# elevator

**Repository Path**: empty-indifference/elevator

## Basic Information

- **Project Name**: elevator
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 6
- **Created**: 2025-07-01
- **Last Updated**: 2025-07-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 智慧电梯系统（梯智眼电梯智能管理系统）

## 项目简介

智慧电梯系统是一个基于视觉AI与边缘计算技术的电梯智能管理解决方案，旨在为住宅小区、商业写字楼、酒店、医院、学校等人员密集场所提供安全、高效、智能的电梯管理体验。系统以梯智眼T-Pro电梯专用智能分析相机为核心，搭配功能完备的软件平台，实现电梯运行状态实时监测、异常事件告警、远程运维管理等核心功能，全方位保障电梯安全运行。

## 技术栈

### 核心技术
- **视觉AI技术**：基于深度学习的图像识别算法，实现电瓶车识别、人员检测、行为分析等功能
- **边缘计算**：本地实时数据处理与分析，降低后端压力
- **传感器融合**：集成三轴陀螺仪、加速度计、气压传感器等多传感器数据采集
- **实时音视频通信**：支持相机端与PC端、App端的双向语音对讲

### 开发技术
- **前端**：UniApp（跨平台应用开发）
- **后端**：Java（服务端逻辑处理）
- **算法框架**：基于TensorFlow/PyTorch的AI模型部署
- **通信协议**：MQTT（设备数据上报与指令下发）
- **数据库**：MySQL（结构化数据存储）+ InfluxDB（时序数据存储）

## 功能特性

### 核心优势
- **高度集成**：单台T-Pro相机替代传统多设备组合，降低硬件采购、安装及运维成本
- **精准监测**：多项关键指标检测准确率超95%，包括：
  - 楼层检测准确率≥95%
  - 运行方向检测准确率≥99.9%
  - 人员检测准确率≥99.9%
  - 电瓶车识别率≥99%
  - 电梯困人检测率≥98%
- **智能分析**：边缘计算实时处理数据，支持云平台集中管理、远程运维与故障快速定位

### 核心功能
- **异常告警系统**：实时监测电瓶车进梯、困人、超速、关门异常等20+类异常事件，支持Web端与App端多端告警
- **实时语音交互**：相机端与PC端、App端双向对讲，用于紧急救援与日常沟通
- **一键报警功能**：电梯端报警按钮接入，触发后自动语音安抚并上报救援信息
- **协同管理平台**：
  - Web端：系统配置、设备监控、数据统计与策略管理
  - App端：移动巡检、告警接收、维保记录与现场救援指挥

## 快速开始

### 环境要求
#### 硬件环境
- 智能相机：梯智眼T-Pro（AI芯片+高性能MCU）
- 服务器：最低配置4核8G内存（建议8核16G用于大规模部署）

#### 软件环境
- JDK 1.8+
- MySQL 5.7+
- Node.js 14+（前端编译）
- Docker & Docker Compose（可选，用于容器化部署）

### 部署步骤
1. **克隆项目仓库**
```bash
git clone https://gitee.com/lv-shuliang/elevator.git
cd elevator
```

2. **环境配置**
```bash
# 后端配置
cd elevator_platform
cp application-template.yml application.yml  # 配置数据库、MQTT等参数
mvn clean package -DskipTests

# 前端配置
cd elevator-uniapp
npm install
npm run build
```

3. **启动服务**
```bash
# 方式一：直接启动（开发环境）
java -jar elevator_platform/target/elevator-1.0.0.jar
npm run dev  # 前端开发服务器

# 方式二：容器化部署（生产环境）
docker-compose up -d
```

4. **设备接入**
- 通过相机管理后台配置T-Pro相机网络参数
- 在Web端添加设备并绑定电梯信息
- 配置告警规则与人员权限

## 项目结构
```
elevator/
├── elevator_platform/ # 后端服务
│   ├── src/
│   │   ├── main/
│   │   │   ├── java/com/elevator/
│   │   │   │   ├── controller/ # 接口控制器
│   │   │   │   ├── service/ # 业务逻辑层
│   │   │   │   ├── repository/ # 数据访问层
│   │   │   │   ├── ai/ # AI模型服务
│   │   │   │   └── util/ # 工具类
│   │   │   ├── resources/
│   │   │   │   ├── application.yml # 配置文件
│   │   │   │   └── mqtt/ # MQTT配置
│   │   └── test/ # 测试用例
│   └── pom.xml # 依赖管理
├── elevator-uniapp/ # 前端应用（UniApp）
│   ├── pages/ # 页面组件
│   ├── static/ # 静态资源
│   ├── manifest.json # 应用配置
│   └── pages.json # 页面路由
├── .gitignore # Git忽略文件
├── LICENSE # 许可证
└── README.md # 项目说明文档
```

## 应用场景
- **住宅小区**：防范电瓶车进梯、实时处理困人事件，保障居民出行安全
- **商业写字楼**：提升电梯运行效率，支持集中化管理与智能运维
- **医院**：确保急救电梯优先调度，满足医疗物资快速运输需求
- **学校**：守护师生乘梯安全，防范拥挤、蹦跳等危险行为
- **酒店/商场**：优化乘梯体验，提升服务品质与场所安全性

## 贡献指南
1. Fork项目并创建分支：`git checkout -b feature/your-feature`
2. 提交代码并推送到远程分支：`git push origin feature/your-feature`
3. 创建Pull Request，描述功能或修复内容

## 许可证
本项目遵循 **CC 4.0 BY-SA 许可证**，转载请保留原文出处与版权声明。
详细截图、功能说明：https://blog.csdn.net/maxhn0/article/details/147628928?sharetype=blogdetail&sharerId=147628928&sharerefer=PC&sharesource=maxhn0&spm=1011.2480.3001.8118
## 联系方式
- 项目维护者：朝风工作室
- 邮箱：contact@elevator-smart.com
- 问题反馈：[Gitee Issues](https://gitee.com/lv-shuliang/elevator/issues)

智慧电梯系统，用科技守护每一次上下行安全！