准确度较低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种电梯楼层定位方法，包括：

通过电梯内置的图像采集装置获取图像信息，从所述图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像；

对所述显示面板图像和所述按键图像分别进行图像识别，确定所述显示面板图像和所述按键图像的识别结果；

根据所述显示面板图像和所述按键图像的识别结果确定楼层定位结果；

获取机器人发送的定位请求，根据所述定位请求将对应的楼层定位结果发送给所述机器人。

第二方面，本申请实施例提供了一种电梯楼层定位装置，包括：

提取模块，用于通过电梯内置的图像采集装置获取图像信息，从所述图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像；

识别模块，用于对所述显示面板图像和所述按键图像分别进行图像识别，确定所述显示面板图像和所述按键图像的识别结果；

结果确定模块，用于根据所述显示面板图像和所述按键图像的识别结果确定楼层定位结果；

获取模块，用于获取机器人发送的定位请求，根据所述定位请求将对应的楼层定位结果发送给所述机器人。

第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现上述任一种电梯楼层定位方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述的计算机程序被处理器执行时实现上述任一种电梯楼层定位方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一种电梯楼层定位方法。

本申请实施例中通过电梯内置的图像采集装置获取图像信息，来避免不同时间获取到的图片信息偏差过大的问题，并从上述图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像，以排除图像信息中的干扰图像，来提高图像识别的准确性。通过对上述显示面板图像和上述按键图像分别进行图像识别，以达到对当前楼层的双重检测，在确定上述显示面板图像和上述按键图像的识别结果之后，根据上述显示面板图像和上述按键图像的识别结果确定楼层定位结果，从而进一步提高了电梯楼层定位结果的准确度，并在获取机器人发送的定位请求之后，根据上述定位请求将对应的楼层定位结果发送给上述机器人，以使机器人根据准确度较高的电梯楼层定位结果执行对应操作。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的电梯楼层定位方法的第一种流程示意图；

图2是本申请实施例提供的定位设备的结构示意图；

图3是本申请实施例提供的电梯楼层定位方法的第二种流程示意图；

图4是本申请实施例提供的电梯楼层显示面板的第一种结构示意图；

图5是本申请实施例提供的电梯楼层显示面板的第二种结构示意图；

图6是本申请实施例提供的电梯楼层定位装置的结构示意图；

图7是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

图1所示为本申请实施例中一种电梯楼层定位方法的流程示意图，该方法的执行主体可以是终端设备，例如定位设备，本实施例以定位设备为例进行说明。如图1所示，上述电梯楼层定位方法可以包括如下步骤：

步骤S101、通过电梯内置的图像采集装置获取图像信息，从图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像。

在本实施例中，如图2所示，定位设备10设置于电梯轿厢12内，通过设备中的安装于电梯天花板13位置的图像采集装置101获取图像信息，该图像采集装置101可以采用数字摄像头模组，通过数字摄像头模组来捕获视域内的图像信息。通过定位设备10中的图像处理装置102对所获取的图像信息进行处理，从图像信息中提取显示面板14图像和楼层按键15图像，以便于定位设备10根据所获取的显示面板14图像和楼层按键15图像实现楼层定位。其中，上述图像信息包括电梯楼层的显示面板14图像、楼层按键15图像和电梯轿门16图像中至少两个的结合；上述定位设备10包括图像采集装置101、图像处理装置102、图像识别装置103、存储装置104和无线通信装置105。通过将定位设备10设置于电梯轿厢12内，可以避免对电梯外部进行施工，致使成本较低，且该定位设备10经过简单的现场部署设置后，就可以适用市面上所有型号电梯，无需因为电梯协议的不同，而多次开发。还可以将上述定位设备中的各个装置分开部署，将图像采集装置安装至电梯轿厢12内，将定位设备中的包括图像处理装置102、图像识别装置103、存储装置104和无线通信装置105在内的处理装置安装至机器人机身位置或其他合适位置处，具体可根据用户需求进行设定。

示例性地，上述从图像信息中提取显示面板14图像和楼层按键15图像可以包括：通过定位设备10中的图像处理装置102利用霍夫变换提取图像信息中预设规格的特征图形。再根据所提取出的特征图形对图像信息进行裁剪，从而确定出图像信息中的显示面板14图像和按键图像。其中，上述显示面板图像显示上述电梯的楼层号；上述按键图像显示已选楼层对应按键的背景光的亮灭状态；上述预设规格的特征图形包括特征线条、特征形状、特征点中的至少一种。例如，在电梯内部的显示面板14上设定特征点，图像处理装置102通过霍夫变换根据上述所设定的特征点就可以获得所需的图像区域，该图像可以为AOI(areaof interesting)图像。

