CN107911655A - 基于ar的智能装卸执行方法和系统 - Google Patents

基于ar的智能装卸执行方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN107911655A
CN107911655A CN201711142331.9A CN201711142331A CN107911655A CN 107911655 A CN107911655 A CN 107911655A CN 201711142331 A CN201711142331 A CN 201711142331A CN 107911655 A CN107911655 A CN 107911655A
Authority
CN
China
Prior art keywords
video image
handling
unit
target
intelligence
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201711142331.9A
Other languages
English (en)
Inventor
孙云
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sun Yun
Original Assignee
Jiangsu Ai Sibo Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu Ai Sibo Information Technology Co Ltd filed Critical Jiangsu Ai Sibo Information Technology Co Ltd
Priority to CN201711142331.9A priority Critical patent/CN107911655A/zh
Publication of CN107911655A publication Critical patent/CN107911655A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/04—Context-preserving transformations, e.g. by using an importance map
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/44—Decoders specially adapted therefor, e.g. video decoders which are asymmetric with respect to the encoder

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)

Abstract

本发明属于智能装卸的技术领域，具体涉及一种基于AR的智能装卸执行方法和系统；解决的技术问题为：提供一种安全性较高的、能够对装卸过程进行全方位监控的基于AR的智能装卸执行方法和系统；采用的技术方案为：基于AR的智能装卸执行方法，包括：S101，对装卸安全区域内的视频信息进行采集；S102，对采集的视频信息进行解码，输出视频图像；S103，建立视频图像的背景模型；S104，确认视频图像的告警目标；S105，发出告警信号至管理终端，触发联动指令至现场执行设备；可广泛应用于运输领域。

