CN111383253A - 一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，包括：数据采集模块，用于采集目标起重机械的吊物数据；数据处理模块，用于对数据采集模块采集的吊物数据进行预处理，获取施工现场对应的打击风险区域；辅助风险识别模块，用于基于风险识别程序，并采集施工现场的现场信息，通过对现场信息进行分析重构，获得现场区域，并通过增强现实技术，将打击风险区域和现场区域进行虚实场景的融合处理，获得虚实融合场景，并传输到设备端进行显示，同时，当设备端的目标工人进入打击风险区域时，进行相应的预警警示。用以基于设置的数据采集模块与增强现实技术的结合，及时且精确的确定打击风险区域并进行显示和有效预警，进而主动规避风险。

Description

一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统

技术领域

本发明涉及自动预警技术领域，特别涉及一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统。

背景技术

建筑业目前面临产业工人老龄化，施工机械化、信息化程度低等挑战。针对这些新问题，一方面需要增加施工机械设备的应用，另一方面需要进一步保障现有产业工人的安全。然而机械设备的应用为工地带来了新的风险。

起重机械作为现代化建筑业的八大类特种设备之一目前被广泛的应用在起重、装卸、安装运输等作业。起重机械的应用减少了工地劳动力的需要，提高了整体工作效率但也引入了打击的风险。物体打击事故是指在起重作业活动过程中，被起重物体在重力或其他外力的作用下产生运动打击人体，造成人体伤害事故。

打击事故的发生的原因可以分为重物坠落和危险区人员闯入两部分。起重物坠落是指由于重物捆绑不牢靠，吊物中心有偏载，吊绳角度不合适；吊机具、吊钩和防脱钩有缺陷；吊车变幅或起升钢丝绳与滑轮组有缺陷；起升限位装置、钢丝绳防脱槽装置性能缺陷等原因造成重物从高处坠落造成人身伤害事故。危险区人员闯入是指重物吊装过程中，下方区域存在人员行走或作业导致重物坠落时受到打击造成人体伤害事故。危险区域人员闯入除了工作人员安全意识淡薄等主观原因外，存在危险动态变化，区域边界不清晰或危险源遮挡等客观问题造成工作人员难以注意到危险区域，安全管理人员难以根据危险区域范围管理人员。由于重物重量较大，重物的坠落可能会造成连锁反应，例如从1楼吊往3楼的重物由于重物的坠落可能不仅仅打击在3楼作业的工人，同时会破坏楼板打击在2楼甚至1楼的工人。

目前安全管理人员通过自己的经验用直接观察的方法估计危险区域，对进入危险区域的工人提出警告。然而对于具体的一个安全管理人员，事故发生的频率并不高，很可能此人员并不具备准确估计危险区域的能力。同时在重物最近楼层下面的楼层作业的工人难以获得具体的危险区域信息，安全管理存在盲区。

发明内容

本发明提供一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，用以基于设置的数据采集模块与增强现实技术的结合，及时且精确的确定打击风险区域并进行显示和有效预警，进而主动规避风险。

本发明实施例提供一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，包括：

设置在目标起重机械的吊臂上，且位于所述目标起重机械的吊钩正上方的数据采集模块和数据处理模块；

所述数据采集模块，用于采集目标起重机械的吊物数据，所述吊物数据包括：所述目标起重机械的吊物姿态数据、所述目标起重机械基于施工现场地面的吊物投影面积数据、所述目标起重机械的吊物高度；

所述数据处理模块，用于对所述数据采集模块采集的吊物数据进行预处理，获取所述施工现场对应的打击风险区域；

所述辅助风险识别模块，用于基于风险识别程序，并采集所述施工现场的现场信息，通过对所述现场信息进行分析重构，获得现场区域，并通过增强现实技术，将所述打击风险区域和现场区域进行虚实场景的融合处理，获得虚实融合场景，并传输到设备端进行显示，同时，当所述设备端的目标工人进入打击风险区域时，进行相应的预警警示。

