[发明专利]叉车操作的风险预警方法及系统

权利要求书

1.一种叉车操作的风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：

获取现场监控数据；

根据获取到的所述现场监控数据，计算叉车与人员之间的距离或交集；以及

出现以下任一情况时，控制报警器报警：

在所述叉车与人员之间的距离小于安全距离的情况下；及

在所述叉车与人员之间的交集大于指定比例的情况下；

其中，获取现场监控数据包括获取现场监控视频，提取出所述现场监控视频中的设定帧画面。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述叉车与人员之间的距离包括：

根据所述设定帧画面中的叉车与人员的显像大小，动态设定叉车与人员在所述拍摄图片中的站位矩形框；

计算叉车与人员在所述拍摄图片中的站位矩形框之间的欧式几何距离；及

根据计算得到的所述叉车与人员之间的欧式几何距离计算叉车与人员之间的实际距离。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据以下公式计算所述叉车与人员之间的欧式几何距离：

其中，dist(forklift，passer)表示叉车与人员之间的欧式几何距离，forklift为叉车坐标；passer为作业人员坐标；i代表坐标维度，n表示所述设定帧画面的维度；

根据以下公式计算所述叉车与人员之间的实际距离：

distance＝parameter*dist

其中，distance表示叉车与人员之间的实际距离，dist表示计算得到的所述叉车与人员之间的欧式几何距离，parameter表示预存的像素距离到真实空间距离的转换矩阵。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据以下公式计算所述叉车与人员之间的交集：

IoU(parts，passer)＝parts(x,y,w,h)∩passer(x,y,w,h)

其中，parts表示叉车，passer表示人员，x，y分别表示所述站位矩形框的两个顶点坐标，w表示所述站位矩形框的宽度，h表示所述站位矩形框的高度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述叉车与人员之间的距离小于安全距离或所述叉车与人员之间的交集大于指定比例的情况下，截取所述现场监控数据中对应帧的画面，并将截取到的所述画面发送至监控中心。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述计算叉车与人员之间的距离或交集前，所述方法还包括：

将所述现场监控数据作为训练数据，通过深层卷积神经网络算法调参迭代训练出预测计算模型，其中所述计算叉车与人员之间的距离或交集以进行相应所述报警为根据所述预测计算模型进行预测，并根据预测结果进行报警；以及

在训练所述预测计算模型的过程中，根据所述训练数据的召回率、精确率计算所训练的所述预测计算模型平均正确率。

7.一种叉车操作的风险预警系统，其特征在于，所述系统包括：

数据获取模块，用于获取现场监控数据；

控制器，用于执行以下操作：

根据获取到的所述现场监控数据，计算叉车与人员之间的距离或交集；以及

出现以下任一情况时，控制报警器报警：

在所述叉车与人员之间的距离小于安全距离的情况下；及

在所述叉车与人员之间的交集大于指定比例的情况下；

其中，获取现场监控数据包括获取现场监控视频，提取出所述现场监控视频中的设定帧画面。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述计算所述叉车与人员之间的距离包括：

根据所述设定帧画面中的叉车与人员的显像大小，动态设定叉车与人员在所述拍摄图片中的站位矩形框；

计算叉车与人员在所述拍摄图片中的站位矩形框之间的欧式几何距离；及

根据计算得到的所述叉车与人员之间的欧式几何距离计算叉车与人员之间的实际距离。