【技术实现步骤摘要】
一种塔式起重机吊装安全距离监测装置、方法及存储介质
[0001]本专利技术涉及一种塔式起重机吊装安全距离监测装置、方法及存储介质。
技术介绍
[0002]塔式起重机作为一种无聊吊运装置，进场被用来吊运木方、混凝土、钢筋等建筑类材料，能够提高建筑施工效率，又能减少人力需求，因此，在建筑领域中被广泛应用。
[0003]但塔式起重机在安全管理方面还存在一些缺陷，出了自身质量、安装过程中易发生倒塌和折臂外，在吊运建筑材料时容易发生材料坠落伤人、撞人等事故。用于塔式起重机起吊高度高，具有很大的重力势能，发生吊物坠落伤人事故造成的后果往往比较严重，尽管目前塔吊司机可以观察到吊运的物体，但其所处的位置较高，无法察觉地面上的情况，更加无法准确仔细的判断周围环境状况。虽然塔吊上摄像机能够给塔吊司机提供更加宽阔的视野，但塔吊的吊钩与工人之间的水平距离任然无法准确测量，也不能给塔吊司机提供安全预警信息。
技术实现思路
[0004]针对现有技术中的不足，本专利技术的目的是提供一种能够深层次的理解检测内容，为塔吊司机提供更加详细、准确的安全信息，减少吊物坠落伤人事故的发生的塔式起重机吊装安全距离监测装置、方法及存储介质。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0006]一种塔式起重机吊装安全距离监测装置，包括：
[0007]数据输入模块，用于输入现场塔式起重机安装的摄像机采集的图片数据库或从外部输入图片数库，并对输入的数据集进行分类处理，同时进行基本数据的输入处理；>[0008]数据处理模块，利用模块标记工具对数据集所有图片里的吊钩和工人进行标记，然后利用深度学习算法对训练集进行训练，测试集被用来评估训练模块的识别效果；并通过训练模型对图片进行准确识别和定位，同时获取相应数据；
[0009]人机交互模块，用于显示当前所处工作步骤和工作调节；
[0010]风险识别模块，根据数据输入模块输入的数据进行判断，判断是否超过初始输入的阈值；
[0011]报警模块，对超过风险阈值的进行现场声光警报。
[0012]本专利技术所要解决的另一技术问题为提供一种塔式起重机吊装安全距离监测方法，包括以下步骤：
[0013]通过塔吊上原有的摄像头装置，对塔吊吊钩正下方周边地面进行拍照，将这些图片组成数据集；
[0014]将数据集中图片文件格式命名，其中数据集中部分图片作为训练集和验证集，部分图片作为测试集；
[0015]利用标记工具对数据集所有图片里的塔吊吊钩和工人进行标记；
[0016]利用深度学习算法训练集进行训练，测试集被用来评估训练模型的识别效果；
[0017]通过训练模型对图片中的塔吊吊钩和工人进行准确识别和定位，进而获取塔吊吊钩和工人在图片中的像素长度；
[0018]通过实际测量获得塔吊吊钩的实际水平长度、塔吊吊钩像素长度与实际长度之间的比值以及吊钩与工人的像素距离换算得到吊钩与工人的实际水平距离。
[0019]作为优选，其中数据集包含两个类别，一个是塔吊吊钩，另一个是工人。
[0020]作为优选，将数据集中图片文件格式命名为JPG。
[0021]作为优选，其中数据集中80％的图片作为训练集和验证集，20％的图片作为测试集。
[0022]作为优选，通过定位信息，计算吊钩和工人之间的像素长度，计算过程如下：
[0023]当一张图片被输入训练模型后，图片中的吊钩和工人被识别框准确的框选出来，同时识别框的两个角点坐标也被展示在图片上，以图片的左上角为原点坐标(0，0)，水平向右为X轴的正方向，垂直向下为Y轴正方向，假设工人识别框的角点坐标为(x1，y1)和(x2，y2)，吊钩识别框的角点坐标为(m1，n1)和(m2，n2)，根据这些角点坐标获得每类识别框的中心点坐标：
[0024]工人识别框的中心点坐标为：
[0025][0026]吊钩识别框的中心点坐标为：
[0027][0028]作为优选，所述像素长度与实际长度之间的比值关系式为：d1×
λ1＝d2×
λ2；
[0029]其中d1、d2是摄像头与吊钩或工人在不同瞬时的水平距离，λ1、λ2为吊钩或工人与摄像头距离为d1、d2时的像素长度与实际长度的比值；
[0030]由此可得工人实际像素长度与实际水平长度的比值为
[0031]其中，H为摄像头距离地面的高度，h为吊钩距离地面的高度，l0为吊钩在图像中的像素长度，l为吊钩的实际水平长度，λ是工人所处平面的像素长度与实际长度的比值；
[0032]最后可以得到工人与吊钩的水平距离其中d0为工人与吊钩的像素距离。
[0033]作为优选，塔式起重机上的监控摄像机能够根据吊钩高度的变化而改变，摄像机焦距(f)、吊钩像素长度与实际水平长度比值(λ)、以及吊钩与摄像机之间的距离d三者之间的关系如下：