Description

基于AR的智能装卸执行方法和系统
技术领域
本发明属于智能装卸的技术领域，具体涉及一种基于AR的智能装卸执行方法和系统。
背景技术
随着社会生产安全意识的不断提高，各级生产安全管理部门生产安全的管理水平不断提高，各个行业中的生产安全突出问题逐渐显露出来，吊车指挥装卸作业的安全问题日益突出。
目前进站货车的货物装卸由门吊完成，门吊的吊车机组受限于工作空间位置，无法直接看到下方货物，货物装卸必须由装卸人员在下方进行指挥，指挥人员受限于列车车厢高度，只能站在货运列车车厢内指挥门吊进行货运货物的装卸作业，造成货物及吊车设备直接在现场指挥工作人员的头顶，完成货物的装卸过程，存在较大安全隐患。
为确保货运装卸生产安全，急需将现有设备进行整合，对货车装载安全、装载质量等情况进行全方位监管。
发明内容
本发明克服现有技术存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种安全性较高的、能够对装卸过程进行全方位监控的基于AR的智能装卸执行方法和系统。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
基于AR的智能装卸执行方法，包括：S101，对装卸安全区域内的视频信息进行采集；S102，对采集的视频信息进行解码，输出视频图像；S103，建立视频图像的背景模型；S104，确认视频图像的告警目标；S105，发出告警信号至管理终端，触发联动指令至现场执行设备。
优选地，所述确认视频图像的告警目标，具体包括：建立目标特征库；识别视频图像的前景目标；将前景目标与目标特征库进行比对，匹配，则输出告警目标信号，不匹配，则不告警。
优选地，建立视频图像的背景模型，具体包括：对视频图像进行前景和背景的分离；建立初始背景模型；对初始背景模型进行修正。
优选地，所述发出告警信号至管理终端，触发联动指令至现场执行设备之后，还包括：接收管理终端发送的控制信号，控制装卸吊车的动作。
优选地，所述接收管理终端发送的控制信号，控制装卸吊车的动作之后，还包括：对现场执行设备的动作、装卸吊车的动作的实时数据和历史数据进行保存；对管理终端发送的控制信号的实时数据和历史数据进行保存。
相应地，基于AR的智能装卸执行系统，包括：采集设备，用于对装卸安全区域内的视频信息进行采集；解码设备，用于对采集的视频信息进行解码，输出视频图像；建立单元，用于建立视频图像的背景模型；确认单元，用于确认视频图像的告警目标；告警单元，用于发出告警信号至管理终端，触发联动指令至现场执行设备。
优选地，所述确认单元具体包括：目标建立单元，用于建立目标特征库；识别单元，用于识别视频图像的前景目标；匹配单元，用于将前景目标与目标特征库进行比对，匹配，则输出告警目标信号，不匹配，则不告警。
优选地，所述建立单元具体包括：分离单元，用于对对视频图像进行前景和背景的分离；模型建立单元，用于建立初始背景模型；修正单元，用于对初始背景模型进行修正。
优选地，还包括：交互单元，用于接收管理终端发送的控制信号，控制装卸吊车的动作。优选地，还包括：数据库单元，用于对现场执行设备的动作、装卸吊车的动作的实时数据和历史数据进行保存，对管理终端发送的控制信号的实时数据和历史数据进行保存。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
1、本发明能够对装卸过程进行全方位监控，解放吊车地面指挥人员，使其远离列车轨道上方以及集装箱附近的危险区域，提高装卸作业效率，安全性高。
2、本发明能够对现场执行设备的运行数据进行存储及管理，使信息可追溯。
3、本发明中的智能终端，使得施工作业人员，能够对吊车机组进行可视操作，吊车设备进行安全吊装作业。
4、本发明中能够对吊车装卸指挥自主做出判断，可以指挥并发现装载质量问题，同时对装载情况进行拍照及录像，作为货运安全保障的依据。
附图说明
下面结合附图对本发明做进一步详细的说明；
图1为本发明实施例一提供的基于AR的智能装卸执行方法的流程示意图；
图2为本发明实施例一提供的基于AR的智能装卸执行系统的结构示意图；
图3为本发明实施例二提供的基于AR的智能装卸执行系统的结构示意图；
图4为本发明实施例三提供的基于AR的智能装卸执行系统的结构示意图；
图5为本发明实施例四提供的基于AR的智能装卸执行系统的结构示意图；
图6为本发明实施例五提供的基于AR的智能装卸执行系统的结构示意图；
图中：101为采集设备，102为解码设备，103为建立单元，104为确认单元，105为告警单元，106为交互单元，107为数据库单元；
1031为分离单元，1032为模型建立单元，1033为修正单元，1041为目标建立单元，1042为识别单元，1043为匹配单元。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例一提供的基于AR的智能装卸执行方法的流程示意图，如图1所示，基于AR的智能装卸执行方法，包括：
