【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于核电，具体涉及一种吊装作业危险区域入侵检测方法及装置。
技术介绍
1、吊装作业在工业和建筑领域非常普遍，用于提升和搬运重物，例如钢材、容器和机械设备。由于吊装作业通常涉及到大型和重型物体，存在潜在的安全风险，必须按照规范进行作业。在吊装作业中要求，吊物下不能站人，而在实际操作中，作业人员往往因为疏忽导致未完全按照规范操作。
2、相关技术关于危险区域入侵检测的算法中，大多是对划定好的区域进行检测，并且是建立在平面坐标系上，不能精准的标识出真实的危险区域，从而导致出现很多误报的现象。高寒等提出一种基于机器视觉的施工危险区域侵入行为识别方法，通过对背景图像进行建模，对运动目标的检测来识别所画危险区域的工人，对近景识别效果不错，但是此方法如果在监控区域内已存在的物品，吊车等其他物体的移动也会被识别出，导致误报，其中若在远景的图像中更容易遗漏目标。李瑛基于yolov5检测方法对施工危险区人员入侵识别研究，利用单目相机测距方式测量施工现场人员和机械危险源间的距离判别，完成了测距目标选点，实现了测距模型的有效性，但该模型只在平坦的地面上表现良好，对一些稍微复杂的施工场景准确性太低。因此，需要有效检测吊物下是否有人，并进行及时预警，提高吊装作业的安全性，减少事故和伤害。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题，提供了一种吊装作业危险区域入侵检测方法及装置。
2、根据本公开实施例的一方面，提供一种吊装作业危险区域入侵检测方法，通过步骤1步骤5建立双目立体视
3、步骤1，图像获取：采用第一相机和第二同时捕获图像，第一相机和第二相机的摄像头之间具有预设距离，且内参保持一致，光轴保持平行；
4、步骤2，相机标定：确定每个相机的内参矩阵和外参矩阵，然后加入透镜畸变参数引入计算矩阵表达式，结合最小二乘法求出畸变参数；
5、步骤3，图像消畸：在畸变参数被估计并验证后，采用畸变参数并通过极线约束进行极线校正，将第一相机采集的图像经图像消畸处理得到第一图像，将第二相机采集的图像经图像消畸处理得到第二图像，使得第一图像和第二图像具有相同的纵坐；
6、步骤4，立体匹配：对于第一图像中的每个目标区域，在第二图像中进行搜索，寻找与该目标区域相匹配的匹配区域，根据各目标区域与对应的匹配区域确定第一相机与第二相机之间的视差值；
7、步骤5，三维重建：根据步骤4确定的视觉差值，以及第一相机、第二相机的内部参数和外部参数相结合，形成双目立体视觉架构，采用双目立体视觉架构将第一相机和第二相机采集图像的各像素点映射到三维空间中。
8、在一种可能的实现方式中，通过步骤6至步骤10建立施工危险分区模型，包括：
9、步骤6，获取标注数据集：获取多个真实场景图片，各真实场景图片已标注吊车的吊钩和吊钩下的物品；
10、步骤7，模型训练：通过标注数据集，对yolov5目标检测网络进行训练，得到训练后的模型；
11、步骤8，目标定位：采用训练后的模型通过边缘拟合得到识别目标的边缘图像矩形，宽为w，高为h，得到矩形的形心点(xc,yc)并作为后续的定位点，随后通过上述步骤1至步骤5得到该定位点在相机中空间坐标(xc，yc，zc)；
12、步骤9，危险范围划定：基于步骤8得到的定位点形成策略a和策略b，策略a包括：如果识别到了吊钩下的物品，根据该物品定位点划定危险范围，策略b包括：如果未识别吊钩下物品只识别到了吊钩，则根据吊钩定位点划定危险范围；
13、步骤10，系统整合：将双目立体视觉架构和施工危险分区模型集成在嵌入式边缘模型中，并集成双目摄像头输入、模型转换、算法仲裁，告警策略逻辑，构成完整的吊装作业危险区域入侵检测模型。
14、在一种可能的实现方式中，策略a包括：如果识别到了吊钩下的物品，根据该物品定位点p(xc，yc，zc)划定危险范围：
15、x∈(xc-w/2+p,xc+w/2+p)，y∈(yc,h)，z∈(yc-h/2+p,yc+h/2+p)，其中p参数为用户自定义的扩容范围；
