基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统技术方案

本发明专利技术公开了基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统，涉及起重机技术领域，解决了现有技术中在起吊区域经常有工作人员流动，且工作人员的目标较小，容易被遮挡，起吊重物时撞击到人员，也会给人员造成致命伤害的问题。包括AI视觉识别和UWB定位模块和防撞控制模块，A I视觉识别和UWB定位模块用于识别起吊区域的人和物，检测起重机起重臂的位置和人员的位置。本发明专利技术提出的基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统，起重机起重臂摄像头跟随起重机起重臂的位置移动而移动，起重机起重臂UWB探针安装在起重机起重臂上，能够获知起重机起重臂的位置，同时了解起重机起重臂周围的环境变化，降低被撞的风险。降低被撞的风险。降低被撞的风险。

【技术实现步骤摘要】
基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统


[0001]本专利技术涉及智能装备领域，特别涉及基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统。

技术介绍

[0002]人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在起重机在吊装运行过程中，操作人员当发现吊装对象周围出现可能的危险人员物品时，会按下起重机紧急停止按钮，以实现起重机运行的紧急应急停止，但这种常规操作方式容易受操作人员的操作状态影响，紧急停止时机不易把握，安全风险高，不能提前规划避障方案，不能实现智能控制。
[0003]中国专利CN106495005B公开了一种起重机防撞检测控制系统，该检测系统用于检测安装在高空中有人操控的桥机与位于地面上无人操作自动运行的门机互相配合的工作过程，上层桥机为有人操作起重机，桥机运行受控于地面调度员的随机调动。该系统采用激光扫描仪、小车安全限位开关和多个PLC控制单元的相互作用，采用激光扫描仪扫描作业区域物体的轮廓编程设定扫描物体的预警减速与防撞报警轮廓，并连锁上层起重机起升与小车安全信号实现上层起重机主动检测、主动防撞控制，下层起重机自主自动运行中被动防撞躲避或停止运行控制，中控室综合监控紧急干预的防撞控制，安全性更高、控制方法更符合现场工艺需求。
[0004]该申请虽然在一定程度上解决了
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中的问题，但是该申请中存在以下问题：1、该系统没有针对起吊区域的人员进行防撞检测，主要针对两层作业的起重机的防撞进行检测，不能智能判断人员位置；2、在起吊区域经常有工作人员流动，且工作人员的目标较小，容易被遮挡，起吊重物时撞击到人员，也会给人员造成致命伤害，不能智能优化避障方案，避障效率不高。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统，设置有AI视觉识别和UWB定位模块和防撞控制模块，AI视觉识别和UWB定位模块采用人工智能终端实时读取摄像头图像数据，并通过硬件加速后的深度学习网络模型对图像进行推理，检测出图像中存在的人或物，并给出其起始坐标位置及区域范围，定位单元收集起重机起重臂和人员的位置信息，通过之前标定的区域进行透视变换，计算出图像中人或物的距离，将AI视觉识别技术和UWB定位技术结合，既能从视觉上判断是否有人员存在被撞风险，也能通过UWB定位技术观察到被物体遮挡的人员，从而避免人员被撞；起重机起重臂摄像头跟随起重机起重臂的位置移动而移动，拍摄起重机起重臂移动过程的中的环境变化，起重
机起重臂UWB探针安装在起重机起重臂上，能够获知起重机起重臂的位置，同时了解起重机起重臂周围的环境变化，第一时间获知人员位置，降低被撞的风险；设置有起吊区域摄像头和工作环境摄像头，能够拍摄环境内的人员流动，在人员靠近起重机起重臂前，及时制止，起到防撞预防作用，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统，包括AI视觉识别和UWB定位模块和防撞控制模块，所述AI视觉识别和UWB定位模块用于识别起吊区域的人和物，检测起重机起重臂的位置和人员的位置，完成吊装空间的动态三维模型建设，检测移动的障碍物，在线计算负载与障碍物的位置信息和尺度信息以及运行信息，并进行碰撞预测，所述AI视觉识别和UWB定位模块包括采集单元、定位单元、建模单元、预测单元和警报单元，采集单元、定位单元、建模单元、预测单元和警报单元依次连接；