在一种可能实现的方式中，所述数据采集模块包括：

实感摄像头和GPS单元，且所述实感摄像头包括：双目摄像头和IMU传感器；

其中，所述双目摄像头，用于垂直向下捕捉所述目标起重机械的吊物图像，并基于双目测距算法，获得所述吊物图像的深度图像，进而获得所述吊物投影面积数据；

所述IMU传感器，用于获取所述目标起重机械的吊物姿态数据和吊物高度；

所述GPS单元，用于获取所述目标起重机械的吊物的空间绝对坐标。

在一种可能实现的方式中，所述双目摄像向头，获得所述吊物图像的深度图像的过程中，还包括：

第一确定单元，用于确定第一摄像头O_l和第二摄像头O_r之间的实际距离T；

第二确定单元，用于基于标准坐标系，确定吊物基于第一摄像头O_l的第一距离X_l和基于第二摄像头O_r的第二距离X_r；

第三确定单元，用于基于相似三角形原理，并根据第一确定单元确定的实际距离T和第二确定单元确定的第一距离X_l和第二距离X_r，转化为计算第一摄像头O_l与第二摄像头O_r之间的视差，且所述视差为第一摄像头O_l与第二摄像头O_r在同一个空间点的坐标差值；

其中，计算第一摄像头O_l与第二摄像头O_r之间的视差的步骤包括：

第一计算单元，用于计算基于第一摄像头O_l获取的第一图像的像素点的第一像素值和基于第二摄像头O_r获取的第二图像的像素点的第二像素值；

第二计算单元，用于根据所述第一像素值和与所述第一像素值对应的像素点的第二像素值，获得视差；

第一获取单元，用于基于所述视差，并根据双目测距算法，获得所述吊物图像的深度图像。

在一种可能实现的方式中，所述双目摄像头在获得所述吊物图像的深度图像，进而获得所述吊物投影面积数据的过程中，还包括：

第二获取单元，用于基于所述深度图像，获得目标点群；

第三计算单元，用于计算所述目标点群内的每个像素点基于本身为中心点，且在预设距离内的第一像素点的个数；

过滤单元，用于将每个第一像素点与所述目标点群的平均值做差，统计超过所述预设距离的第二像素点的个数与第一像素点的个数之比，若比值结果大于预设比值，则将所述第二像素点过滤；

统计单元，用于统计过滤后的所述目标点群中每个像素点的坐标，并获取距离目标点最远的坐标点，得到吊物投影半径，进而获得吊物投影面积数据。

在一种可能实现的方式中，所述第二获取单元获取目标点群的过程中包括：

选择单元，用于基于所述深度图像，选择预设数目个像素点的第一坐标，作为初始点，同时，基于深度距离差，将其余像素点分别分配到所述预设数目个初始点中，获得预设数目个点群；

第四计算单元，用于计算每个点群中的每个点到本身点群的中心点的距离平均值，根据所述距离平均值，确定所述点群中的第一点，并将所述第一点分配到与中心点距离最优的点群中，并重复此操作，直到所有第一点不再被分配或是达到最大的迭代次数；

第三获取单元，用于获取分配结束后的预设数目个点群的深度距离的平均值，如果预设数目个点群中存在两个第一点群的平均值小于预设值，则将两个第一点群合并为一个第二点群，并获取所述第二点群的平均值；

排序单元，用于对获取的所有平均值进行优先级排序，并根据优先级排序结果，将最大平均值对应的点群进行去除；

第五计算单元，用于计算并获取剩余点群的中心点距离所述目标点的最优点距离，并根据所述最优点距离，确定对应的目标点群；

其中，所述目标点为所述预设数目个第一坐标的中心点。

在一种可能实现的方式中，还包括：

灰尘监测模块，用于对所述施工现场的灰尘浓度进行监测；

所述数据处理模块，还用于当所述灰尘监测模块监测的灰尘浓度大于预设浓度时，控制降尘模块开始工作；

所述降尘模块，用于向所述施工现场喷射水滴；

其中，所述数据处理模块上设置有防尘防水装置和减震装置。

在一种可能实现的方式中，所述防尘防水装置包括：

包裹所述数据处理模块的外罩机箱；

所述外罩机箱的侧面设置有向下的出风口，所述外罩机箱的内部设置有贯穿所述外罩机箱的通风口，所述数据处理模块和所述外罩机箱之间留有预设空间；

且所述出风口和通风口的内部设置有防尘过滤网；

所述减震装置设置在所述外罩机箱的下部。

在一种可能实现的方式中，所述减震装置包括：固定支架和钢丝减震器；

所述外罩机箱与固定支架之间采用所述钢丝减震器固定连接；

所述钢丝减震器由绕制的螺旋型钢丝绳构成。

在一种可能实现的方式中，所述IMU单元，还用于基于加速度传感器和陀螺仪传感器，构成笛卡尔坐标系，且获取所述笛卡尔坐标系中每个坐标轴的线性运动及围绕每个坐标轴的旋转运动，并根据所述线性运动和旋转运动，获取所述系统基于所述GPS单元的相对坐标；

