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龙图腾网获悉重庆市特种设备检测研究院(重庆市特种设备事故应急调查处理中心)申请的专利一种电梯指示灯状态确定方法、电子设备及介质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：CN121542898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610070051.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种电梯指示灯状态确定方法、电子设备及介质是由唐跃林设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电梯指示灯状态确定方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种电梯指示灯状态确定方法、电子设备及介质，方法包括：获取当前视频数据、N个物理传感器数据以及N个环境传感器数据；将所述当前视频数据输入至预设模型中，通过所述预设模型得到每个所述视频图像中电梯指示灯的第一状态、对应的第一置信度以及所述电梯指示灯的检测框；根据所有所述物理传感器数据，确定所述电梯指示灯第二状态，以及对应的第二置信度；根据所述物理特征与视频特征，基于第一算法，确定所述物理特征与视频特征的特征匹配度；根据所述第一状态、第二状态、第一置信度、第二置信度、特征匹配度和环境特征，基于第二算法，确定预设的贝叶斯模型的注意力权重；将所述视觉特征、物理特征等输入至所述贝叶斯模型中。

本发明授权一种电梯指示灯状态确定方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电梯指示灯状态确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取当前视频数据、N个物理传感器数据以及N个环境传感器数据，其中所述当前视频数据包括N帧视频图像，每个所述物理传感器数据、环境传感器数据时间戳与视频图像的时间戳相对应，N为大于等于2的自然数； 将所述当前视频数据输入至预设模型中，通过所述预设模型得到每个所述视频图像中电梯指示灯的第一状态、对应的第一置信度以及所述电梯指示灯的检测框； 根据所有所述物理传感器数据，确定所述电梯指示灯第二状态，以及对应的第二置信度； 根据所有所述物理传感器数据获得物理特征，根据所有所述检测框获得视觉特征，以及根据所有环境传感器数据获得环境特征； 根据所述物理特征与视频特征，基于第一算法确定所述物理特征与视频特征的特征匹配度，所述第一算法用于将所述物理特征与视频特征作为输入，输出所述特征匹配度； 根据所述第一状态、第二状态、第一置信度、第二置信度、特征匹配度和环境特征，基于第二算法确定预设的贝叶斯模型的注意力权重，并将所述注意力权重作为所述贝叶斯模型的模型参数，所述第二算法用于融合第一状态、第二状态及第一置信度、第二置信度、特征匹配度与环境特征确定贝叶斯模型的注意力权重； 将所述视觉特征、物理特征、环境特征、第一状态、第一置信度、第二状态和第二置信度均输入至所述贝叶斯模型中，通过所述贝叶斯模型得到每帧所述视频图像中所述电梯指示灯的最终状态； 所述预设模型包括骨干网络和颈部网络； 所述骨干网络包括第一GhostConv模块组、第二GhostConv模块组和第三GhostConv模块组，所述第一GhostConv模块组包括若干个第一GhostConv模块，所述第二GhostConv模块组包括若干个第二GhostConv模块，所述第三GhostConv模块组包括若干个第三GhostConv模块，所述第一GhostConv模块组用于提取所述视频图像的基础视觉特征，得到基础视觉特征图；所述第二GhostConv模块组用于基于基础视觉特征图，生成幽灵特征图；所述第三GhostConv模块组用于拼接所述幽灵特征图和基础视觉特征图，得到输出特征图； 所述颈部网络包括REC3模块，所述颈部网络部署有SIMAM注意力机制； 所述根据所述物理特征与视频特征，基于第一算法确定所述物理特征与视频特征的特征匹配度，包括： 获取所述物理特征，以及与其具有相同时间戳的所述视频特征； 将所述物理特征和具有相同时间戳的所述视频特征作为输入值，输入至第一算法中，通过所述第一算法得到输出值，所述输出值用于表征所述特征匹配度； 所述根据所述第一状态、第二状态、第一置信度、第二置信度、特征匹配度和环境特征，基于第二算法，确定预设的贝叶斯模型的注意力权重，包括： 根据所述当前视频数据的总帧数，以及为所述第二状态的视频图像的帧数，确定第一状态一致得分；以及，根据所有所述物理传感器数据，以及表征所述第一状态的物理传感器数据的数量，确定第二状态一致得分； 基于所述环境特征，确定视觉基础权重和物理基础权重； 根据所述视觉基础权重、物理基础权重、第一置信度、第二置信度和特征置信度，确定物理注意力权重和视觉注意力权重，以使所述物理注意力权重和视觉注意力权重作为所述贝叶斯模型的注意力权重。

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