可以理解的是，在提取图像信息中预设规格的特征图形之前，需将图像处理装置102处理图像所需的预设规格的特征图形存储在定位设备10中的存储装置104上。而为了提高图像提取的准确性，可利用当前电梯场景图像确定预设规格的特征图形，例如，在电梯内安装完成定位设备10后，利用定位设备10中的图像采集装置101采集当前图像，经图像处理装置102识别出电梯楼层显示面板14的特征线条，从而得到该特征线条的尺寸，并将特征线条的尺寸输入到存储单元，以便于后期根据该特征线条提取显示面板14图像。

示例性地，上述从图像信息中提取显示面板14图像和楼层按键15图像可以包括：定位设备10中的图像处理装置102根据预设的绝对坐标值从图像信息中提取显示面板14图像和楼层按键15图像。因图像采集单元固定于电梯天花板13上，使用的环境不易改变，所以捕获到的图像一致度高，故可根据预先设定好并存储于存储单元的需求图像区域的绝对坐标值，来提取需求图像。

可以理解的是，在根据预设的绝对坐标值从图像信息中提取显示面板14图像和楼层按键15图像之前，需将图像处理装置102处理图像所需的绝对坐标值存储在定位设备10中的存储装置104上。具体的，在安装完成定位设备10后，输入显示屏位于图像的绝对坐标位置到存储单元。

在一个实施例中，为了提高图像识别装置103对图像识别的准确性以及提高相应的处理速度，在从图像信息中提取显示面板14图像和楼层按键15图像之后，可以对显示面板14图像和楼层按键15图像进行再处理，具体可以包括：图像处理装置102可以把显示面板14图像和楼层按键15图像之外的图像裁剪掉；图像处理装置102还可以把显示面板14图像和楼层按键15图像进行四边形变换得到显示面板14图像和楼层按键15图像的正视图；图像处理装置102还可以把显示面板14图像和楼层按键15图像分别转换为灰度图；图像处理装置102还可以把显示面板14图像和楼层按键15图像的尺寸缩小，以加快图像处理装置102的处理速度；图像处理装置102还可以采用图像形态学的处理方式，对显示面板14图像和楼层按键15图像进行腐蚀膨胀，从而去除图像中的干扰，提高后期结果识别的准确性。

在一个实施例中，若当前所获取的图像信息中的显示面板14图像和/或楼层按键15图像被遮挡，进而导致无法准确判定图像对应的楼层结果，则可重新获取图像信息进行判断；可能由于电梯人员过多而导致的遮挡，或由于显示面板14、楼层按键15处存在污渍等因素导致的，故可集成报警装置，通过报警装置进行报警以提醒电梯人员移动，避免图像信息被遮挡，或提醒相关工作人员进行检查。

步骤S102、对显示面板14图像和按键图像分别进行图像识别，确定显示面板14图像和按键图像的识别结果。

在本实施例中，定位设备10中的图像识别装置103根据存储装置104中存储的各个楼层对应的楼层图像以预设方式对显示面板14图像和按键图像分别进行图像识别，确定出显示面板14图像和按键图像的识别结果，其中，上述显示面板14图像的识别结果为显示面板14当前所显示的楼层；上述按键图像的识别结果为电梯按键背景光的显示变化结果；上述预设方式包括图像像素级对比、机器学习、深度学习等方式；上述各个楼层图像包括各个楼层显示面板14上显示的图像、电梯轿门16开关和光状态的图像、各个楼层按键15的背景光亮和灭的图像。

可以理解的是，在对显示面板14图像和按键图像分别进行图像识别之前，需将图像识别装置103识别图像所需的各个楼层图像和工作人员对应各个楼层所设置的标签值存储在定位设备10中的存储装置104上，且预存的各个楼层图像的格式和进行识别的图像格式一致。具体的，为提高图像提取的准确性，可利用当前电梯确定各个楼层图像。例如，在安装完成定位设备10后，图像采集装置101依次采集各个楼层的显示面板14上显示的图像，并通过图像处理装置102进行图像处理，对处理后的各个楼层的显示面板14图像，依次设置楼层标签，若当前显示面板14图像为1楼，则设置楼层标签为1楼。相应地，工作人员储存各个楼层按键15的背景光亮和灭的图像，并依次设置楼层标签。