同时，所述数据处理模块，还用于根据所述IMU单元获得的相对坐标结合所述GPS单元获得的空间绝对坐标，获得所述打击风险区域的中心点的空间绝对坐标；

且根据所述打击风险区域的中心点的空间绝对坐标，生成显著性标注的虚拟场景，且当将获得的虚实融合场景，传输到设备端进行显示的同时，还传输所述显著性标注的虚拟场景到设备端进行显示。

在一种可能实现的方式中，还包括：

监测模块，用于对所述施工现场进行实时监测，获取所述施工现场的施工状态，并根据所述施工状态对所述施工现场进行区域划分，获得若干个子区域；

服务器，用于确定所述监测模块获得的子区域的安全等级，其过程包括：

确定子模块，用于确定所述子区域基于施工地面的区域边界值l，同时，确定所述子区域内所有目标起重机械在所述子区域内的最大延伸水平边界值l_v、最高延伸竖直边界值l_g、所述目标起重机械吊臂处于预设角度和预设方向的吊臂工作概率p；

切割子模块，用于对所述子区域对应的预设空间进行预设数目n个空间切割，并确定每个空间块的安全等级Q，同时，将空间块进行与安全等级相关的显著性标注；

其中，q_i表示n+1个空间块中的第i个空间块发生事故的风险等级；t表示吊臂在预设方向和预设角度θ的工作时间；δ表示第i个空间块中是否存在吊物，且取值为1或0；p_i表示第i个空间块中的吊臂工作概率；l_gi表示第i个空间块中的吊臂高度；其中，θ的取值范围为[0°，90°]；

重叠子单元，用于确定相邻子区域内，是否存在所述目标起重机械吊臂的重叠空间；

若存在，根据相邻子区域中每个子空间的安全等级，确定所述重叠空间的安全等级，并进行显著性标注，并根据重叠空间对应的第一目标起重机械吊臂的第一工作状态r₁和第二目标起重机械吊臂的第二工作状态r₂，预估所述重叠空间的重叠时间T1；

T1＝min{F(r₁),F(r₂)}；

F表示不同工作状态对应的工作时间函数；k_j表示不同工作状态下m个工作任务中的第j个工作任务的工作量；v_j表示不同工作状态下的第j个工作任务的工作效率；β_j表示不同工作状态下的第j个工作任务的工作损失时间；d_j表示执行第j个工作任务时，第一目标起重机械吊臂与第二目标起重机械吊臂的交叉概率；

构建模块，用于构建所述施工现场的三维场地模型，并将每个空间块和重叠空间的安全等级的显著性标注对应标注在所述三维场景模型中；

定位模块，用于对所述目标工人的当前位置信息进行定位，获得定位点；

所述服务器，还用于当所述定位模块的定位点在所述施工现场对应的预设区域时，基于所述构建模块构建的三维场地模型，将所述定位点进行显示；

所述服务器，还用于根据接收的所述目标工人在所述设备端输入的所述预设区域内的目标地点、三维场景模型对应的空间块和重叠空间的安全等级的显著性标注结果、定位点，确定所述目标工人的最优行走路线，并将所述最优行走路线传输到设备端进行显示。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统；

图2为本发明实施例中数据采集模块的结构图；

图3为本发明实施例中相似三角形原理的结构示意图；

图4为本发明实施例中防尘防水装置图；

图5为本发明实施例中减震装置图；

图6为本发明虚实融合场景的场景图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，如图1所示，包括：

设置在目标起重机械的吊臂上，且位于所述目标起重机械的吊钩正上方的数据采集模块和数据处理模块；

所述数据采集模块，用于采集目标起重机械的吊物数据，所述吊物数据包括：所述目标起重机械的吊物姿态数据、所述目标起重机械基于施工现场地面的吊物投影面积数据、所述目标起重机械的吊物高度；