[0034]通过获得起始状态下摄像机的焦距(f1)、吊钩像素长度与实际水平长度比值(λ1)、以及吊钩与工人之间的水平距离H1，塔式起重机在吊装工作工程中，随着吊钩高度的变化，吊钩像素长度与实际水平长度比值可以通过监测模型计算得到，若知道了此时摄像机的焦距f2，则可以计算出此刻吊钩与摄像机的实时距离d2；
[0035]同理可得工人实际像素长度与实际水平长度的比值为态，l2为此时摄像机焦距为f2时吊钩的像素长度；
[0036]最后可以得到工人与吊钩的水平距离其中d1为工人与吊钩的初始状态的像素距离。
[0037]本专利技术所要解决的另一技术问题为提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述的方法。
[0038]本专利技术所要解决的另一技术问题为提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现如上述任一项所述的方法。
[0039]本专利技术的有益效果是：
[0040]将深度学习与机器视觉相结合准确的识别和定位图像中的吊钩和工人，根据识别信息计算吊钩与工人之间的水平距离，为塔吊司机提供安全预警，减少吊物坠落伤人事故的发生；由于塔式起重机的监控设备为变焦距摄像机，建立了摄像机焦距、吊钩像素长度与实际水平长度比值、以及吊钩与工人之间的水平距离的三者关系，通过实时获取摄像机的焦距，进一步提升了该方法的便利性，减少了对传统监测系统的依赖。
附图说明
[0041]图1为本专利技术实施例的系统结构图；
[0042]图2为本专利技术安全距离监测流程步骤图；
[0043]图3为本专利技术变焦距安全距离监测流程步骤图；
[0044]图4为本专利技术实施例的塔吊吊装安全距离监测示意图。
具体实施方式
[0045]以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本专利技术。根据下面说明本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种塔式起重机吊装安全距离监测装置，其特征在于，包括：数据输入模块，用于输入现场塔式起重机安装的摄像机采集的图片数据库或从外部输入图片数库，并对输入的数据集进行分类处理，同时进行基本数据的输入处理；数据处理模块，利用模块标记工具对数据集所有图片里的吊钩和工人进行标记，然后利用深度学习算法对训练集进行训练，测试集被用来评估训练模块的识别效果；并通过训练模型对图片进行准确识别和定位，同时获取相应数据；人机交互模块，用于显示当前所处工作步骤和工作调节；风险识别模块，根据数据输入模块输入的数据进行判断，判断是否超过初始输入的阈值；报警模块，对超过风险阈值的进行现场声光警报。2.一种塔式起重机吊装安全距离监测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过塔吊上原有的摄像头装置，对塔吊吊钩正下方周边地面进行拍照，将这些图片组成数据集；将数据集中图片文件格式命名，其中数据集中部分图片作为训练集和验证集，部分图片作为测试集；利用标记工具对数据集所有图片里的塔吊吊钩和工人进行标记；利用深度学习算法训练集进行训练，测试集被用来评估训练模型的识别效果；通过训练模型对图片中的塔吊吊钩和工人进行准确识别和定位，进而获取塔吊吊钩和工人在图片中的像素长度；通过实际测量获得塔吊吊钩的实际水平长度、塔吊吊钩像素长度与实际长度之间的比值以及吊钩与工人的像素距离换算得到吊钩与工人的实际水平距离。3.根据权利要求2所述的塔式起重机吊装安全距离监测方法，其特征在于：其中数据集包含两个类别，一个是塔吊吊钩，另一个是工人。4.根据权利要求2所述的塔式起重机吊装安全距离监测方法，其特征在于：将数据集中图片文件格式命名为JPG。5.根据权利要求2所述的塔式起重机吊装安全距离监测方法，其特征在于：其中数据集中80％的图片作为训练集和验证集，20％的图片作为测试集。6.根据权利要求2
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5中任一项所述的塔式起重机吊装安全距离监测方法，其特征在于：通过定位信息，计算吊钩和工人之间的像素长度，计算过程如下：当一张图片被输入训练模型后，图片中的吊钩和工人被识别框准确的框选出来，同时识别框的两个角点坐标也被展示在图片上，以图片的左上角为原点坐标(0，0)，水平向右为X轴的正方向，垂直向下为Y轴正方向，假设工人识别框的...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾令江，李光辉，沈建泉，黄广杨，彭宏，庞晓君，黎贵超，李剑文，吴荣鹏，
申请(专利权)人：广州工程总承包集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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