[發明專利]基于圖像處理的塔式起重機異常預警方法及系統有效
| 申請號: | 202110223135.4 | 申請日: | 2021-03-01 |
| 公開(公告)號: | CN112573405B | 公開(公告)日: | 2021-05-25 |
| 發明(設計)人: | 王建玲;楊航;李靜;楊其鋒 | 申請(專利權)人: | 河南工學院 |
| 主分類號: | B66C23/88 | 分類號: | B66C23/88;B66C23/26;B66C23/62 |
| 代理公司: | 鄭州芝麻知識產權代理事務所(普通合伙) 41173 | 代理人: | 李慧敏 |
| 地址: | 453000 河南*** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 圖像 處理 塔式起重機 異常 預警 方法 系統 | ||
1.一種基于圖像處理的塔式起重機異常預警方法,其特征在于,該方法包括:
步驟一,判斷塔式起重機升降機構制動器是否發生故障;若發生故障,執行步驟二;
步驟二,假設地面上沒有物體,將塔式起重機和所吊重物的實時狀態參數輸入區域預測神經網絡得到實時理想可掉落區域;其中,實時狀態參數包括重物重量、重物的實時掉落速度和實時掉落加速度、起重小車與卷揚機間的吊索長度、重物與卷揚機間的吊索長度、起重小車最大移動速度、吊臂最大角速度;
在吊臂上選擇起重小車可到達的第一位置點、第二位置點,第一位置點位于回轉中心點與初始點之間,初始點位于回轉中心點與第二位置點之間,分別計算第一位置點、第二位置點與回轉中心點間的第一距離、第二距離,以回轉中心點為圓心,分別以第一距離、第二距離為半徑,得到第一圓區域、第二圓區域;其中,回轉中心點為吊臂與塔身的交點;
其中,根據吊臂的長度選擇第二位置點:假設起重小車可沿遠離塔身方向一直進行移動,僅對起重小車進行操作獲取遠離塔身方向上的臨界可到達位置點,當臨界可到達位置點與回轉中心點間的距離大于等于吊臂長度時,第二位置點位于吊臂末端,否則,第二位置點為臨界可到達位置點;
在實時理想可掉落區域中將第一圓區域剔除后和第二圓區域取交集區域;基于地面上物體的高度在交集區域中進行區域剔除后得到實時實際可掉落區域,其中,基于地面上物體的高度剔除的點為重物到位置點所需操作時間大于掉落時間的點;
獲取所述實時實際可掉落區域對應的地面圖像,對地面圖像進行裸露地面區域、物體放置區域、建筑物區域的分割,并為裸露地面區域、物體放置區域、建筑物區域分配權值;在地面圖像中分別以每個像素點為中心,得到若干滑窗區域,滑窗區域中裸露地面區域、物體放置區域、建筑物區域的面積與相應的權值相乘后再相加得到滑窗區域的合適度,實時實際可掉落區域中與合適度最大的滑窗區域相對應的區域為實時最優掉落區域;
光束照射在所述實時最優掉落區域,并將重物移至所述實時最優掉落區域上方;
步驟三,在將重物移至所述實時最優掉落區域上方的過程中重復執行步驟二,按照時序,得到的實時理想可掉落區域不斷縮小,直至實時理想可掉落區域縮小為一個點,重物掉落。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述區域預測神經網絡的輸出為實時理想可掉落區域的邊界方程。
3.如權利要求2所述的方法,其特征在于,所述區域預測神經網絡訓練所用標簽數據的獲取方法為:根據對起重小車和吊臂進行的不同操作計算相應的可到達位置點,根據所有可到達位置點得到理想可掉落區域的邊界方程,標簽數據為邊界方程的系數。
4.如權利要求3所述的方法,其特征在于,所述對起重小車和吊臂進行的不同操作包括:
第一操作,同一時刻只能對起重小車或吊臂進行操作;
第二操作,同一時刻對起重小車和吊臂同時進行操作;
第三操作,包括第一操作和第二操作。
5.如權利要求4所述的方法,其特征在于,可到達位置點的確定和重物的掉落時間相關,對起重小車進行操作時重物的掉落時間通過以下方式確定:對起重小車不進行操作時重物掉落時間后重物與地面間的距離為,對起重小車進行操作時重物掉落時間后重物與地面間的距離大于或小于,其中,,故障發生時起重小車的位置為初始點,為對起重小車操作時間后起重小車與初始點的間隔距離且間隔距離有方向,為實時影響系數,且為正數或負數;基于計算重物的剩余掉落時間,和之和為對起重小車進行操作時重物的掉落時間。
6.如權利要求5所述的方法,其特征在于,所述實時影響系數通過系數回歸神經網絡預測得到,系數回歸神經網絡的輸入為重物重量、重物掉落時間后重物的掉落速度和掉落加速度、起重小車與卷揚機間的吊索長度、重物與卷揚機間的吊索長度、起重小車最大移動速度、對起重小車操作時間后起重小車與初始點的間隔距離,輸出為實時影響系數。
7.一種基于圖像處理的塔式起重機異常預警系統,其特征在于,該系統包括:
故障判斷子系統,判斷塔式起重機升降機構制動器是否發生故障,若發生故障,執行實時最優掉落區域獲取子系統;
實時最優掉落區域獲取子系統,假設地面上沒有物體,將塔式起重機和所吊重物的實時狀態參數輸入區域預測神經網絡得到實時理想可掉落區域;其中,實時狀態參數包括重物重量、重物的實時掉落速度和實時掉落加速度、起重小車與卷揚機間的吊索長度、重物與卷揚機間的吊索長度、起重小車最大移動速度、吊臂最大角速度;
在吊臂上選擇起重小車可到達的第一位置點、第二位置點,第一位置點位于回轉中心點與初始點之間,初始點位于回轉中心點與第二位置點之間,分別計算第一位置點、第二位置點與回轉中心點間的第一距離、第二距離,以回轉中心點為圓心,分別以第一距離、第二距離為半徑,得到第一圓區域、第二圓區域;其中,回轉中心點為吊臂與塔身的交點;
其中,根據吊臂的長度選擇第二位置點:假設起重小車可沿遠離塔身方向一直進行移動,僅對起重小車進行操作獲取遠離塔身方向上的臨界可到達位置點,當臨界可到達位置點與回轉中心點間的距離大于等于吊臂長度時,第二位置點位于吊臂末端,否則,第二位置點為臨界可到達位置點;
在實時理想可掉落區域中將第一圓區域剔除后和第二圓區域取交集區域;基于地面上物體的高度在交集區域中進行區域剔除后得到實時實際可掉落區域,其中,基于地面上物體的高度剔除的點為重物到位置點所需操作時間大于掉落時間的點;
獲取所述實時實際可掉落區域對應的地面圖像,對地面圖像進行裸露地面區域、物體放置區域、建筑物區域的分割,并為裸露地面區域、物體放置區域、建筑物區域分配權值;在地面圖像中分別以每個像素點為中心,得到若干滑窗區域,滑窗區域中裸露地面區域、物體放置區域、建筑物區域的面積與相應的權值相乘后再相加得到滑窗區域的合適度,實時實際可掉落區域中與合適度最大的滑窗區域相對應的區域為實時最優掉落區域;
光束照射在所述實時最優掉落區域,并將重物移至所述實時最優掉落區域上方;
實時最優掉落區域更新子系統,在將重物移至所述實時最優掉落區域上方的過程中重復執行實時最優掉落區域獲取子系統,按照時序,得到的實時理想可掉落區域不斷縮小,直至實時理想可掉落區域縮小為一個點,重物掉落。
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