所述数据处理模块，用于对所述数据采集模块采集的吊物数据进行预处理，获取所述施工现场对应的打击风险区域；

所述辅助风险识别模块，用于基于风险识别程序，并采集所述施工现场的现场信息，通过对所述现场信息进行分析重构，获得现场区域，并通过增强现实技术，将所述打击风险区域和现场区域进行虚实场景的融合处理，获得虚实融合场景，并传输到设备端进行显示，同时，当所述设备端的目标工人进入打击风险区域时，进行相应的预警警示。

上述吊物姿态数据，例如为吊物的中心偏载角度、挂载吊物的吊绳角度等。

上述吊物高度一般是指垂直高度；

上述预处理，例如是根据获得吊物数据，确定的吊物在空间中的位置、方向等，进而确定吊物对应的打击风险区域；

上述将现场区域和打击风险区域进行融合处理，是为了便于将施工现场的危险区域和非危险区域进行有效的划分；

上述设备端上设置有GPS设备，当目标工人进入打击风险区域时，其GPS设备是可以感应到的，进而进行预警警示；

且预警警示，可以是振动，或者语音提醒，且一般是对安全管理人员和目标工人进行预警警示。

上述技术方案的有益效果是：用以基于设置的数据采集模块与增强现实技术的结合，及时且精确的确定打击风险区域并进行显示和有效预警，进而主动规避风险。

本发明实施例提供一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，如图2所示，所述数据采集模块包括：

实感摄像头和GPS单元，且所述实感摄像头包括：双目摄像头和IMU传感器；

其中，所述双目摄像头，用于垂直向下捕捉所述目标起重机械的吊物图像，并基于双目测距算法，获得所述吊物图像的深度图像，进而获得所述吊物投影面积数据；

所述IMU传感器，用于获取所述目标起重机械的吊物姿态数据和吊物高度；

所述GPS单元，用于获取所述目标起重机械的吊物的空间绝对坐标。

其中，图2中，实感摄像头为Realsense实感摄像头，GPS单元简写为GPS。

上述技术方案的有益效果是：通过对数据采集模块的组成器件进行功能确定，更进一步提高确定打击风险区域的可靠性。

本发明实施例提供一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，所述双目摄像向头，获得所述吊物图像的深度图像的过程中，还包括：

第一确定单元，用于确定第一摄像头O_l和第二摄像头O_r之间的实际距离T；

第二确定单元，用于基于标准坐标系，确定吊物基于第一摄像头O_l的第一距离X_l和基于第二摄像头O_r的第二距离X_r；

第三确定单元，用于基于相似三角形原理，并根据第一确定单元确定的实际距离T和第二确定单元确定的第一距离X_l和第二距离X_r，转化为计算第一摄像头O_l与第二摄像头O_r之间的视差，且所述视差为第一摄像头O_l与第二摄像头O_r在同一个空间点的坐标差值；

其中，计算第一摄像头O_l与第二摄像头O_r之间的视差的步骤包括：

第一计算单元，用于计算基于第一摄像头O_l获取的第一图像的像素点的第一像素值和基于第二摄像头O_r获取的第二图像的像素点的第二像素值；

第二计算单元，用于根据所述第一像素值和与所述第一像素值对应的像素点的第二像素值，获得视差；

第一获取单元，用于基于所述视差，并根据双目测距算法，获得所述吊物图像的深度图像。

如图3所示，图中物体P是待测距物体，即为吊物，O_l和O_r是双目摄像头的两个摄像头,即为第一摄像头和第二摄像头，T是实际两个摄像头间的距离，f是摄像头焦距，所以T和f是已知参数。根据相似三角形原理：

所以求物体距离问题变为了确定视差D＝X_l-X_r的问题。

其中，距离摄像头的距离越近，其灰度越亮。

上述技术方案的有益效果是：便于通过确定视差，进而提高获得深度图像的准确性，为后续确定打击风险区域和现场区域，提供数据基础。

本发明实施例提供一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，所述双目摄像头在获得所述吊物图像的深度图像，进而获得所述吊物投影面积数据的过程中，还包括：

第二获取单元，用于基于所述深度图像，获得目标点群；

第三计算单元，用于计算所述目标点群内的每个像素点基于本身为中心点，且在预设距离内的第一像素点的个数；

过滤单元，用于将每个第一像素点与所述目标点群的平均值做差，统计超过所述预设距离的第二像素点的个数与第一像素点的个数之比，若比值结果大于预设比值，则将所述第二像素点过滤；