S101，对装卸安全区域内的视频信息进行采集；
S102，对采集的视频信息进行解码，输出视频图像；
S103，建立视频图像的背景模型；
S104，确认视频图像的告警目标；
S105，发出告警信号至管理终端，触发联动指令至现场执行设备。
本发明中，对装卸安全区域内的视频信息进行采集的过程为：在门吊小车支架的上方安装一组向下的摄像头，摄像头的间距需要超过40寸集装箱的宽度，使得摄像头的覆盖的区域超过集装箱的长宽；在安装好摄像头后，首先需要通过参数设置，根据摄像头拍摄的实际效果，校正小车下方集装箱的初始有效包围区域；此外，将安装在小车的一组摄像头所采集到的图像数据进行结合分析，计算出当前吊车下方集装箱的实时有效包围区域，并在施工作业人员使用的管理终端上进行展示，并将有效包围区域用显著的颜色模块突出显示，供施工作业人员参考，以方便进一步操作。
本发明提供的基于AR的智能装卸执行系统能够在发出告警信号至管理终端的同时，触发联动指令至现场执行设备，所述的联动指令包括：执行设备动作指令、摄像机自动录制指令、信息保存指令能，能够对吊车装卸指挥自主做出判断，可以指挥并发现装载质量问题，同时对装载情况进行拍照及录像，作为货运安全保障的依据，保证现场装卸过程得安全运行。
具体地，本发明步骤S102，对采集的视频信息进行解码，输出视频图像的过程中，由于摄像机拍摄的图像，各厂家有自己的编码规则，不利于后期对视频图像的分析，因此，要利用各厂家提供的SDK包，对视频流进行解码，转换为分析软件可识别的视频图像格式。
本实施例中，所述确认视频图像的告警目标，具体包括：建立目标特征库；识别视频图像的前景目标；将前景目标与目标特征库进行比对，匹配，则输出告警目标信号，不匹配，则不告警。
其中，建立目标特征库的过程包括：确定告警目标和忽视目标的类型，并分别对上述两类目标进行建模，利用AI技术进行分类，生成目标特征库；将前景目标与目标特征库进行比对，具体包括：在视频实时监控发现前景目标时，利用目标特征库进行甄别，当目标特征符合告警标准时，立即告警。
本实施例中，设置的告警标准为：吊车下方集装箱的有效包围区域内出现人员，则告警；吊车下方集装箱的有效包围区域内只有轨道，没有车皮，则告警。
具体地，建立视频图像的背景模型，具体包括：对视频图像进行前景和背景的分离；建立初始背景模型；对初始背景模型进行修正。
建立初始背景模型，是指对一段时间范围(如10～30秒)内的视频图像进行分析，将图像中各像素点在这个时间范围内的像素值(R、G、B三分量)进行累加后求平均的方式，所建立的一个与真实背景逼近的背景模型。
对初始背景模型进行修正，是指因为每天的光线是在逐步变化的，而且还有其他一些影响背景改变的因素，所以背景模型不能是建立一次，就永久使用的，要根据实时视频的动态数据，利用加权平均的方式，不断地修正背景模型，使得模型总是逼近当前的真实现场环境。
所述发出告警信号至管理终端，触发联动指令至现场执行设备之后，还包括：接收管理终端发送的控制信号，控制装卸吊车的动作；当触发联动指令至现场执行设备发生运行异常时，施工作业人员可通过管理终端发出控制信号，对现场的装卸吊车进行控制，进一步的保证了现场装卸过程得安全运行。
进一步地，所述接收管理终端发送的控制信号，控制装卸吊车的动作之后，还包括：对现场执行设备的动作、装卸吊车的动作的实时数据和历史数据进行保存；对管理终端发送的控制信号的实时数据和历史数据进行保存；本实施例可对现场执行设备的动作、装卸吊车的动作过程，以及管理终端发送的控制信号的动作过程进行数据保存，便于后期查阅、管理和问题的追责。
图2为本发明实施例一提供的基于AR的智能装卸执行系统的结构示意图，如图2所示，基于AR的智能装卸执行系统，包括：采集设备101，用于对装卸安全区域内的视频信息进行采集；解码设备102，用于对采集的视频信息进行解码，输出视频图像；建立单元103，用于建立视频图像的背景模型；确认单元104，用于确认视频图像的告警目标；告警单元105，用于发出告警信号至管理终端。
图3为本发明实施例二提供的基于AR的智能装卸执行系统的结构示意图，如图3所示，在实施例一的基础上，所述确认单元104具体包括：目标建立单元1041，用于建立目标特征库；识别单元1042，用于识别视频图像的前景目标；匹配单元1043，用于将前景目标与目标特征库进行比对，匹配，则输出告警目标信号，不匹配，则不告警。
图4为本发明实施例三提供的基于AR的智能装卸执行系统的结构示意图，如图4所示，在实施例一的基础上，所述建立单元103具体包括：分离单元1031，用于对对视频图像进行前景和背景的分离；模型建立单元1032，用于建立初始背景模型；修正单元1033，用于对初始背景模型进行修正。
图5为本发明实施例四提供的基于AR的智能装卸执行系统的结构示意图，如图5所示，在实施例一的基础上，还包括：交互单元106，用于接收管理终端发送的控制信号，控制装卸吊车的动作。
