[发明专利]一种塔吊倾斜度测量方法

说明书

本发明一种塔吊倾斜度测量方法，通过图像采集设备采集塔吊图像，首先对采集图像进行识别和分割，得出塔身图片；然后对塔身图片进行直线特征检测，之后通过聚类过程得到塔身的主要轮廓直线，最后将塔身的主要轮廓直线与预设立项直线进行运算，求得平均差值，并以此求得塔吊倾斜角度；并且将塔吊倾斜角度与安全阈值作比较，判断塔吊倾斜角度是否处于安全状态；本发明提高了塔吊测量效率以及减少了测量难度，并降低了安全隐患。

技术领域

本发明属于塔式起重机设备技术领域，尤其涉及一种塔吊倾斜度测量方法。

背景技术

塔吊在安装和使用过程中，如果塔吊的倾斜度较大会出现塔吊倒塌的情况，并且考虑到现在建造工地的密集程度高，原有的人工测量方法受到一定程度的限制；因此考虑以图像数据为基础提出塔吊的倾斜度测量算法具有重要意义。

发明内容

本发明的目的在于：针对上述问题，提供一种塔吊倾斜度测量方法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种塔吊倾斜度测量方法，包括以下步骤：

(1)图像采集设备采集塔吊图片I₁；

(2)对塔吊图片I₁中的塔身进行识别和分割，获得塔身图片I₂；

(3)对塔身图片I₂进行直线特征检测，保留塔身图片I₂直线倾斜角度与90°做差且差值小于阙值的直线，获得初始直线集合l₁；

(4)再通过聚类得到塔身的主要轮廓直线集合L；

(5)塔身的主要轮廓直线集合L与预设立项直线对比，得到主要轮廓直线集合L的平均差值L_ave；

(6)得到塔身倾斜角度。

进一步，所述图像采集设备持续保持水平状态进行塔吊图片I1采集，并将采集的塔吊图片进行上传缓存。

进一步，通过TensorFlow训练，识别塔吊图片I1中的塔身信息和位置，将塔身从塔吊图片I₁中分割，得到塔身图片I₂。

进一步，所述直线特征检测算法为CannyLines直线检测算法，具体表达式子如下：

r＝x cosθ+y sinθ

其中，r为到直线的几何垂直距离，θ为r与x轴的夹角，x、y为直线上的任意点。

进一步，步骤3所述阙值为20°。

进一步，步骤4中，所述的聚类方法为：

首先计算初始直线集合l₁中所有直线倾斜角的算术平均值θ_ave，之后将θ_ave同90°作差得到平均偏差阈值τ_ave，最后只保留初始直线集合l₁中直线倾斜角与90°作差且差值小于τ_ave的直线。

进一步，步骤4中，所述的平均偏差阈值τ_ave和θ_ave具体为：

(n＞0,n为整数)

其中，θ₁为第一条直线的直线倾斜角，θ₂为第二条直线的直线倾斜角，...，θ_n为第n条直线的直线倾斜角，n为直线倾斜角集合θ的直线倾斜角总个数。