[发明专利]施工现场的人机碰撞预警方法及系统有效
申请号: | 202010074149.X | 申请日: | 2020-01-22 |
公开(公告)号: | CN111275923B | 公开(公告)日: | 2020-11-24 |
发明(设计)人: | 方东平;郭红领;古博韬;张沛尧;黄玥诚;苗春刚;周予启 | 申请(专利权)人: | 清华大学;中建一局集团建设发展有限公司 |
主分类号: | G08B21/02 | 分类号: | G08B21/02;G08G1/16;H04N7/18 |
代理公司: | 北京中和立达知识产权代理事务所(普通合伙) 11756 | 代理人: | 祝妍 |
地址: | 10008*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 施工现场 人机 碰撞 预警 方法 系统 | ||
1.一种施工现场的人机碰撞预警系统,其特征在于,包括:
采集模块,用于通过设置在施工现场的移动式机械设备上的多个双目摄像头采集施工现场的图像数据;
处理模块,连接至所述采集模块,用于从所述图像数据中选取出图像中含有工人的目标图像数据,并根据每个目标图像数据确定工人与机械设备之间的实际距离;
报警模块,用于根据所述工人与机械设备之间的实际距离,确定对应的人机碰撞预警提示方式进行提示;
所述处理模块包括:
识别单元,用于通过深度学习算法从所述图像数据中识别出图像中含有工人的目标图像数据,并确定每个目标图像数据中工人的人体范围对应的像素点的坐标;
深度计算单元,用于通过双目视觉算法计算出所述目标图像数据中的每个像素点对应的物体到所述摄像头的深度距离;
距离确定单元,用于确定每个所述人体范围的中心点坐标,并以所述中心点坐标为基准坐标,等距离的在所述人体范围内取5×5个目标像素点,根据所有目标像素点对应的深度距离的极差与5的商为距离,生成频数分布直方图,将频数最大的直方图中包含的所有目标像素点对应的深度距离的平均值确定为所述工人与所述双目摄像头之间的距离;
获取单元,获取每个双目摄像头与正北方向所成的绝对角度,以及每个双目摄像头与对应的施工现场的工人之间的相对角度;
距离计算单元,用于根据工人与所述双目摄像头之间的距离,以及所述绝对角度和所述相对角度,计算出所述工人与所述移动式机械设备之间的距离。
2.根据权利要求1所述的施工现场的人机碰撞预警系统,其特征在于,所述深度学习算法包括:CNN算法、ResNet算法和Unet算法。
3.根据权利要求1所述的施工现场的人机碰撞预警系统,其特征在于,所述报警模块包括:
第一报警单元,用于当所述工人与机械设备之间的实际距离小于预设距离阈值时,通过第一人机碰撞预警提示方式进行提示,所述第一人机碰撞预警提示方式包括界面显示和声音报警;
第二报警单元,用于当所述工人与机械设备之间的实际距离大于或者等于预设距离阈值时,通过第二人机碰撞预警提示方式进行提示,所述第二人机碰撞预警提示方式包括界面显示。
4.根据权利要求3所述的施工现场的人机碰撞预警系统,其特征在于,所述系统还包括:
阈值确定模块,用于通过德尔菲法方法确定所述预设距离阈值。
5.一种施工现场的人机碰撞预警方法,其特征在于,包括:
通过设置在施工现场的移动式机械设备上的多个双目摄像头采集施工现场的图像数据;
从所述图像数据中选取出图像中含有工人的目标图像数据,并根据每个目标图像数据确定工人与机械设备之间的实际距离;
根据所述工人与机械设备之间的实际距离,确定对应的人机碰撞预警提示方式进行提示;
所述从所述图像数据中选取出图像中含有工人的目标图像数据,并根据每个目标图像数据确定工人与机械设备之间的实际距离,包括:
通过深度学习算法从所述图像数据中识别出图像中含有工人的目标图像数据,并确定每个目标图像数据中工人的人体范围对应的像素点的坐标,所述深度学习算法包括:CNN算法、ResNet算法和Unet算法;
通过双目视觉算法计算出所述目标图像数据中的每个像素点对应的物体到所述摄像头的深度距离;
确定每个所述人体范围的中心点坐标,并以所述中心点坐标为基准坐标,等距离的在所述人体范围内取5×5个目标像素点,根据所有目标像素点对应的深度距离的极差与5的商为距离,生成频数分布直方图,将频数最大的直方图中包含的所有目标像素点对应的深度距离的平均值确定为所述工人与所述双目摄像头之间的距离;
获取每个双目摄像头与正北方向所成的绝对角度,以及每个双目摄像头与对应的施工现场的工人之间的相对角度;
根据工人与所述双目摄像头之间的距离,以及所述绝对角度和所述相对角度,计算出所述工人与所述移动式机械设备之间的距离。
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