16、策略b包括：如果未识别吊钩下物品只识别到了吊钩，则根据吊钩定位点m(xc，yc，zc)划定危险范围：x∈(xc-p,xc+p)，y∈(yc,h)，z∈(yc-p,yc+p)。
17、根据本公开实施例的另一方面，提供一种吊装作业危险区域入侵检测装置，所述装置包括：
18、获取模块，用于图像获取：采用第一相机和第二同时捕获图像，第一相机和第二相机的摄像头之间具有预设距离，且内参保持一致，光轴保持平行；
19、标定模块，用于相机标定：确定每个相机的内参矩阵和外参矩阵，然后加入透镜畸变参数引入计算矩阵表达式，结合最小二乘法求出畸变参数；
20、消畸模块，用于图像消畸：在畸变参数被估计并验证后，采用畸变参数并通过极线约束进行极线校正，将第一相机采集的图像经图像消畸处理得到第一图像，将第二相机采集的图像经图像消畸处理得到第二图像，使得第一图像和第二图像具有相同的纵坐；
21、匹配模块，用于立体匹配：对于第一图像中的每个目标区域，在第二图像中进行搜索，寻找与该目标区域相匹配的匹配区域，根据各目标区域与对应的匹配区域确定第一相机与第二相机之间的视差值；
22、重建模块，用于三维重建：根据步骤4确定的视觉差值，以及第一相机、第二相机的内部参数和外部参数相结合，形成双目立体视觉架构，采用双目立体视觉架构将第一相机和第二相机采集图像的各像素点映射到三维空间中。
23、根据本公开实施例的另一方面，提供一种吊装作业危险区域入侵检测装置，所述装置包括：
24、处理器；
25、用于存储处理器可执行指令的存储器；
26、其中，所述处理器被配置为执行上述的方法。
27、根据本公开实施例的另一方面，提供一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。
28、本公开的有益效果在于：本公开的吊装作业危险区域入侵检测方法和装置，结合目标检测和双目立体视觉技术，实现三维坐标建模，对危险区划分更具有真实性、准确性。本公开的装置不需要任何外接设备，属于开箱即用装置，不仅解决施工现场自动化安全管理问题，也是对传统平面区域入侵检测技术的一次创新。针对吊装作业危险区域入侵检测，能够有效提高危险区域范围的准确性，有效解决安全员无法全天候全区域值守、复杂环境识别效果差等问题。
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1.一种吊装作业危险区域入侵检测方法，其特征在于，通过步骤1步骤5建立双目立体视觉架构，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过步骤6至步骤10建立施工危险分区模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，策略A包括：如果识别到了吊钩下的物品，根据该物品定位点P(Xc，Yc，Zc)划定危险范围：
4.一种吊装作业危险区域入侵检测装置，其特征在于，所述装置包括：
5.一种吊装作业危险区域入侵检测装置，其特征在于，所述装置包括：
6.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至3中任意一项所述的方法。
【技术特征摘要】
1.一种吊装作业危险区域入侵检测方法，其特征在于，通过步骤1步骤5建立双目立体视觉架构，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过步骤6至步骤10建立施工危险分区模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，策略a包括：如果识别到了吊钩下的物品，根据该物品定位点p(xc，yc，zc)...
【专利技术属性】
技术研发人员：李景鑫，王礼坤，石洋，赵科，梁定明，李小波，陈有艺，王屹锟，李磊，
申请(专利权)人：海南核电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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