在一个实施例中，如图3所示，上述步骤S102包括：

步骤S301、计算显示面板14图像和预设的各个楼层面板图像之间的各个像素点的灰度差值。

步骤S302、将预设数量的像素点的灰度差值处于预设范围内的与楼层面板图像对应的楼层号作为显示面板14图像的识别结果。

在本实施例中，图像识别装置103将显示面板14图像和预设的各个楼层面板图像进行比较，若显示面板14图像和进行比较的预设的楼层面板图像像素点之间的灰度值偏差在阈值范围内，就可认为上述两个图像所比较的像素点的灰度是一致的，进而累计上述两个图像灰度值偏差在阈值范围内的像素点的数量，若该数量大于或等于图像一致情况下的最小相同像素点数量，则认为图像一致，也就是显示面板14图像和进行比较的预设的楼层面板图像为同一楼层，其中，图像一致情况下的最小相同像素点数量为上述预设数量。当确定两个图像为相同图像时，将进行比较的预设的楼层面板图像对应的楼层号作为当前显示面板14图像的识别结果。

步骤S303、计算按键图像和预设的各个楼层按键15图像之间的各个像素点的灰度差值。

步骤S304、将预设数量的像素点的灰度差值处于预设范围内的楼层按键15图像对应的楼层标注信息作为按键图像的识别结果。

在本实施例中，图像识别装置103将按键图像和预设的各个楼层按键15图像进行比较，若按键图像和进行比较的预设的楼层按键15图像像素点之间的灰度值偏差在阈值范围内，就可认为上述两个图像所比较的像素点的灰度是一致的，进而累计上述两个图像灰度值偏差在阈值范围内的像素点的数量，若该数量大于或等于图像一致情况下的最小相同像素点数量，则认为图像一致，也就是按键图像和进行比较的预设的楼层按键15图像为同一楼层。当确定两个图像为相同图像时，将进行比较的预设的楼层按键15图像对应的楼层标注信息作为当前按键图像的识别结果。

在一个实施例中，上述步骤S102包括：图像识别装置103将显示面板14图像和按键图像分别输入至其内部预设的网络模型进行图像识别，从而确定出显示面板14图像和按键图像的识别结果。上述网络模型可由电梯内的各个楼层图像训练得到，从而保障图像识别装置103输出结果的可靠性。

示例性地，上述根据网络模型进行图像识别可以包括：图像识别装置103读取预先存储在存储单元上针对数字信息训练的参数，再利用网络模型对显示面板14图像进行数字识别。相应的，上述图像识别装置103调用的机器学习参数和加强训练后的机器学习参数对上述网络模型进行训练，还可进一步的调用预存在存储单元上的相应场景的图像进行针对性的加强训练。

示例性地，上述根据网络模型进行图像识别还可以包括：图像识别装置103调取预先存储在存储单元上的各个楼层的楼层图像，再对显示面板14图像和按键图像使用逻辑回归或者卷积神经网络进行识别。相应地，上述图像识别装置103调用预存在存储装置104上的各个楼层图像和对应的楼层标签使用逻辑回归或者卷积神经网络对网络模型进行训练。

在一个实施例中，因为环境光的差异，使用像素级比对进行图像识别可能会得不到准确结果，而且使用机器学习的方式进行图像识别也可能得到错误的结果。故可结合电梯的使用厂家，增加对电梯楼层按键15的背景光实时跟踪识别功能，从而辅助进行楼层识别，以提高楼层识别的准确度。

步骤S103、根据显示面板14图像和按键图像的识别结果确定楼层定位结果。

在本实施例中，根据显示面板14图像的识别结果可确定出当前所在电梯楼层，在进一步根据按键图像的识别结果确定出，当前显示面板14图像所确定的电梯楼层对应按键的背景光是否处于灭状态，若处于则说明当前楼层定位结果为当前显示面板14图像所确定的电梯楼层。可以理解的是，由图4和图5所示，分别为不同电梯厂家采用的楼层显示面板14的不同显示方案，显示面板14可以为图4所示的断码点阵式的，也可以为图5所示的LCD屏幕的，两者所显示的数字字体不同，若仅仅根据显示面板14图像的图像识别，致使结果的可靠性较低，故可进一步采用按键图像的识别结果，从而更为准确的确定楼层定位结果。