统计单元，用于统计过滤后的所述目标点群中每个像素点的坐标，并获取距离目标点最远的坐标点，得到吊物投影半径，进而获得吊物投影面积数据。

上述技术主要是因为在采集深度图像时，对应的采集模块，如摄像头会产生错误的深度数值，造成计算吊物投影面积的误差，因此，需要对深度图像的目标点群进行过滤；

其中，对目标点群内的每个像素点计算以此像素点为中心点，在深度图像中以1为距离，取5×5一共25个像素点。将每个像素点与目标点群平均值做差，统计超过1m的像素点占25个像素点的个数，如果超过20％则在目标点群中去掉该像素点。统计过滤后目标点群中每个像素点的坐标，将(320,240)点最远的像素点作为计算吊物投影半径的依据，得到吊物投影半径。将吊物投影简化以(320,240)点为圆心，吊物投影边界点到(320,240)点最远距离为半径的圆，得到吊物投影，进而获得吊物投影面积。

上述技术方案的有益效果是：通过对深度图像中的目标点群中的部分点进行过滤，降低产生错误的深度数值的可能性，降低造成计算吊物投影面积的误差，为确定打击风险区域做准备。

本发明实施例提供一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，所述第二获取单元获取目标点群的过程中包括：

选择单元，用于基于所述深度图像，选择预设数目个像素点的第一坐标，作为初始点，同时，基于深度距离差，将其余像素点分别分配到所述预设数目个初始点中，获得预设数目个点群；

第四计算单元，用于计算每个点群中的每个点到本身点群的中心点的距离平均值，根据所述距离平均值，确定所述点群中的第一点，并将所述第一点分配到与中心点距离最优的点群中，并重复此操作，直到所有第一点不再被分配或是达到最大的迭代次数；

第三获取单元，用于获取分配结束后的预设数目个点群的深度距离的平均值，如果预设数目个点群中存在两个第一点群的平均值小于预设值，则将两个第一点群合并为一个第二点群，并获取所述第二点群的平均值；

排序单元，用于对获取的所有平均值进行优先级排序，并根据优先级排序结果，将最大平均值对应的点群进行去除；

第五计算单元，用于计算并获取剩余点群的中心点距离所述目标点的最优点距离，并根据所述最优点距离，确定对应的目标点群；

其中，所述目标点为所述预设数目个第一坐标的中心点。

在本实施例中，例如上述深度图像包含307200个像素点(640×480)，每个像素点对应一个深度值，参考k-means算法可以将像素点聚类得到每个点群的平均值，

其中，选择坐标(160,120)，(480,120)，(160,360)，(480,360)这4个点为初始点，其初始点为上述的预设数目个像素点的第一坐标，将其他的像素点，即为深度图像中对应的除去初始点的其他点分配到这4个点中，获得4个点群；

且分配依据是深度距离的差，针对每个像素点，选择距离差最小的初始点进行分配；

其中，对应的最大迭代次数为4。

上述第一点，即为点群中如平均值低于某个值的点，且每个点群中都存在一个中心点。

上述第一点群和第二点群，是4个点群中，符合条件的任何一个；

上述目标点即为(320，240)。

上述技术方案的有益效果是：通过采用上述技术，可以有效的排除误差点和地面点对估计吊物投影面积的影响，保证的获取吊物投影面积的精准性和可靠性，为确定打击风险区域提供可靠参数。

本发明实施例提供一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，还包括：

灰尘监测模块，用于对所述施工现场的灰尘浓度进行监测；

所述数据处理模块，还用于当所述灰尘监测模块监测的灰尘浓度大于预设浓度时，控制降尘模块开始工作；

所述降尘模块，用于向所述施工现场喷射水滴；

其中，所述数据处理模块上设置有防尘防水装置和减震装置。

上述预设浓度是根据工程上的灰尘标准进行确定的；

上述数据处理模块在工作时，需要被供电，一般供电电源采用的是，施工现场供电来源为移动式独立电源，电池容量8000mAH，支持12V输出，最大输出功率60W，且该模块功耗为15W，可以用6小时，满足一次吊装活动的需要。

上述技术方案的有益效果是：通过设置降尘模块，是为了避免由于工地环境复杂，施工过程中会造成大量尘土漫天飞扬，造成环境污染的情况。

本发明实施例提供一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，如图4所示，所述防尘防水装置4包括：

