基于深度学习的吊钩防脱装置检测方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的吊钩防脱装置检测方法，具体为：从监控视频中获取含有吊钩的吊钩图像并进行人工标注作为样本数据，构建神经网络模型并训练，将实时获取的监控视频输入到训练好的神经网络模型中，得出吊钩目标和防脱装置目标，计算吊钩目标和防脱装置目标的交并比若吊钩的N个暂计结果均为暂未安装防脱装置，则该吊钩的检测结果即为未安装防脱装置，并将输出检测结果；该待测组检测完毕。本发明专利技术的有益效果是：本发明专利技术通过目标检测技术能够对作业中吊车吊钩是否安装防脱装置实现实时检测，不仅满足管理要求，而且能够及时发现未安装防脱装置的吊钩并发出预警，避免意外的发生。意外的发生。意外的发生。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的吊钩防脱装置检测方法


[0001]本专利技术涉及目标检测
，特别涉及一种能够对业务场景中吊车吊钩的防脱装置进行检测的方法。

技术介绍

[0002]伴随深度学习技术的快速发展，目标检测作为计算机视觉的重要分支被广泛应用于安防、工业、无人驾驶等多个领域。在一些户外工地作业中，吊车被用来吊运大型重物并且使用十分频繁。为了防止吊物从吊钩脱落，作业中的吊钩是必须安装防脱装置，从很大程度上可以避免意外的发生。
[0003]《中国石化起重作业安全管理规定》“3管理内容及要求
”‑“
3.4起重操作人员应遵守以下规定
”‑“
3.4.4在制动器、安全装置失灵、吊钩防松装置损坏、钢丝绳损伤达到报废标准等起重设备、设施处于非完好状态时，禁止起重操作”，油田内部管理要求必须对作业中的吊车是否安装防脱装置进行实时监测，尽最大可能降低现意外发生的几率。因此，想到利用目标检测技术将一些未安装防脱装置的吊钩检测出来并预警发，保障生命安全，同时满足了管理要求。

技术实现思路

[0004]为了能够实现实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于深度学习的吊钩防脱装置检测方法，其特征在于，所述检测方法为：步骤1：利用监控设备获取工地吊车作业中吊钩位置的监控视频；步骤2：从步骤1的监控视频中获取含有吊钩的吊钩图像；步骤3：对步骤2获取到的吊钩图像进行人工标注作为样本数据；其中，人工标注是对样本数据中吊钩和防脱装置分别进行标注，75％标注后的样本数据作为训练样本，25％标注后的样本数据作为测试样本；步骤4：构建神经网络模型，并利用训练样本和测试样本对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；步骤5：利用作业工地的监控设备获取实时的监控视频，并间隔获取连续的N帧待测吊钩图像作为一组待测组；步骤6：将属于同一待测组的待测吊钩图像输入到训练好的神经网络模型中，得出吊钩目标和防脱装置目标，并提取吊钩目标和防脱装置目标的坐标；步骤：7：计算同一帧待测吊钩图像中的吊钩目标和防脱装置目标的交并比；若吊钩目标与任一其它防脱装置目标的交并比均小于0.05，则该吊钩目标未匹配到相应的防脱装置目标，将该吊钩目标计为暂未安装防脱装置，反之计为已安装防脱装置；步骤8：计算N帧待测吊钩图像中，吊钩目标与任一其它防脱装置目标的交并比，每个吊钩得出对应的N个暂计结果，若吊钩的N个暂计结果均为暂未安装防脱装置，则该吊钩的检测结果即为未安装防脱装置，并将输出检测结果；该待测组检测完毕；步骤9：重复所述步骤5中的动作，获取到下一待测组，继续重复步骤6
‑
8。2.根据权利要求1所述的检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：王美，丛军，黄珊，李慧颖，于示，苏建国，吕德东，陈健飞，杨欣欣，王逸飞，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心胜利油田检测评价研究有限公司，
类型：发明
国别省市：