CN109240311A - 基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法 - Google Patents

基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,包括以下步骤:S1、对检测目标进行模型训练,将训练模型导入智能机器人;S2、建立施工场地三维模型,规划巡检路线,将三维模型和巡检路线传输至智能机器人;S3、智能机器人沿巡检路线巡检,对施工现场进行图像采集并分析处理;S4、判定作业设备的状态,当作业设备处于工作状态而无操作人员,则发出第一类告警信息,如果作业人员未穿戴绝缘防护服或/和安全帽则向监控平台发出第二类告警信息;S5、智能机器人完成巡检任务后回到初始点,将采集图像信息和告警记录上传。其应用时,可以通过智能巡检机器人自动完电力场所施工作业的安全监督,并及时准确排查出安全隐患,发出告警信息。

Description

基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法
技术领域
本发明涉及施工作业安全监督技术领域,具体涉及基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法。
背景技术
电力系统中某些大型的电力场所施工时需要用到吊车、叉车等大型作业设备,而由于施工场所的特殊性,所以需要实时对这些作业设备的施工现场进行安全监督,现有的监督方法通常是进行人工现场作业监督或者监控视频监督,但这样的监督方式一则需要耗费人力进行实时跟进,同时又容易出现监督不及时、监督不到位的情况,导致安全隐患不能被及时排查。
发明内容
本发明针对现有技术存在的问题,提供基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,其应用时,可以通过智能巡检机器人自动完电力场所施工作业的安全监督,并及时准确排查出安全隐患,发出告警信息。
本发明通过以下技术方案实现:
基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,包括以下步骤:
S1、采用基于深度学习的目标检测算法对作业设备、人体、安全帽和绝缘防护服进行模型训练,将训练好的模型导入智能机器人,然后将智能机器人放置于电力施工场地;
S2、采集电力施工场地的基础数据,将数据导入监控平台建立施工场地三维模型,并根据三维模型规划巡检路线,将三维模型和巡检路线传输至智能机器人,建立智能机器人与监控平台的实时数据对接;
S3、智能机器人从巡检路线初始点开始,沿巡检路线进行安全监督巡检,并实时将位置信息发送至监控平台,由监控平台在三维模型中进行位置标记,在巡检过程中,智能机器人对施工现场进行图像采集,并根据训练模型对图像进行分析处理;
S4、智能机器人在进行图像分析处理过程中判定作业设备的状态,当检测作业设备处于工作状态时,检测作业设备内是否有操作人员,如果没有检测到操作人员则向监控平台发出第一类告警信息,如果检测到有操作人员,则进一步检测操作人员是否穿戴绝缘防护服和安全帽,若操作人员未穿戴绝缘防护服或/和安全帽则向监控平台发出第二类告警信息,同时,智能机器人对地面作业人员进行检测,若地面作业人员未穿戴绝缘防护服或/和安全帽则同样向监控平台发出第二类告警信息,监控平台根据智能机器人的位置信息和发出的告警类型派出监督人员进行应急处理;
S5、智能机器人完成巡检路线的巡检任务后回到初始点,将采集图像信息和告警记录发送至监控平台进行保存备案,同时智能机器人进行充电,等待接收下一个巡检任务。
优选地,智能机器人在巡检过程中采用基于三维模型修正的激光雷达SLAM导航定位技术进行定位。
优选地,智能机器人在巡检过程中采用双目视觉特征点定位技术进行定位。
优选地,在步骤S1中采用的深度学习目标检测算法为Faster R-CNN算法。
优选地,在步骤S2中采集的基础数据包括施工场地的空间位置数据,且规划的巡检路线同样包括路线所在的空间位置信息。
优选地,在步骤S3中,智能机器人的启动由监控平台控制:监控平台向智能机器人发送开始命令,智能机器人接收到命令后才开始启动。
本发明具有如下的优点和有益效果:
1、本发明基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,可以通过智能巡检机器人自动完成电力场所施工作业的安全监督,解决人力监督的不便。
2、本发明基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,可以根据采集的电力施工场地数据建立三维场景模型,并根据三维场景模型规划巡检路线,提高智能机器人巡检效率。
