[發明專利]一種檢測大型機械吊臂下是否有人的方法和系統

在審

• 申請號: 202110406524.0
• 申請日: 2021-04-15
• 公開（公告）號: CN113128393A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 凌永標;毛峰;朱兵;袁保平;耿浩;吳堅強;王建鐸;邱興衛;王文林
• 申請（專利權）人: 國網安徽省電力有限公司黃山供電公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/13
• 代理公司: 合肥市上嘉專利代理事務所(普通合伙) 34125
• 代理人: 葉洋軍;郭華俊

本發明公開了一種用于檢測大型機械吊臂下是否有人的方法和系統，該方法包括：采集包含整個大型機械的工作場景圖像；利用標記框對采集的圖像進行標注，將標記后的圖像所構成的數據集輸入深度學習神經網絡Faster RCNN中進行訓練和測試，得到識別模型；將采集的工作場景圖像輸入到訓練后的識別模型中，獲得各個標記框的位置坐標及對應的類別；使用邊緣檢測Canny算子對輸入圖像進行邊緣檢測，然后使用分水嶺算法，得到吊臂的覆蓋范圍；提取與人員對應的所有標記框，并且計算各標記框與吊臂的覆蓋范圍是否有交集，若有交集即視為違規，發出警報。本發明提升了施工現場的安全性，同時減輕了監控人員的工作負擔。

技術領域

本發明屬于深度學習計算機視覺技術領域，尤其涉及一種用于檢測大型機械吊臂下是否有人的方法和系統。

背景技術

電力施工現場中對于機械吊臂的安全性有著極高的要求。在開始作業前，起重機指揮人員應當全面了解被吊物的具體信息，合適吊臂的作業半徑，并且被吊物的重量不宜超過額定重量的80％。

在電力施工場景中，常常會有各類人員分散在場景各處，對于大型機械吊臂下是否有人的檢測和警告常常是由現場巡邏人員人工干預的，這一機制具有很大的弊端。其滯后性太高，不管現場巡邏人員或安檢人員如何檢測并干預，總會存在檢查死角和一定時間滯后，這樣就具有了很大的安全隱患。

還有一部分施工現場采用監控攝像頭攝錄現場內容，讓專人在監控室進行監控并警告違規人員，這樣做也只是相對巡邏檢測方便一些，并沒有在流程上做更多簡化。

發明內容

本發明的目的在于提供一種檢測大型機械吊臂下是否有人的方法和系統，其將傳統圖像處理和深度學習方法進行結合，使得在電力監控場景中針對機械吊臂下有無人員的檢測成為可能。

為此，本發明一方面提供了一種用于檢測大型機械吊臂下是否有人的方法，包括以下步驟：采集包含整個大型機械的工作場景圖像；利用標記框對采集的圖像進行標注，標注對象包括所有的人員、整個大型機械、以及對應的類別，將標記后的圖像所構成的數據集輸入深度學習神經網絡Faster RCNN中進行訓練和測試，得到識別模型；將采集的工作場景圖像輸入到訓練后的識別模型中，獲得各個標記框的位置坐標及對應的類別；使用邊緣檢測Canny算子對輸入圖像進行邊緣檢測；然后將帶有邊緣信息的圖像作為輸入，使用分水領算法，得到吊臂的覆蓋范圍；提取與人員對應的所有標記框，并且計算各標記框與吊臂的覆蓋范圍是否有交集，若有交集則視為吊臂的覆蓋范圍內有人員出現即視為違規，發出警報。

根據本發明的另一方面，提供了一種用于檢測大型機械吊臂下是否有人的方法，包括以下步驟：采集包含整個大型機械的工作場景圖像；利用標記框對采集的圖像進行標注，標注對象包括所有的人員、整個大型機械、以及整個吊臂及對應的類別，將標記后的圖像所構成的訓練集輸入深度學習神經網絡Faster RCNN中進行訓練，得到識別模型；將采集的工作場景圖像輸入到訓練后的識別模型中，獲得各個標記框的位置坐標及對應的類別；提取吊臂對應的標記框和整個大型機械對應的標記框，然后根據兩標記框的幾何位置關系判斷吊臂的位置，然后通過估算獲得吊臂的覆蓋范圍；提取所有人員對應的標記框，并且計算各標記框與吊臂的覆蓋范圍是否有交集，若有交集則視為吊臂的覆蓋范圍內有人員出現即視為違規，發出警報。