包裹所述数据处理模块1的外罩机箱41；

所述外罩机箱41的侧面设置有向下的出风口42，所述外罩机箱41的内部设置有贯穿所述外罩机箱的通风口43，所述数据处理模块1和所述外罩机箱41之间留有预设空间；

且所述出风口42和通风口43的内部设置有防尘过滤网44；

所述减震装置5设置在所述外罩机箱41的下部。

上述技术方案的有益效果是：通过设置防水防尘装置，避免数据采集模块受到影响，降低使用时长，且通过设置防尘过滤网，量级过滤，进而有效的阻断外界的灰尘。

本发明实施例提供一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，如图5所示，所述减震装置5包括：固定支架51和钢丝减震器52；

所述外罩机箱41与固定支架51之间采用所述钢丝减震器52固定连接；

所述钢丝减震器52由绕制的螺旋型钢丝绳构成。

上述技术方案的有益效果是：通过螺线结构的变形来吸收上下左右前后的震动，并且结构稳定，有很好的弹性和韧性，可有效的保证采集模块在吊臂上的稳定性，提高采集数据的稳定性和可靠性。

本发明实施例提供一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，所述I MU单元，还用于基于加速度传感器和陀螺仪传感器，构成笛卡尔坐标系，且获取所述笛卡尔坐标系中每个坐标轴的线性运动及围绕每个坐标轴的旋转运动，并根据所述线性运动和旋转运动，获取所述系统基于所述GPS单元的相对坐标；

同时，所述数据处理模块，还用于根据所述IMU单元获得的相对坐标结合所述GPS单元获得的空间绝对坐标，获得所述打击风险区域的中心点的空间绝对坐标；

且根据所述打击风险区域的中心点的空间绝对坐标，生成显著性标注的虚拟场景，且当将获得的虚实融合场景，传输到设备端进行显示的同时，还传输所述显著性标注的虚拟场景到设备端进行显示。

上述I MU传感器的作用是测量起重机械打击事故辅助风险识别系统的姿态，在使用前会进行归零并校准，具体在使用前IMU传感模块先以施工现场起重机接触的地面为基准面对z轴坐标进行校准，调整为0；

接着在GPS单元安装后，在GPS单元的正上方对x轴和y轴坐标进行校准，校准为0；

最后安装在吊臂上方，吊钩中心与双目摄像头得到的图像的(320,240)像素点对齐；

其中，IMU传感器是通过3个加速度计和3个陀螺仪组成的组合单元，并形成笛卡尔坐标系，具有x轴、y轴和z轴，传感器能够测量各轴方向的线性运动，以及围绕各轴的旋转运动；

在本实施例中主要测量该系统中x、y、z方向相对GPS单元的相对坐标。I MU传感器得出的相对坐标结合GPS单元实时显示的空间绝对坐标得出风险区域中心点空间绝对坐标(X,Y,0)。

如图6所示，显著性标注的虚拟场景可以是在风险区域中心点O(X,Y,0)生成红色的虚拟场景，其虚拟场景可以为任何形状，一般为圆柱体，且圆柱体高度为20米(可调整)，其中地面上10米，地面下10米，圆柱体半径为打击风险区域半径。

上述技术方案的有益效果是：通过确定风险区域的中心点的空间绝对坐标，为虚实融合场景做准备，并显示显著性标注的虚拟场景，且方便安全管理人员可以直观有效的判断因为起重作业吊物所造成的打击风险区域的位置和范围，判断工人是否误入了风险区域并采取措施进行警告，同时工人可以通过手机等终端在有遮挡的情况下实时看到因为起重作业吊物所造成的打击风险区域的位置和范围，主动采取措施进行规避。

本发明实施例提供一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，还包括：

监测模块，用于对所述施工现场进行实时监测，获取所述施工现场的施工状态，并根据所述施工状态对所述施工现场进行区域划分，获得若干个子区域；

服务器，用于确定所述监测模块获得的子区域的安全等级，其过程包括：

确定子模块，用于确定所述子区域基于施工地面的区域边界值l，同时，确定所述子区域内所有目标起重机械在所述子区域内的最大延伸水平边界值l_v、最高延伸竖直边界值l_g、所述目标起重机械吊臂处于预设角度和预设方向的吊臂工作概率p；