[0007]所述防撞控制模块用于获取可能发生碰撞的预测信息，控制起重机的启停和速度调整，及时预警可能发生的碰撞，通知人员撤离，所述防撞控制模块包括控制器、变频器和声光报警单元，控制器分别与变频器、声光报警单元电性连接。
[0008]优选的，所述AI视觉识别和UWB定位模块的工作过程包括以下步骤：
[0009]S11：采集单元采集起重机起重臂周围起吊区域和整个工作环境的图像信息，人工智能终端实时读取摄像头图像数据，并通过硬件加速后的深度学习网络模型对图像进行推理，检测出图像中存在的人或物，并给出其起始坐标位置及区域范围；
[0010]S12：定位单元收集起重机起重臂和人员的位置信息，通过之前标定的区域进行透视变换，计算出图像中人或物的距离；
[0011]S13：建模单元根据人或物的坐标位置以及距离，分别得到负载、动态障碍物和静态障碍物的三维坐标，获得动态模型图；
[0012]S14：预测单元根据动态模型图预测负载是否与动态障碍物或静态障碍物发生碰撞，得到预测结果；
[0013]S15：警报单元用于将预测信息传送给防撞控制模块。
[0014]优选的，所述采集单元包括起重机起重臂摄像头、起吊区域摄像头、工作环境摄像头和AI视觉识别终端，起重机起重臂摄像头、起吊区域摄像头、工作环境摄像头均与AI视觉识别终端电性连接，起重机起重臂摄像头安装在起重机起重臂的侧壁上，起吊区域摄像头设置在起吊区域的边缘位置，起吊区域摄像头设置有两组以上，起吊区域摄像头上设置有位置感应传感器，位置感应传感器用于感应起重机起重臂的位置，工作环境摄像头覆盖整个工作区域，AI视觉识别终端分别识别重机起重臂摄像头、起吊区域摄像头和工作环境摄像头拍摄图像中的人员位置和流动方向。
[0015]优选的，所述采集单元的工作流程包括以下步骤：
[0016]S111：起重机起重臂摄像头跟随起重机起重臂移动位置，拍摄整个起吊路径，AI视觉识别终端识别是否出现人员和障碍物；
[0017]S112：起吊区域摄像头感应到起重机起重臂位置靠近，自动开启拍摄，AI视觉识别终端识别是否出现人员进入到起吊区域内，出现人员进入到起吊区域内，预测单元和警报单元进行预测和报警处理；
[0018]S113：工作环境摄像头拍摄整个工作环境，AI视觉识别终端识别人员流动情况，发
现靠近起吊区域的人员或者正向起吊区域流动的人员，预测单元和警报单元进行预测和报警处理。
[0019]优选的，所述定位单元包括起重机起重臂UWB探针、人员UWB探针和UWB基站，起重机起重臂UWB探针、人员UWB探针分别与UWB基站通信连接。
[0020]优选的，所述防撞控制模块的工作过程包括以下步骤：
[0021]S21：控制器接收预测单元和警报单元传导的预测或者报警信息，由远程指挥人员查看，远程人员给出指令或者控制器根据警报等级自行给出指令；
[0022]S22：控制器将指令传给变频器和声光报警单元，变频器控制起重机电机的运转，声光报警单元声光报警，警示人员避让。
[0023]优选的，所述警报等级划分为五级，其中，有人员靠近起吊区域或者向起吊区域方向持续本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统，包括AI视觉识别和UWB定位模块(1)和防撞控制模块(2)，其特征在于：所述AI视觉识别和UWB定位模块(1)用于识别起吊区域的人和物，检测起重机起重臂的位置和人员的位置，完成吊装空间的动态三维模型建设，检测移动的障碍物，在线计算负载与障碍物的位置信息和尺度信息以及运行信息，并进行碰撞预测，所述AI视觉识别和UWB定位模块(1)包括采集单元(11)、定位单元(12)、建模单元(13)、预测单元(14)和警报单元(15)，采集单元(11)、定位单元(12)、建模单元(13)、预测单元(14)和警报单元(15)依次连接；所述防撞控制模块(2)用于获取可能发生碰撞的预测信息，控制起重机的启停和速度调整，及时预警可能发生的碰撞，通知人员撤离，所述防撞控制模块(2)包括控制器(21)、变频器(22)和声光报警单元(23)，控制器(21)分别与变频器(22)、声光报警单元(23)电性连接。2.