[發明專利]基于人工智能的冶金天車作業預警方法及系統

在審

• 申請號: 202011565727.6
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN112723163A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 李俊;陳艷
• 申請（專利權）人: 李俊
• 主分類號: B66C13/16
• 分類號: B66C13/16;B66C13/46;B66C15/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于人工智能的冶金天車作業預警方法，其特征在于，該方法包括步驟：

采集連續預定幀數橫梁吊具區域的第一圖像和天車作業物體區域的第二圖像，所述第一圖像包括當前第一圖像和天車未作業時的初始第一圖像；所述第二圖像包括當前第二圖像和天車未作業時的初始第二圖像；

獲取所述第一圖像中所述橫梁吊具的關鍵點坐標；所述關鍵點坐標包括所述橫梁吊具左端點坐標、右端點坐標和中心點坐標；

獲取所述左端點坐標和所述右端點坐標之間差值，根據所述初始第一圖像的初始差值和所述當前第一圖像的第一差值，判斷所述橫梁吊具的晃動范圍，根據所述第一圖像的所述左端點坐標和所述右端點坐標的變化量判斷所述橫梁吊具的晃動角度；

根據所述初始第一圖像的中心點坐標與所述當前第一圖像的中心點坐標之間的最大距離，判斷所述橫梁吊具的擺動范圍；

獲取所述第二圖像中所述物體中心點坐標，根據所述初始第二圖像中物體的中心點坐標與所述當前第二圖像中物體的中心點坐標之間的最大距離，判斷所述物體的擺動范圍；

根據所述橫梁吊具的擺動范圍、晃動范圍、晃動角度和所述物體的擺動范圍，判斷天車作業時的危險區域范圍。

2.根據權利要求1所述的基于人工智能的冶金天車作業預警方法，其特征在于，該方法還包括步驟：

當所述物體為裝滿液體的罐體時，獲取所述第二圖像中所述罐體的罐口中心點坐標和所述罐內的液體中心點坐標，根據所述罐口中心點坐標和所述液體中心點坐標之間的平均距離，判斷所述液體的晃動范圍；

當所述液體的晃動范圍超出所述罐體的擺動范圍時，判斷所述液體存在飛濺危險區域范圍，結合所述飛濺危險區域范圍和所述危險區域范圍，重新確定所述危險區域范圍為最終危險區域范圍。

3.根據權利要求1和2所述的基于人工智能的冶金天車作業預警方法，其特征在于，該方法還包括：

所述當前第一圖像中包括工作人員，獲取所述人員的雙腳關鍵點；

當所述雙腳關鍵點在所述危險區域范圍或最終危險區域范圍內，發出預警并對天車進行減速；

當判斷所述液體存在飛濺危險區域范圍時，發出預警并對天車進行減速。

4.根據權利要求2所述的基于人工智能的冶金天車作業預警方法，其特征在于，所述判斷所述液體的晃動范圍還包括：

當判斷所述液體的晃動范圍不超出所述罐體的擺動范圍時，重新獲取所述危險區域范圍。

5.根據權利要求1或2所述的基于人工智能的冶金天車作業預警方法，其特征在于：

所述危險區域和所述最終危險區域范圍為矩形區域范圍。

6.基于人工智能的冶金天車作業預警系統，其特征在于，該系統包括圖像采集模塊、關鍵點獲取模塊、橫梁吊具分析模塊、作業物體分析模塊和危險區域判斷模塊；

所述圖像采集模塊，用于采集連續預定幀數橫梁吊具區域的第一圖像和天車作業物體區域的第二圖像，所述第一圖像包括當前第一圖像和天車未作業時的初始第一圖像；所述第二圖像包括當前第二圖像和天車未作業時的初始第二圖像；

所述關鍵點獲取模塊，用于獲取所述第一圖像中所述橫梁吊具的關鍵點坐標，獲取所述第二圖像中所述物體中心點坐標；所述關鍵點坐標包括所述橫梁吊具左端點坐標、右端點坐標和中心點坐標；

所述橫梁吊具分析模塊，用于獲取所述左端點坐標和所述右端點坐標之間差值，根據所述初始第一圖像的初始差值和所述當前第一圖像的第一差值，判斷所述橫梁吊具的晃動范圍，根據所述第一圖像的所述左端點坐標和所述右端點坐標的變化量判斷所述橫梁吊具的晃動角度；根據所述初始第一圖像的中心點坐標與所述當前第一圖像的中心點坐標之間的最大距離，判斷所述橫梁吊具的擺動范圍；

所述作業物體分析模塊，用于獲取所述第二圖像中所述物體中心點坐標，根據所述初始第二圖像中物體的中心點坐標與所述當前第二圖像中物體的中心點坐標之間的最大距離，判斷所述物體的擺動范圍；

所述危險區域判斷模塊，用于根據所述橫梁吊具的擺動范圍、晃動范圍、晃動角度和所述物體的擺動范圍，判斷天車作業時的危險區域范圍。