切割子模块，用于对所述子区域对应的预设空间进行预设数目个n空间切割，并确定每个空间块的安全等级Q，同时，将空间块进行与安全等级相关的显著性标注；

其中，q_i表示n+1个空间块中的第i个空间块发生事故的风险等级；t表示吊臂在预设方向和预设角度θ的工作时间；δ表示第i个空间块中是否存在吊物，且取值为1或0；p_i表示第i个空间块中的吊臂工作概率；l_gi表示第i个空间块中的吊臂高度；其中，θ的取值范围为[0°，90°]；

重叠子单元，用于确定相邻子区域内，是否存在所述目标起重机械吊臂的重叠空间；

若存在，根据相邻子区域中每个子空间的安全等级，确定所述重叠空间的安全等级，并进行显著性标注，并根据重叠空间对应的第一目标起重机械吊臂的第一工作状态r₁和第二目标起重机械吊臂的第二工作状态r₂，预估所述重叠空间的重叠时间T1；

T1＝min{F(r₁),F(r₂)}；

F表示不同工作状态对应的工作时间函数；k_j表示不同工作状态下m个工作任务中的第j个工作任务的工作量；v_j表示不同工作状态下的第j个工作任务的工作效率；β_j表示不同工作状态下的第j个工作任务的工作损失时间；d_j表示执行第j个工作任务时，第一目标起重机械吊臂与第二目标起重机械吊臂的交叉概率；

构建模块，用于构建所述施工现场的三维场地模型，并将每个空间块和重叠空间的安全等级的显著性标注对应标注在所述三维场景模型中；

定位模块，用于对所述目标工人的当前位置信息进行定位，获得定位点；

所述服务器，还用于当所述定位模块的定位点在所述施工现场对应的预设区域时，基于所述构建模块构建的三维场地模型，将所述定位点进行显示；

所述服务器，还用于根据接收的所述目标工人在所述设备端输入的所述预设区域内的目标地点、三维场景模型对应的空间块和重叠空间的安全等级的显著性标注结果、定位点，确定所述目标工人的最优行走路线，并将所述最优行走路线传输到设备端进行显示。

上述技术方案的有益效果是：通过对施工现场对应的区域进行区域划分，此时为水平的划分，便于进行粗划分，因为施工现场还存在高空发生事故可能性，因此，通过第每个子区域进行空间切割，并对每个空间块的安全等级进行确定，对风险划分进行了优化，并且通过对空间块的重叠空间进行再次等级确定，进一步优化的对施工现场的安全等级的划分，使得划分更加精细，为后续获取最优行走路线，提供有效的参考依据，且通过对不同空间块和重叠块进行显著性标注，是为了工人可以直观的看到该施工现场的危险区域，进行主动规避。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种针对施工现场起重机械打击事故预警系统，其特征在于，包括：

设置在目标起重机械的吊臂上，且位于所述目标起重机械的吊钩正上方的数据采集模块和数据处理模块；

所述数据采集模块，用于采集目标起重机械的吊物数据，所述吊物数据包括：所述目标起重机械的吊物姿态数据、所述目标起重机械基于施工现场地面的吊物投影面积数据、所述目标起重机械的吊物高度；

所述数据处理模块，用于对所述数据采集模块采集的吊物数据进行预处理，获取所述施工现场对应的打击风险区域；

所述辅助风险识别模块，用于基于风险识别程序，并采集所述施工现场的现场信息，通过对所述现场信息进行分析重构，获得现场区域，并通过增强现实技术，将所述打击风险区域和现场区域进行虚实场景的融合处理，获得虚实融合场景，并传输到设备端进行显示，同时，当所述设备端的目标工人进入打击风险区域时，进行相应的预警警示。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：

实感摄像头和GPS单元，且所述实感摄像头包括：双目摄像头和IMU传感器；

其中，所述双目摄像头，用于垂直向下捕捉所述目标起重机械的吊物图像，并基于双目测距算法，获得所述吊物图像的深度图像，进而获得所述吊物投影面积数据；

所述IMU传感器，用于获取所述目标起重机械的吊物姿态数据和吊物高度；

所述GPS单元，用于获取所述目标起重机械的吊物的空间绝对坐标。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述双目摄像向头，获得所述吊物图像的深度图像的过程中，还包括：

