[發明專利]一種吊籃作業的監控方法和裝置在審
| 申請號: | 202010403794.1 | 申請日: | 2020-05-13 |
| 公開(公告)號: | CN111601081A | 公開(公告)日: | 2020-08-28 |
| 發明(設計)人: | 楊玉海;時明哲 | 申請(專利權)人: | 上海百安勝信息技術有限公司 |
| 主分類號: | H04N7/18 | 分類號: | H04N7/18;G08B21/02;G06K9/00 |
| 代理公司: | 北京睿博行遠知識產權代理有限公司 11297 | 代理人: | 龔家驊 |
| 地址: | 201400 上海市奉賢區南*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 吊籃 作業 監控 方法 裝置 | ||
1.一種吊籃作業的監控方法,其特征在于,所述方法包括:
接收吊籃的遠程監控終端發送的作業開始指令,并根據所述作業開始指令獲取所述吊籃的作業人員的圖像數據和所述吊籃的物理狀態數據;
根據所述圖像數據確定所述作業人員中的異常行為數據,所述異常行為數據包括翻越吊籃行為、和或未佩戴安全帽行為、和或未佩戴安全繩行為、和或吸煙行為;
根據所述物理狀態數據確定所述吊籃的異常狀態數據,所述異常狀態數據包括異常載重狀態、和或異常配重狀態、和或異常姿態、和或異常工作高度,和或異常電纜拉緊狀態;
根據所述異常行為數據和或所述異常狀態數據生成報警信號,并基于所述報警信號控制所述吊籃作業。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,若所述異常行為數據為所述翻越吊籃行為,根據所述圖像數據確定所述作業人員中的異常行為數據,具體為:
根據在所述圖像數據中人體圖像與預設布防線圖像之間出現重疊像素點時的所述人體圖像的坐標確定第一坐標,所述預設布防線的一側為吊籃區域,所述預設布防線的另一側為非吊籃區域;
根據在所述重疊像素點首次消失時的所述人體圖像的坐標確定第二坐標,若所述第一坐標和所述第二坐標在所述預設布防線的兩側且所述第二坐標位于所述非吊籃區域,確定所述作業人員中存在所述翻越吊籃行為。
3.如權利要求2所述的方法,其特征在于,若所述異常行為數據為所述未佩戴安全帽行為,根據所述圖像數據確定所述作業人員中的異常行為數據,具體為:
根據所述人體圖像的頭部圖像對應的歸一化直方圖與預設安全帽顏色直方圖的比較結果確定第一相似度最大值,所述歸一化直方圖為根據所述頭部圖像的HSV空間的H分量的歸一化直方圖;
判斷所述第一相似度最大值是否小于第一預設閾值,并在所述第一相似度最大值小于所述第一預設閾值時,確定所述作業人員中存在所述未佩戴安全帽行為。
4.如權利要求2所述的方法,其特征在于,若所述異常行為數據為所述未佩戴安全繩行為,根據所述圖像數據確定所述作業人員中的異常行為數據,具體為:
根據所述人體圖像與預設正常佩戴安全繩人體圖像的比較結果確定第二相似度最大值;
判斷所述第二相似度最大值是否小于第二預設閾值,并在所述第二相似度最大值小于所述第二預設閾值時,確定所述作業人員中存在所述未佩戴安全繩行為。
5.如權利要求2所述的方法,其特征在于,若所述異常行為數據為所述吸煙行為,根據所述圖像數據確定所述作業人員中的異常行為數據,具體為:
根據所述人體圖像確定人體姿態;
根據預設煙霧識別模型確定所述人體圖像周圍是否存在煙霧,所述預設煙霧識別模型是根據煙霧搖擺擴散特征進行訓練學習得到的;
利用預設姿態識別模型對所述人體姿態進行識別,以判斷姿態庫中是否存在與所述人體姿態相匹配的特定人體姿態,所述姿態識別模型是預先基于圖像幀的多姿態特征進行訓練學習得到的;
若所述煙霧識別模型輸出存在煙霧,且所述姿態識別模型輸出存在特定人體姿態的識別結果時,確定所述作業人員中存在所述吸煙行為;
其中,所述特定人體姿態包括手臂呈大于120度的彎曲狀態和/或手指間具有縱向夾持物。
6.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述物理狀態數據包括所述吊籃的載重值、和或所述吊籃的配重壓力值、和或所述吊籃的晃動角度值和傾斜角度值、和或所述吊籃的衛星定位數值、和或所述吊籃的電纜拉力值,根據所述物理狀態數據確定所述吊籃的異常狀態數據,具體為:
若所述載重值超過預設載重閾值,確定所述吊籃處于所述異常載重狀態;
若所述配重壓力值小于預設配重壓力閾值,確定所述吊籃處于所述異常配重狀態;
若所述晃動角度值大于預設晃動角度閾值,和或所述傾斜角度值大于預設傾斜角度閾值,確定所述吊籃處于所述異常姿態;
若所述衛星定位數值超出預設數值范圍,確定所述吊籃處于所述異常工作高度;
若所述電纜拉力值超出預設拉力值,確定所述吊籃處于所述異常電纜拉緊狀態。
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