图6为本发明实施例五提供的基于AR的智能装卸执行系统的结构示意图，如图3所示，在实施例四的基础上，还包括：数据库单元107，用于对现场执行设备的动作、装卸吊车的动作的实时数据和历史数据进行保存，对管理终端发送的控制信号的实时数据和历史数据进行保存。
此外，本发明还可包括展示单元，用于直观展示现场执行设备的操作数据，并出具分析报表。
本发明通过采集设备能够获取装卸过程的相关数据、图片与影像，科学辅助作业；通过先进的AR(增强现实)提高人机交互效率，辅助提高作业效率，通过先进的CV(计算机视觉)结合深度学习技术提高装卸的智能化；通过高速无线网络通信技术，实现装卸过程数据的快速采集；通过智能终端(视频显示及数据交互)辅助机组操作人员日常装卸操作，将装卸过程的实时信息及时上报平台。
本发明提供的基于AR的智能装卸执行方法和系统，利用先进AR(增强现实)技术、CV(计算机视觉)技术、深度学习技术、物联网技术及高速无线网络通信技术，解放吊车地面指挥人员，使其远离列车轨道上方的危险区域，提高装卸作业效率。
此外，本发明基于AR的智能装卸执行方法和系统，也可应用于对道口人员进行检测。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.基于AR的智能装卸执行方法，其特征在于：包括：
S101，对装卸安全区域内的视频信息进行采集；
S102，对采集的视频信息进行解码，输出视频图像；
S103，建立视频图像的背景模型；
S104，确认视频图像的告警目标；
S105，发出告警信号至管理终端，触发联动指令至现场执行设备。
2.根据权利要求1所述的基于AR的智能装卸执行方法，其特征在于：所述确认视频图像的告警目标，具体包括：
建立目标特征库；
识别视频图像的前景目标；
将前景目标与目标特征库进行比对，匹配，则输出告警目标信号，不匹配，则不告警。
3.根据权利要求1所述的基于AR的智能装卸执行方法，其特征在于：建立视频图像的背景模型，具体包括：
对视频图像进行前景和背景的分离；
建立初始背景模型；
对初始背景模型进行修正。
4.根据权利要求1所述的基于AR的智能装卸执行方法，其特征在于：所述发出告警信号至管理终端，触发联动指令至现场执行设备之后，还包括：
接收管理终端发送的控制信号，控制装卸吊车的动作。
5.根据权利要求4所述的基于AR的智能装卸执行方法，其特征在于：所述接收管理终端发送的控制信号，控制装卸吊车的动作之后，还包括：
对现场执行设备的动作、装卸吊车的动作的实时数据和历史数据进行保存；
对管理终端发送的控制信号的实时数据和历史数据进行保存。
6.基于AR的智能装卸执行系统，其特征在于：包括：
采集设备(101)，用于对装卸安全区域内的视频信息进行采集；
解码设备(102)，用于对采集的视频信息进行解码，输出视频图像；
建立单元(103)，用于建立视频图像的背景模型；
确认单元(104)，用于确认视频图像的告警目标；
告警单元(105)，用于发出告警信号至管理终端，触发联动指令至现场执行设备。
7.根据权利要求6所述的基于AR的智能装卸执行系统，其特征在于：所述确认单元(104)具体包括：
目标建立单元(1041)，用于建立目标特征库；
识别单元(1042)，用于识别视频图像的前景目标；
匹配单元(1043)，用于将前景目标与目标特征库进行比对，匹配，则输出告警目标信号，不匹配，则不告警。
8.根据权利要求6所述的基于AR的智能装卸执行系统，其特征在于：所述建立单元(103)具体包括：
分离单元(1031)，用于对对视频图像进行前景和背景的分离；
模型建立单元(1032)，用于建立初始背景模型；
修正单元(1033)，用于对初始背景模型进行修正。
9.根据权利要求6所述的基于AR的智能装卸执行系统，其特征在于：还包括：
交互单元(106)，用于接收管理终端发送的控制信号，控制装卸吊车的动作。
10.根据权利要求9所述的基于AR的智能装卸执行系统，其特征在于：还包括：
数据库单元(107)，用于对现场执行设备的动作、装卸吊车的动作的实时数据和历史数据进行保存，对管理终端发送的控制信号的实时数据和历史数据进行保存。
CN201711142331.9A 2017-11-17 2017-11-17 基于ar的智能装卸执行方法和系统 Pending CN107911655A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711142331.9A CN107911655A (zh) 2017-11-17 2017-11-17 基于ar的智能装卸执行方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711142331.9A CN107911655A (zh) 2017-11-17 2017-11-17 基于ar的智能装卸执行方法和系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107911655A true CN107911655A (zh) 2018-04-13