3、本发明基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,可以及时准确排查出安全隐患,发出告警信息。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明实施例的限定。在附图中:
图1为本发明的监督流程框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施例和附图,对本发明作进一步的详细说明,本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明,并不作为对本发明的限定。
实施例1
基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,包括以下步骤:
S1、采用基于深度学习的目标检测算法对作业设备、人体、安全帽和绝缘防护服进行模型训练,将训练好的模型导入智能机器人,然后将智能机器人放置于电力施工场地;
S2、采集电力施工场地的基础数据,将数据导入监控平台建立施工场地三维模型,并根据三维模型规划巡检路线,将三维模型和巡检路线传输至智能机器人,建立智能机器人与监控平台的实时数据对接;
S3、智能机器人从巡检路线初始点开始,沿巡检路线进行安全监督巡检,并实时将位置信息发送至监控平台,由监控平台在三维模型中进行位置标记,在巡检过程中,智能机器人对施工现场进行图像采集,并根据训练模型对图像进行分析处理;
S4、智能机器人在进行图像分析处理过程中判定作业设备的状态,当检测作业设备处于工作状态时,检测作业设备内是否有操作人员,如果没有检测到操作人员则向监控平台发出第一类告警信息,如果检测到有操作人员,则进一步检测操作人员是否穿戴绝缘防护服和安全帽,若操作人员未穿戴绝缘防护服或/和安全帽则向监控平台发出第二类告警信息,同时,智能机器人对地面作业人员进行检测,若地面作业人员未穿戴绝缘防护服或/和安全帽则同样向监控平台发出第二类告警信息,监控平台根据智能机器人的位置信息和发出的告警类型派出监督人员进行应急处理;
S5、智能机器人完成巡检路线的巡检任务后回到初始点,将采集图像信息和告警记录发送至监控平台进行保存备案,同时智能机器人进行充电,等待接收下一个巡检任务。
在步骤S1中采用的深度学习目标检测算法为Faster R-CNN算法。
在步骤S2中采集的基础数据包括施工场地的空间位置数据,且规划的巡检路线同样包括路线所在的空间位置信息。
在步骤S3中,智能机器人的启动由监控平台控制:监控平台向智能机器人发送开始命令,智能机器人接收到命令后才开始启动。
实施例2
智能机器人在巡检过程中采用基于三维模型修正的激光雷达SLAM导航定位技术进行定位。其主要步骤为智能机器人将利用激光雷达获取的深度信息投影会三维模型,转换为点云数据;采用RANSAC算法计算地面平面方程从而去除地平面点云;采用过滤算法过滤高于机器人最大高度的点云;对获取的点云数据进行离群点云过滤处理,从而去除杂乱点云;采用八叉树算法将点云数据转换为八叉树地图;最后将八叉树地图映射到水平面生成栅格占据地图。由于激光雷达易融合受到光线、环境等影响,产生杂乱点云,导致智能机器人无法确定自身位置,为此才事先建立施工场地的三维精确模型,再通过数据融合算法将栅格占据地图和三维模型地图进行融合,从而提高定位精度。
实施例3
智能机器人在巡检过程中采用双目视觉特征点定位技术进行定位。为进一步提高定位精度,采用双目视觉的灰度图像信息进行特征提取和跟踪,以计算智能机器人相对姿态变换。首先在拟工作的场景中采集特征点图像,并将其坐标标定在三维模型中;然后采用ORB算法提取灰度图像中的特征点,并和三维模型中的对应特征点进行匹配,如果特征减少导致跟踪丢失,则会进入重定位模式;在获得了正确特征匹配后,就可以根据两视图几何中的对极约束方法求解机器人姿态变换,从而求解机器人在空间中的具体位置,以对机器人重复定位误差进行修正,从而提高定位精度。
实施例4
在每次施工作业前和作业结束后,负责人可召集作业人员召开相关安全会议,并由智能机器人拍摄会议视频同步上传至监控平台保存。
训练的作业设备模型包括吊车模型和叉车模型,同时在智能机器人中导入训练好的安全带模型,智能机器人在巡检过程中对工作状态的吊车和叉车的作业现场进行监测,判断吊车吊臂下是否有人,若检测到吊臂下有人则向监控平台发出第二类告警信息,并判断吊车吊舱中操作人员是否穿戴安全带,若检测操作人员未穿戴安全带则向监控平台发出第二类告警信息,同时智能机器人还判断叉车周围是否有监督协助人员,若未检测到监督协助人员则向监控平台发出第一类告警信息。智能机器人检测到吊车吊舱中操作人员已穿戴安全带时,还要判断安全带挂钩是否挂在操作人员腰部区域以上的构建物上,若检测到安全带挂钩未挂在操作人员腰部区域以上的构建物上同样向监控平台发出第二类告警信息(防止出现高挂抵用的情况)。