如权利要求1所述的基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统，其特征在于：所述AI视觉识别和UWB定位模块(1)的工作过程包括以下步骤：S11：采集单元(11)采集起重机起重臂周围起吊区域和整个工作环境的图像信息，人工智能终端实时读取摄像头图像数据，并通过硬件加速后的深度学习网络模型对图像进行推理，检测出图像中存在的人或物，并给出其起始坐标位置及区域范围；S12：定位单元(12)收集起重机起重臂和人员的位置信息，通过之前标定的区域进行透视变换，计算出图像中人或物的距离；S13：建模单元(13)根据人或物的坐标位置以及距离，分别得到负载、动态障碍物和静态障碍物的三维坐标，获得动态模型图；S14：预测单元(14)根据动态模型图预测负载是否与动态障碍物或静态障碍物发生碰撞，得到预测结果；S15：警报单元(15)用于将预测信息传送给防撞控制模块(2)。3.如权利要求2所述的基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统，其特征在于：所述采集单元(11)包括起重机起重臂摄像头(111)、起吊区域摄像头(112)、工作环境摄像头(113)和AI视觉识别终端(114)，起重机起重臂摄像头(111)、起吊区域摄像头(112)、工作环境摄像头(113)均与AI视觉识别终端(114)电性连接，起重机起重臂摄像头(111)安装在起重机起重臂的侧壁上，起吊区域摄像头(112)设置在起吊区域的边缘位置，起吊区域摄像头(112)设置有两组以上，起吊区域摄像头(112)上设置有位置感应传感器，位置感应传感器用于感应起重机起重臂的位置，工作环境摄像头(113)覆盖整个工作区域，AI视觉识别终端(114)分别识别重机起重臂摄像头(111)、起吊区域摄像头(112)和工作环境摄像头(113)拍摄图像中的人员位置和流动方向。4.如权利要求3所述的基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统，其特征在于：所述采集单元(11)的工作流程包括以下步骤：S111：起重机起重臂摄像头(111)跟随起重机起重臂移动位置，拍摄整个起吊路径，AI视觉识别终端(114)识别是否出现人员和障碍物；S112：起吊区域摄像头(112)感应到起重机起重臂位置靠近，自动开启拍摄，AI视觉识别终端(114)识别是否出现人员进入到起吊区域内，出现人员进入到起吊区域内，预测单元(14)和警报单元(15)进行预测和报警处理；
S113：工作环境摄像头(113)拍摄整个工作环境，AI视觉识别终端(114)识别人员流动情况，发现靠近起吊区域的人员或者正向起吊区域流动的人员，预测单元(14)和警报单元(15)进行预测和报警处理。5.如权利要求1所述的基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统，其特征在于：所述定位单元(12)包括起重机起重臂UWB探针(121)、人员UWB探针(122)和UWB基站(123)，起重机起重臂UWB探针(121)、人员UWB探针(122)分别与UWB基站(123)通信连接。6.如权利要求1所述的基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统，其特征在于：所述防撞控制模块(2)的工作过程包括以下步骤：S21：控制器(21)接收预测单元(14)和警报单元(15)传导的预测或者报警信息，由远程指挥人员查看，远程人员给出指令或者控制器(21)根据警报等级自行给出指令；S22：控制器(21)将指令传给变频器(22)和声光报警单元(23)，变频器(22)控制起重机电机的运转，声光报警单元(23)声光报警，警示人员避让。7.如权利要求6所述的基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统，其特征在于：所述警报等级划分为五级，其中，有人员靠近起吊区域或者向起吊区域方向持续移动，预测单元(14)预测无撞击可能，警报单元(15)给出一级警报；有人员进入到起吊区域，预测单元(14)预测无撞击可能，警报单元(15)给出二级警报；有人员在起吊区域活动作业，预测单元(14)预测无撞击可能，警报单元(15)给出三级警报；有人员在起吊区域活动作业，预测单元(14)预测有撞击可能，警报单元(15)给出四级警报；有人员在起重机起重臂负载下方或者起重机起重臂的必经行程上，预测单元(14)预测有撞击可能，警报单元(15)给出五级警报。8.如权利要求7所述的基于AI视觉和UWB技术起重机起吊区域的人员防撞系统，其特征在于：所述控制器(21)的工作流程包括以下步骤：S221：控制器(21)接收到一级警报或者二级警报后，发送信息给声光报警单元(23)，声光报警单元...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨宁，李保平，
申请(专利权)人：深圳唯创安全技术有限公司，
类型：发明
国别省市：