Family

ID=61846101

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711142331.9A Pending CN107911655A (zh) 2017-11-17 2017-11-17 基于ar的智能装卸执行方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107911655A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109241798A (zh) * 2018-08-28 2019-01-18 江苏博睿通智能装备有限公司 一种行车上的智能识别系统
CN112907105A (zh) * 2021-03-10 2021-06-04 广东电网有限责任公司 基于业务场景的预警方法及装置
CN113353072A (zh) * 2020-03-04 2021-09-07 青岛海尔工业智能研究院有限公司 一种行车控制方法、装置、服务器及介质

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006217554A (ja) * 2005-02-01 2006-08-17 Kokolink:Kk 積み込み・積み降ろし荷物映像監視システム
CN201585079U (zh) * 2010-01-18 2010-09-15 成都成运科技有限责任公司 一种货物列车装载状态安全监测系统
CN102083737A (zh) * 2008-04-25 2011-06-01 三菱重工业株式会社 货物装卸作业用车辆的显示装置
CN102941864A (zh) * 2012-11-09 2013-02-27 武汉翔翼科技有限公司 一种列车装载状态高清监控及超限检测方法
CN202887408U (zh) * 2012-07-25 2013-04-17 三一重机有限公司 报警装置、具有该报警装置的工程机械
CN103332597A (zh) * 2013-07-08 2013-10-02 宁波大榭招商国际码头有限公司 一种基于主动视觉技术的起重机远程操作用监控系统及其实现方法
CN103473791A (zh) * 2013-09-10 2013-12-25 惠州学院 监控视频中异常速度事件自动识别方法
CN104463425A (zh) * 2014-11-14 2015-03-25 交通运输部天津水运工程科学研究所 一种基于LabVIEW的石油化工码头装卸过程安全预警系统
CN204360516U (zh) * 2015-01-24 2015-05-27 北京路通天元科技有限公司 一种翻车机卸后监控及安全报警系统
CN105283777A (zh) * 2014-04-25 2016-01-27 株式会社小松制作所 周边监视系统、作业车辆以及周边监视方法
JP2016020211A (ja) * 2015-09-29 2016-02-04 東芝アルパイン・オートモティブテクノロジー株式会社 荷室監視装置
CN206077577U (zh) * 2016-07-23 2017-04-05 黄启迪 一种监控运输工具装卸货物装置
CN106845890A (zh) * 2016-12-23 2017-06-13 济南博图信息技术有限公司 一种基于视频监控的仓储监控方法及装置
CN206273658U (zh) * 2016-08-30 2017-06-23 北京终南山科技发展有限公司 铁路运输安全监控系统
CN106952479A (zh) * 2017-05-18 2017-07-14 南京云趟信息技术有限公司 一种用于渣土车卸货监测的视频识别方法
CN206529221U (zh) * 2017-02-14 2017-09-29 北京国基科技股份有限公司 港机远程操控系统