实施例5
在智能机器人内可导入其他训练好的作业现场相关事物模型,同时在智能机器人内设置红外测温装置,智能机器人对施工现场进行监测:若施工作业安全围栏或其他固定形态器件因外力导致形态变化,则向监控平台发出第三类告警信息;若作业人员对带电设备进行作业未使用短接棒接地放电,则向监控平台发出第四类告警信息;若监测到带电设备产生烟雾(事先导入烟雾模型)同时通过智能机器人内置的红外测温装置检测到带电设备温度超标时,向监控平台发出第五类告警信息。监控平台接收到智能机器人发送的告警信息后可远程控制暂停智能机器人的巡检过程,待安全问题被排查后再重新启动。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、采用基于深度学习的目标检测算法对作业设备、人体、安全帽和绝缘防护服进行模型训练,将训练好的模型导入智能机器人,然后将智能机器人放置于电力施工场地;
S2、采集电力施工场地的基础数据,将数据导入监控平台建立施工场地三维模型,并根据三维模型规划巡检路线,将三维模型和巡检路线传输至智能机器人,建立智能机器人与监控平台的实时数据对接;
S3、智能机器人从巡检路线初始点开始,沿巡检路线进行安全监督巡检,并实时将位置信息发送至监控平台,由监控平台在三维模型中进行位置标记,在巡检过程中,智能机器人对施工现场进行图像采集,并根据训练模型对图像进行分析处理;
S4、智能机器人在进行图像分析处理过程中判定作业设备的状态,当检测作业设备处于工作状态时,检测作业设备内是否有操作人员,如果没有检测到操作人员则向监控平台发出第一类告警信息,如果检测到有操作人员,则进一步检测操作人员是否穿戴绝缘防护服和安全帽,若操作人员未穿戴绝缘防护服或/和安全帽则向监控平台发出第二类告警信息,同时,智能机器人对地面作业人员进行检测,若地面作业人员未穿戴绝缘防护服或/和安全帽则同样向监控平台发出第二类告警信息,监控平台根据智能机器人的位置信息和发出的告警类型派出监督人员进行应急处理;
S5、智能机器人完成巡检路线的巡检任务后回到初始点,将采集图像信息和告警记录发送至监控平台进行保存备案,同时智能机器人进行充电,等待接收下一个巡检任务。
2.根据权利要求1所述的基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,其特征在于,智能机器人在巡检过程中采用基于三维模型修正的激光雷达SLAM导航定位技术进行定位。
3.根据权利要求1所述的基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,其特征在于,智能机器人在巡检过程中采用双目视觉特征点定位技术进行定位。
4.根据权利要求1所述的基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,其特征在于,在步骤S1中采用的深度学习目标检测算法为Faster R-CNN算法。
5.根据权利要求1所述的基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,其特征在于,在步骤S2中采集的基础数据包括施工场地的空间位置数据,且规划的巡检路线同样包括路线所在的空间位置信息。
6.根据权利要求1所述的基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,其特征在于,在步骤S3中,智能机器人的启动由监控平台控制:监控平台向智能机器人发送开始命令,智能机器人接收到命令后才开始启动。
7.根据权利要求1所述的基于智能机器人的室外电力场地施工作业监督方法,其特征在于,训练的作业设备模型包括吊车模型和叉车模型,同时在智能机器人中导入训练好的安全带模型,在步骤S4中,智能机器人在巡检过程中对工作状态的吊车和叉车的作业现场进行监测,判断吊车吊臂下是否有人,若检测到吊臂下有人则向监控平台发出第二类告警信息,并判断吊车吊舱中操作人员是否穿戴安全带,若检测操作人员未穿戴安全带则向监控平台发出第二类告警信息,同时智能机器人还判断叉车周围是否有监督协助人员,若未检测到监督协助人员则向监控平台发出第一类告警信息。
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