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基于深度学习与机器视觉的起重机吊装安全监测方法
作者姓名:薛志钢  许晨旭  巫波  闻东东
作者单位:1. 江苏省特种设备安全监督检验研究院;2. 徐州工程学院
基金项目:国家市场监督管理总局科技计划项目(2021MK044);;江苏省高等学校自然科学研究面上项目(21KJB470031);
摘    要:随着我国经济的快速发展,各类大型工程层出不穷,对起重机吊装作业的需求不断增加。然而,吊装作业过程中依然存在众多的安全隐患,极易造成人员伤亡等安全事故。因此,该文提出一种基于深度学习和机器视觉的起重机吊装安全监测方法。将深度学习与机器视觉相结合对监控图像中的被吊物和工人进行识别和定位,同时可自主判断工人是否佩戴安全帽。根据监测模型的识别和定位信息,获得工人与被吊物之间的空间关系,为起重机吊装过程提供安全预警信息。为了提高所提方法的实用性和便携性,开发一个起重机吊装安全智能监测系统,不仅可以实时显示监控图像的识别结果,而且能够输出场景的语义描述、发出安全预警信号。

关 键 词:深度学习  机器视觉  吊装监测  智能监测  安全预警
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