[发明专利]一种基于机器视觉的岸桥船侧防砸人检测方法与系统

说明书

本发明提供了一种基于机器视觉的岸桥船侧防砸人检测方法与系统，其中该方法包括：利用机器视觉技术得到目标的检测框，将第二摄像机的人员检测框变换到第一摄像机的图像坐标系中；根据当前吊具检测框的位置、尺寸和吊具到摄像机的距离实时计算出当吊具下降到人员高度时的预估吊具像素坐标；使用预估吊具和人员检测框像素坐标确定吊具与人员的距离；当吊具与人员的距离小于安全距离时，产生报警信息。本发明通过深度估计网络和摄像机成像原理计算出人员和吊具到摄像机的距离，据此预估出吊具下降到人员高度时吊具与人员的距离，同时根据该距离值生成报警信息，解决了因船舶到摄像机高度变化而导致无法自动进行吊具防砸人报警判断的问题。

技术领域

本发明涉及港口岸桥作业安全辅助技术领域，具体而言，涉及一种基于机器视觉的岸桥船侧防砸人检测方法与系统。

背景技术

集装箱作为现代物流运输过程中的重要载体，对集装箱的装卸作业效率直接影响到整个港口运输效率。岸桥是指岸边用的桥式转载设备，用于将集装箱从船舶卸到码头或从码头装在船舶中的重要作业工具。岸桥在装船作业过程中，岸桥先将集装箱从陆侧吊起，由空中运输到集装箱船的上方，再下放到船舶的指定位置。由于集装箱在船舶上是叠放的，上下集装箱直接通过锁垫进行连接，防止船舶颠簸时集装箱倾倒。岸桥在下放集装箱前，需要由工人在底层集装箱上安装好锁垫，并指挥岸桥司机下放集装箱。由于岸桥设备巨大，岸桥司机在二十几米的空中，再加上吊具和吊具所吊集装箱的遮挡，岸桥司机不容易看到吊具下方的人员，可能会发生吊具砸到人员的安全事故，一旦发生功安全事故不仅会造成人员伤亡，还会严重影响作业效率。检测出人员和吊具的距离，是保证不发生吊具砸人事故的前提，但是集装箱船是漂浮在水面上，由于潮汐、装船作业导致船舶载重的变化，导致船舶的作业面高度也在变化，因此很难采用自动化方法来检测人员位置，而使用人工来监控，其成本会变高。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的岸桥船侧防砸人检测方法与系统。

一种基于机器视觉的岸桥船侧防砸人检测方法，包括：

步骤1：使用至少两个摄像机从不同角度获取岸桥船侧放箱作业时的人员和吊具图像；

步骤2：将所述人员和吊具图像输入到吊具和人员检测网络模型中得到人员和吊具检测框；

步骤3：将第二摄像机的人员检测框变换到第一摄像机的图像坐标系中，获得融合后的人员检测框像素坐标；

步骤4：根据所述人员检测框像素坐标得出人员所在位置的高度值；

步骤5：根据第一摄像机的内参数据和获取的吊具检测框的像素坐标计算出吊具下降到人员所在位置的高度时的吊具检测框的预估像素坐标；

步骤6：根据所述吊具检测框的预估像素坐标和所述人员检测框像素坐标确定吊具与人员的距离；

步骤7：当吊具与人员的距离小于安全距离时，产生吊具防砸报警信息。

优选的，在所述步骤2，之前还包括：获取吊具和人员的图像，将所述吊具和人员的图像输入到神经网络中进行训练得到吊具和人员检测网络模型。

优选的，所述步骤4：根据所述人员检测框像素坐标得出人员所在位置的高度值，包括：

步骤4.1：获取第一摄像机采集的作业面场景图像，建立作业面场景深度估计训练样本数据库，根据所获得的作业面场景深度估计训练样本数据库训练深度估计网络模型；

步骤4.2：将第一摄像机在岸桥船侧放箱作业时采集的图像输入到深度估计网络模型中得到作业面深度数据；

步骤4.3：根据所述人员检测框像素坐标和作业面深度数据得出人员所在位置的高度值。

本发明还提供了一种基于机器视觉的岸桥船侧防砸人检测系统，包括：