在一个实施例中，在步骤S103之后，包括：定位设备10中的图像处理装置102对图像信息进行特征提取，确定图像信息中的电梯场景图像，并通过定位设备10中的图像识别装置103对电梯场景图像进行图像识别，从而确定电梯场景图像的识别结果，若判断出该电梯场景图像的识别结果为电梯内部存在机器人，则定位设备需将当前所确定出的楼层定位结果发送给电梯内部所存在的机器人。

步骤S104、获取机器人发送的定位请求，根据所述定位请求将对应的楼层定位结果发送给机器人。

在本实施例中，定位设备10中的无线通信装置105获取机器人11通过设置在其身上的无线通信装置105发送的定位请求，定位设备10根据定位请求将楼层定位结果通过无线通信装置105发送给机器人11，以使机器人11根据楼层定位结果执行对应操作。

在一个实施例中，在步骤S104之后，包括：定位设备10中的图像处理装置102对图像信息进行特征提取，确定图像信息中的电梯轿门16图像，并通过定位设备10中的图像识别装置103对电梯轿门16图像进行图像识别，从而确定电梯轿门16图像的识别结果，定位设备进一步根据上述电梯轿门图像的识别结果确定出电梯轿门状态。定位设备10根据机器人11所发送的请求将确定出的电梯轿门状态发送给机器人，以使机器人11根据楼层定位结果和电梯轿门16状态执行对应操作。其中，当检测到电梯轿门16完全开启，且对应的光状态也满足预设光状态时，判定上述电梯轿门16图像的识别结果为轿门开启状态。

示例性地，若当前机器人11在电梯外或电梯内时，机器人11向定位设备10发送请求，定位设备10根据机器人11所发送的请求将所识别出的楼层定位结果和电梯轿门16图像的识别结果通过无线通信装置105发送给机器人11，以使机器人11根据楼层定位结果和电梯轿门16图像的识别结果判断是否可以进出电梯。

在一个实施例中，在步骤S104的获取机器人发送的定位请求之后，包括：当定位设备10检测到楼层定位结果符合定位请求中的目标楼层以及电梯轿门16状态为轿门开启状态时，定位设备10通过无线通信装置105向机器人11发出提醒信号，以使机器人11根据提醒信号执行对应操作。

示例性地，若当前机器人11在电梯外或电梯内时，机器人11向定位设备10发送请求，定位设备10根据机器人11所发送的请求进行判断，当所识别出的楼层定位结果符合机器人11发送的请求中的目标楼层且电梯轿门16状态为轿门开启状态时，定位设备10通过其内部的无线通信装置105将提醒信号发送给机器人11，以使机器人11根据提醒信号进入电梯。其中，上述楼层定位结果为显示面板14图像的识别结果为目标楼层，按键图像的识别结果为目标楼层对应的按键为灯灭状态。上述定位设备10通过同时监控和识别电梯楼层显示面板14上显示的当前楼层信息、电梯按键板上机器人11目标楼层的背景光以及电梯轿门16状态，可以更加安全可靠地得到电梯的当前楼层状态，并且通过无线通信单元把当前电梯楼层状态发送给在候客区等待或者在电梯轿厢12内的机器人11。

本申请实施例中通过电梯内置的图像采集装置获取图像信息，来避免不同时间获取到的图片信息偏差过大的问题，并从上述图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像，以排除图像信息中的干扰图像，来提高图像识别的准确性。通过对上述显示面板图像和上述按键图像分别进行图像识别，以达到对当前楼层的双重检测，在确定上述显示面板图像和上述按键图像的识别结果之后，根据上述显示面板图像和上述按键图像的识别结果确定楼层定位结果，从而进一步提高了电梯楼层定位结果的准确度，并在获取机器人发送的定位请求之后，根据上述定位请求将对应的楼层定位结果发送给上述机器人，以使机器人根据准确度较高的电梯楼层定位结果执行对应操作。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文所述的一种电梯楼层定位方法，图6所示为本申请实施例中一种电梯楼层定位装置的结构示意图，如图6所示，上述电梯楼层定位装置可以包括：

提取模块601，用于通过电梯内置的图像采集装置获取图像信息，从图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像。

识别模块602，用于对显示面板图像和按键图像分别进行图像识别，确定显示面板图像和按键图像的识别结果。

结果确定模块603，用于根据显示面板图像和按键图像的识别结果确定楼层定位结果；

获取模块604，用于获取机器人发送的定位请求，根据所述定位请求将对应的楼层定位结果发送给所述机器人。

在一个实施例中，上述提取模块601可以包括：

第一提取单元，用于提取图像信息中预设规格的特征图形。

裁剪单元，用于根据特征图形对图像信息进行裁剪，确定显示面板图像和按键图像；所述显示面板图像显示所述电梯的楼层号，所述按键图像显示已选楼层对应按键的背景光的亮灭状态。