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006217554A (ja) * 2005-02-01 2006-08-17 Kokolink:Kk 積み込み・積み降ろし荷物映像監視システム
CN102083737A (zh) * 2008-04-25 2011-06-01 三菱重工业株式会社 货物装卸作业用车辆的显示装置
CN201585079U (zh) * 2010-01-18 2010-09-15 成都成运科技有限责任公司 一种货物列车装载状态安全监测系统
CN202887408U (zh) * 2012-07-25 2013-04-17 三一重机有限公司 报警装置、具有该报警装置的工程机械
CN102941864A (zh) * 2012-11-09 2013-02-27 武汉翔翼科技有限公司 一种列车装载状态高清监控及超限检测方法
CN103332597A (zh) * 2013-07-08 2013-10-02 宁波大榭招商国际码头有限公司 一种基于主动视觉技术的起重机远程操作用监控系统及其实现方法
CN103473791A (zh) * 2013-09-10 2013-12-25 惠州学院 监控视频中异常速度事件自动识别方法
CN105283777A (zh) * 2014-04-25 2016-01-27 株式会社小松制作所 周边监视系统、作业车辆以及周边监视方法
CN104463425A (zh) * 2014-11-14 2015-03-25 交通运输部天津水运工程科学研究所 一种基于LabVIEW的石油化工码头装卸过程安全预警系统
CN204360516U (zh) * 2015-01-24 2015-05-27 北京路通天元科技有限公司 一种翻车机卸后监控及安全报警系统
JP2016020211A (ja) * 2015-09-29 2016-02-04 東芝アルパイン・オートモティブテクノロジー株式会社 荷室監視装置
CN206077577U (zh) * 2016-07-23 2017-04-05 黄启迪 一种监控运输工具装卸货物装置
CN206273658U (zh) * 2016-08-30 2017-06-23 北京终南山科技发展有限公司 铁路运输安全监控系统
CN106845890A (zh) * 2016-12-23 2017-06-13 济南博图信息技术有限公司 一种基于视频监控的仓储监控方法及装置
CN206529221U (zh) * 2017-02-14 2017-09-29 北京国基科技股份有限公司 港机远程操控系统
CN106952479A (zh) * 2017-05-18 2017-07-14 南京云趟信息技术有限公司 一种用于渣土车卸货监测的视频识别方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
余晖，罗利坤主编.: "《高校安全管理工作创新论文集》", 30 November 2014 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109241798A (zh) * 2018-08-28 2019-01-18 江苏博睿通智能装备有限公司 一种行车上的智能识别系统
CN113353072A (zh) * 2020-03-04 2021-09-07 青岛海尔工业智能研究院有限公司 一种行车控制方法、装置、服务器及介质
CN112907105A (zh) * 2021-03-10 2021-06-04 广东电网有限责任公司 基于业务场景的预警方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109334543B (zh) 一种电力巡检车与无人机相协同的电力巡线系统及方法
CN109271872B (zh) 一种高压隔离开关分合状态判断与故障诊断装置及方法
CN107911655A (zh) 基于ar的智能装卸执行方法和系统
CN210691345U (zh) 一种基于深度学习的云智能安检辅助系统
CN112910094A (zh) 基于泛在电力物联网的变电站远方自动巡检系统及方法
CN104954745A (zh) 数字智能粮库综合管理系统
CN108919766A (zh) 一种基于bim技术的安全生产集成监管平台
CN103072598A (zh) 铁路货运安全高清监测系统及方法
CN110568310A (zh) 一种输电线路可视化在线监测系统
CN114665608B (zh) 用于变电站的智能感知巡检系统及方法
CN103313041A (zh) 一种工地智能监控管理方法
CN108574696A (zh) 一种基于gis地图的指挥调度系统及工作方法
CN112380907A (zh) 一种变电设备缺陷智能图像识别方法及其管理系统
CN113722870B (zh) 一种电网运行全空间监测方法、系统、设备及介质
CN203608290U (zh) 基于视频监控与图像分析的变电站作业管控系统
CN116310935A (zh) 一种基于云边协同的实时视频智能处理方法及系统
CN105701616A (zh) 一种用于夜间应急指挥的无人机系统
CN106686354A (zh) 一种无人机巡查测量系统及其测量方法
CN113780178A (zh) 道路检测方法、装置、电子设备和存储介质
CN113541314A (zh) 一种变电站联合巡检系统及其控制方法
CN109561409A (zh) 一种用于无人驾驶汽车的控制系统
CN116912758A (zh) 一种用于安全隐患监测的目标图像识别方法和装置
CN112417995B (zh) 一种面向变电站检修作业到位监督的识别方法及系统
CN114356502B (zh) 基于边缘计算技术的非结构化数据标记、训练和发布系统及方法
CN214591505U (zh) 海洋工程吊装作业智能预警、监控、数字化综合管理系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20190926

Address after: 215600 Siji garden, Zhangjiagang, Suzhou, Jiangsu 16-601

Applicant after: Sun Yun

Address before: 214000 Jiangsu Province, Wuxi City District Zhenze Road No. 18 Software Park Cancer A room 510

Applicant before: Jiangsu Ai Sibo Information Technology Co., Ltd.