[發明專利]基于人工智能的起重機風險數據識別方法

有效

• 申請號: 202111057534.4
• 申請日: 2021-09-09
• 公開（公告）號: CN113537159B
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發明（設計）人: 王根德
• 申請（專利權）人: 丹華海洋工程裝備（南通）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34
• 代理公司: 武漢華強專利代理事務所(普通合伙) 42237
• 代理人: 康晨

1.一種基于人工智能的起重機風險數據識別方法 ，其特征在于，包括以下步驟；

步驟S1：利用無人機自動獲取塔機開口銷區域實時圖像，并對開口銷所在裝置進行識別分割；

步驟S2：根據分割圖像繼續對開口銷和螺母槽進行分析識別，獲取各部分圖像特征；

步驟S3：固定帶槽螺母時，根據圖像特征對當前待檢測的開口銷的打開角度進行檢測，以獲得反映開口銷打開角度風險性的特征值；特征值的獲取過程包括：

1）在開口銷下半部分的圖像中，在該部分與螺母槽區域的交界線的所有像素中取所有像素坐標的平均值得到初始中心像素點；

2）計算初始中心像素點與開口銷下半部分圖像中除與螺母槽區域交界線以外的所有像素點所形成的直線斜率，對得到的所有斜率值進行k均值聚類，以獲得開口銷下半部分的各自分開部分；

3）對各部分的邊緣像素點進行曲率梯度計算，并標記極值點位置處的像素點，在開口銷下半部分的兩個區域中，僅計算初始中心像素點與各區域第一個極值點所組成的直線斜率，并由此確定兩條直線在初始中心像素點處所形成的的夾角，設標準夾角為，由此獲得反映開口銷打開角度風險性的特征值，數學表達式為：

上式表明夾角相對于標準夾角越大則其風險性越低，反之則越高；

建立反映開口銷開口對稱性的風險性特征值；建立反映螺母槽有效長度的風險性特征值；以特征值、特征值和特征值的平均值作為反映開口銷風險的評估指標特征值，對當前吊機的開口銷風險程度進行評估；

步驟S4：檢測獲得的開口銷風險程度評估值是否大于閾值判斷是否進行預警操作，進而避免危險事故的發生。

2.根據權利要求1所述的基于人工智能的起重機風險數據識別方法 ，其特征在于，所述步驟S1具體過程如下：

1）利用無人機使用RGB相機對目標圖像進行采集，并自適應獲取目標圖像；

2）根據先驗數據獲取待檢測塔式起重機的三維模型，然后通過三維模型獲取開口銷區域的成像視角，并利用無人機的實時成像在三維模型中進行匹配，最終所獲得的目標圖像；

根據開口銷所在裝置的灰度值與塔式起重機其他區域存在明顯不同的特征，基于Ostu閾值分割算法對開口銷所在裝置區域進行分割，在大于灰度分割閾值的像素中，連通域面積最大的區域即為開口銷所在裝置區域，反之則為背景區域，至此實現對開口銷所在裝置區域的分割識別。

3.根據權利要求2所述的基于人工智能的起重機風險數據識別方法 ，其特征在于，所述步驟S2具體過程如下：

1）根據開口銷與螺母槽的不同特征進行后續的分析判斷，繼續對分割圖像進行分析以有效識別出開口銷部分和螺母槽部分；

2）對經閾值分割得到的開口銷所在裝置區域進行連通域分析，以獲得該區域的外部輪廓信息，以此輪廓信息為分界線，統計該輪廓內屬于背景圖像的像素數量，考慮到噪聲的影響，選取其中由背景圖像像素構成的連通域最大區域，則該區域為開口銷在位于螺母槽的上半部分所形成的封閉區域；

3）根據獲得的封閉區域進一步獲得該區域與開口銷所在裝置區域中除此區域以外的其他區域所形成的邊界線，任意選取邊界線中的一個像素作為遍歷起始點，在其余區域的輪廓邊緣線中沿單一方向進行遍歷查找，當遍歷的像素點重新回到遍歷起始點則結束遍歷，在此過程中獲得像素遍歷數量最少的輪廓邊緣輪廓路線，則該路線所確定的封閉區域即為螺母槽區域；

4）記錄獲得開口銷在位于螺母槽的上半部分所形成的封閉區域以及螺母槽區域，在開口銷所在裝置區域中剩下的部分為開口銷伸出螺母槽的下半部分。