在一个实施例中，上述提取模块601可以包括：

第二提取单元，用于根据预设的绝对坐标值从图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像。

在一个实施例中，上述识别模块602可以包括：

第一计算单元，用于计算显示面板图像和预设的各个楼层面板图像之间的各个像素点的灰度差值。

第一识别单元，用于将预设数量的像素点的灰度差值处于预设范围内的楼层面板图像对应的楼层号作为显示面板图像的识别结果。

第二计算单元，用于计算按键图像和预设的各个楼层按键图像之间的各个像素点的灰度差值。

第二识别单元，用于将预设数量的像素点的灰度差值处于预设范围内的楼层按键图像对应的楼层标注信息作为按键图像的识别结果。

在一个实施例中，上述识别模块602可以包括：

训练单元，用于将显示面板图像和按键图像分别输入至预设的网络模型进行图像识别，确定显示面板图像和按键图像的识别结果；上述网络模型由电梯内的各个楼层图像训练得到。

在一个实施例中，上述电梯楼层定位装置还可以包括：

第一特征提取模块，用于对所述图像信息进行特征提取，确定所述图像信息中的电梯场景图像。

结果发送模块，用于当根据所述电梯场景图像识别出电梯内部存在机器人时，将所述楼层定位结果发送给所述机器人。

在一个实施例中，上述电梯楼层定位装置还可以包括：

第二特征提取模块，用于对图像信息进行特征提取，确定图像信息中的电梯轿门图像。

第一图像识别模块，用于对电梯轿门图像进行图像识别，确定电梯轿门图像的识别结果。

状态确定模块，用于根据所述电梯轿门图像的识别结果确定电梯轿门状态。

第一执行模块，用于根据定位请求将电梯轿门状态发送给机器人，以使机器人根据楼层定位结果和电梯轿门状态执行对应操作。

在一个实施例中，上述电梯楼层定位装置还可以包括：

第二执行模块，用于当检测到楼层定位结果符合定位请求中的目标楼层以及电梯轿门状态为轿门开启状态时，发出提醒信号，以使机器人根据提醒信号执行对应操作。

本申请实施例中通过电梯内置的图像采集装置获取图像信息，来避免不同时间获取到的图片信息偏差过大的问题，并从上述图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像，以排除图像信息中的干扰图像，来提高图像识别的准确性。通过对上述显示面板图像和上述按键图像分别进行图像识别，以达到对当前楼层的双重检测，在确定上述显示面板图像和上述按键图像的识别结果之后，根据上述显示面板图像和上述按键图像的识别结果确定楼层定位结果，从而进一步提高了电梯楼层定位结果的准确度，并在获取机器人发送的定位请求之后，根据上述定位请求将对应的楼层定位结果发送给上述机器人，以使机器人根据准确度较高的电梯楼层定位结果执行对应操作。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和模块的具体工作过程，可以参考前述系统实施例以及方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

图7为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

如图7所示，该实施例的终端设备7包括：至少一个处理器700(图7中仅示出一个)，与上述处理器700连接的存储器701，以及存储在上述存储器701中并可在上述至少一个处理器700上运行的计算机程序702，例如电梯楼层定位程序。上述处理器700执行上述计算机程序702时实现上述各个电梯楼层定位方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S104。或者，上述处理器700执行上述计算机程序702时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图6所示模块601至604的功能。

示例性的，上述计算机程序702可以被分割成一个或多个模块，上述一个或者多个模块被存储在上述存储器701中，并由上述处理器700执行，以完成本申请。上述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述上述计算机程序702在上述终端设备7中的执行过程。例如，上述计算机程序702可以被分割成提取模块601、识别模块602、结果确定模块603、获取模块604，各模块具体功能如下：

提取模块601，用于通过电梯内置的图像采集装置获取图像信息，从图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像；

识别模块602，用于对显示面板图像和按键图像分别进行图像识别，确定显示面板图像和按键图像的识别结果；

结果确定模块603，用于根据显示面板图像和按键图像的识别结果确定楼层定位结果；

获取模块604，用于获取机器人发送的定位请求，根据所述定位请求将对应的楼层定位结果发送给所述机器人。

上述终端设备7可包括，但不仅限于，处理器700、存储器701。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是终端设备7的举例，并不构成对终端设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器700可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器700还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

