申请/专利权人：人民百业科技有限公司

申请日：2022-03-01

公开（公告）日：2023-01-17

公开（公告）号：CN114565578B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T17/00;G06V10/764;G01C15/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.01.17#授权;2022.06.17#实质审查的生效;2022.05.31#公开

摘要：本发明公开了一种高色域显示屏质量智能检测系统及方法，属于显示屏质量检测技术领域。本系统包括三维建模模块、电梯监测模块、预测模型构建模块、高色域显示屏质量智能检测模块；所述三维建模模块的输出端与所述电梯监测模块的输入端相连接；所述电梯监测模块的输出端与所述预测模型构建模块的输入端相连接；所述预测模型构建模块的输出端与所述高色域显示屏质量智能检测模块的输入端相连接。同时提供一种高色域显示屏质量智能检测方法，能够实现对电梯仓内的高色域显示屏的质量进行智能检测，分析电梯人员进出对于其的影响程度，并精准预测其达到损坏的概率情况，保持每天更新预测概率，实时帮助管理人员把控质量。

主权项：1.一种高色域显示屏质量智能检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、获取电梯仓内高色域显示屏位置区域，构建电梯仓三维模型，标记高色域显示屏位置区域；S2、实时监控电梯内乘客承载量，分析电梯内乘客对于高色域显示屏的挤压状态；S3、获取电梯内乘客与高色域显示屏的接触方式、被挤压次数、被挤压时长，根据历史大数据，构建预测模型；S4、基于预测模型，对高色域显示屏的使用寿命进行预测，基于预测结果的差值智能检测高色域显示屏的质量情况，并实时传输到管理员端口；所述构建预测模型包括：获取电梯内乘客与高色域显示屏的接触方式、被挤压次数、被挤压时长，作为分类节点，构建决策树；构建决策树分类指标，所述分类指标包括高色域显示屏完好、高色域显示屏损坏；构建信息熵公式： 其中，Et代表分类节点t的信息熵，pi丨t代表分类节点t为分类i的概率，c代表分类指标；所述信息熵表达信息的不确定度；设置分类节点电梯内乘客与高色域显示屏的接触方式、被挤压次数、被挤压时长为父节点，分别记为a1、a2、a3；所述电梯内乘客与高色域显示屏的接触方式包括肘接触式、臂接触式、背接触式，分别记为父节点a1的子节点a11、a12、a13；所述被挤压次数包括小于M次，大于M次，其中M为挤压次数设置值，分别记为父节点a2的子节点a21、a22；所述被挤压时长包括小于N小时，大于N小时，其中N为挤压时长设置值，分别记为父节点a3的子节点a31、a32；获取历史大数据，构建L件测试样本，所述L件测试样本中完好概率为P1；构建先验熵：E完好＝-P1log2P1-1-P1log21-P1其中，E完好代表先验熵，所述先验熵指在没有接收到任一条件时的高色域显示屏完好的熵；构建后验熵：E完好丨子节点＝-Pdlog2Pd-1-Pdlog21-Pd其中，E完好丨子节点代表后验熵，所述后验熵指任一子节点对于高色域显示屏完好的信息影响；Pd代表任一子节点d下的高色域显示屏完好的概率；构建条件熵： 其中，E完好丨父节点代表条件熵，所述条件熵指任一父节点对于高色域显示屏完好的信息影响；r代表父节点下拥有的子节点数量；u代表父节点下拥有的子节点；mu代表父节点下拥有的子节点u所占的概率；代表父节点下拥有的子节点u的后验熵；构建信息增益：I完好丨父节点＝E完好-E完好丨父节点其中，I完好丨父节点代表父节点的信息增益；获取所有父节点的信息增益，按照从大到小的顺序进行排序，生成决策树，同时获取信息增益率F： 基于信息增益率F生成权重比例： 其中，wx代表电梯内乘客与高色域显示屏的接触方式、被挤压次数、被挤压时长中任一种的权重比例；Fx代表电梯内乘客与高色域显示屏的接触方式、被挤压次数、被挤压时长中任一种的信息增益率，与wx相对应；F1、F2、F3分别代表电梯内乘客与高色域显示屏的接触方式、被挤压次数、被挤压时长的信息增益率；构建预测模型： 其中，v0代表高色域显示屏完好的预测概率；c1、c2、c3分别代表电梯内乘客与高色域显示屏的接触方式、被挤压次数、被挤压时长的归一化数据；w1、w2、w3分别代表电梯内乘客与高色域显示屏的接触方式、被挤压次数、被挤压时长的权重比例；代表误差调节数据。

全文数据：

权利要求：

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