上述存储器701在一些实施例中可以是上述终端设备7的内部存储单元，例如终端设备7的硬盘或内存。上述存储器701在另一些实施例中也可以是上述终端设备7的外部存储设备，例如上述终端设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，上述存储器701还可以既包括上述终端设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。上述存储器701用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)、数据以及其他程序等，例如上述计算机程序的程序代码等。上述存储器701还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种电梯楼层定位方法，其特征在于，包括：

通过电梯内置的图像采集装置获取图像信息，从所述图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像；

对所述显示面板图像和所述按键图像分别进行图像识别，确定所述显示面板图像和所述按键图像的识别结果；

根据所述显示面板图像和所述按键图像的识别结果确定楼层定位结果；

获取机器人发送的定位请求，根据所述定位请求将对应的楼层定位结果发送给所述机器人。

2.如权利要求1所述的电梯楼层定位方法，其特征在于，所述从所述图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像，包括：

提取所述图像信息中预设规格的特征图形；

根据所述特征图形对所述图像信息进行裁剪，确定所述显示面板图像和所述按键图像；所述显示面板图像显示所述电梯的楼层号，所述按键图像显示已选楼层对应按键的背景光的亮灭状态。

3.如权利要求1所述的电梯楼层定位方法，其特征在于，所述从所述图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像，包括：

根据预设的绝对坐标值从所述图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像。

4.如权利要求1所述的电梯楼层定位方法，其特征在于，所述对所述显示面板图像和所述按键图像分别进行图像识别，确定所述显示面板图像和所述按键图像的识别结果，包括：

计算所述显示面板图像和预设的各个楼层面板图像之间的各个像素点的灰度差值；

将预设数量的像素点的灰度差值处于预设范围内的与楼层面板图像对应的楼层号作为所述显示面板图像的识别结果；

计算所述按键图像和预设的各个楼层按键图像之间的各个像素点的灰度差值；

将预设数量的像素点的灰度差值处于预设范围内的楼层按键图像对应的楼层标注信息作为所述按键图像的识别结果。

5.如权利要求1所述的电梯楼层定位方法，其特征在于，所述对所述显示面板图像和所述按键图像分别进行图像识别，确定所述显示面板图像和所述按键图像的识别结果，包括：

将所述显示面板图像和所述按键图像分别输入至预设的网络模型进行图像识别，确定所述显示面板图像和所述按键图像的识别结果；所述网络模型由所述电梯内的各个楼层图像训练得到。

6.如权利要求1至5任一项所述的电梯楼层定位方法，其特征在于，在根据所述显示面板图像和所述按键图像的识别结果确定楼层定位结果之后，包括：

对所述图像信息进行特征提取，确定所述图像信息中的电梯场景图像；

当根据所述电梯场景图像识别出电梯内部存在机器人时，将所述楼层定位结果发送给所述机器人。

7.如权利要求1至5任一项所述的电梯楼层定位方法，其特征在于，在根据所述定位请求将对应的楼层定位结果发送给所述机器人之后，包括：

对所述图像信息进行特征提取，确定所述图像信息中的电梯轿门图像；

对所述电梯轿门图像进行图像识别，确定所述电梯轿门图像的识别结果；

根据所述电梯轿门图像的识别结果确定电梯轿门状态；

根据所述定位请求将所述电梯轿门状态发送给所述机器人，以使所述机器人根据所述楼层定位结果和所述电梯轿门状态执行对应操作。

8.如权利要求7所述的电梯楼层定位方法，其特征在于，在获取机器人发送的定位请求之后，包括：

当检测到所述楼层定位结果符合所述定位请求中的目标楼层以及所述电梯轿门状态为轿门开启状态时，发出提醒信号，以使机器人根据所述提醒信号执行对应操作。

9.一种电梯楼层定位装置，其特征在于，包括：

提取模块，用于通过电梯内置的图像采集装置获取图像信息，从所述图像信息中提取显示面板图像和楼层按键图像；

识别模块，用于对所述显示面板图像和所述按键图像分别进行图像识别，确定所述显示面板图像和所述按键图像的识别结果；

结果确定模块，用于根据所述显示面板图像和所述按键图像的识别结果确定楼层定位结果；

获取模块，用于获取机器人发送的定位请求，根据所述定位请求将对应的楼层定位结果发送给所述机器人。

10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的一种电梯楼层定位方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的一种电梯楼层定位方法的步骤。

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