第一确定单元，用于确定第一摄像头O_l和第二摄像头O_r之间的实际距离T；

第二确定单元，用于基于标准坐标系，确定所述吊物基于第一摄像头O_l的第一距离X_l和基于第二摄像头O_r的第二距离X_r；

第三确定单元，用于基于相似三角形原理，并根据第一确定单元确定的实际距离T和第二确定单元确定的第一距离X_l和第二距离X_r，转化为计算第一摄像头O_l与第二摄像头O_r之间的视差，且所述视差为第一摄像头O_l与第二摄像头O_r在同一个空间点的坐标差值；

其中，计算第一摄像头O_l与第二摄像头O_r之间的视差的步骤包括：

第一计算单元，用于计算基于第一摄像头O_l获取的第一图像的像素点的第一像素值和基于第二摄像头O_r获取的第二图像的像素点的第二像素值；

第二计算单元，用于根据所述第一像素值和与所述第一像素值对应的像素点的第二像素值，获得视差；

第一获取单元，用于基于所述视差，并根据双目测距算法，获得所述吊物图像的深度图像。

4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述双目摄像头在获得所述吊物图像的深度图像，进而获得所述吊物投影面积数据的过程中，还包括：

第二获取单元，用于基于所述深度图像，获得目标点群；

第三计算单元，用于计算所述目标点群内的每个像素点基于本身为中心点，且在预设距离内的第一像素点的个数；

过滤单元，用于将每个第一像素点与所述目标点群的平均值做差，统计超过所述预设距离的第二像素点的个数与第一像素点的个数之比，若比值结果大于预设比值，则将所述第二像素点过滤；

统计单元，用于统计过滤后的所述目标点群中每个像素点的坐标，并获取距离目标点最远的坐标点，得到吊物投影半径，进而获得吊物投影面积数据。

5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述第二获取单元获取目标点群的过程中包括：

选择单元，用于基于所述深度图像，选择预设数目个像素点的第一坐标，作为初始点，同时，基于深度距离差，将其余像素点分别分配到所述预设数目个初始点中，获得预设数目个点群；

第四计算单元，用于计算每个点群中的每个点到本身点群的中心点的距离平均值，根据所述距离平均值，确定所述点群中的第一点，并将所述第一点分配到与中心点距离最优的点群中，并重复此操作，直到所有第一点不再被分配或是达到最大的迭代次数；

第三获取单元，用于获取分配结束后的预设数目个点群的深度距离的平均值，如果预设数目个点群中存在两个第一点群的平均值小于预设值，则将两个第一点群合并为一个第二点群，并获取所述第二点群的平均值；

排序单元，用于对获取的所有平均值进行优先级排序，并根据优先级排序结果，将最大平均值对应的点群进行去除；

第五计算单元，用于计算并获取剩余点群的中心点距离所述目标点的最优点距离，并根据所述最优点距离，确定对应的目标点群；

其中，所述目标点为所述预设数目个第一坐标的中心点。

6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：

灰尘监测模块，用于对所述施工现场的灰尘浓度进行监测；

所述数据处理模块，还用于当所述灰尘监测模块监测的灰尘浓度大于预设浓度时，控制降尘模块开始工作；

所述降尘模块，用于向所述施工现场喷射水滴；

其中，所述数据处理模块上还设置有防尘防水装置和减震装置。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述防尘防水装置包括：

包裹所述数据处理模块的外罩机箱；

所述外罩机箱的侧面设置有向下的出风口，所述外罩机箱的内部设置有贯穿所述外罩机箱的通风口，所述数据处理模块和所述外罩机箱之间留有预设空间；

且所述出风口和通风口的内部设置有防尘过滤网；

且所述减震装置设置在所述外罩机箱的下部。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述减震装置包括：固定支架和钢丝减震器；

所述外罩机箱与固定支架之间采用所述钢丝减震器固定连接；

所述钢丝减震器由绕制的螺旋型钢丝绳构成。

9.如权利要求2所述的系统，其特征在于，

所述IMU单元，还用于基于加速度传感器和陀螺仪传感器，构成笛卡尔坐标系，且获取所述笛卡尔坐标系中每个坐标轴的线性运动及围绕每个坐标轴的旋转运动，并根据所述线性运动和旋转运动，获取所述系统基于所述GPS单元的相对坐标；

同时，所述数据处理模块，还用于根据所述IMU单元获得的相对坐标结合所述GPS单元获得的空间绝对坐标，获得所述打击风险区域的中心点的空间绝对坐标；

且根据所述打击风险区域的中心点的空间绝对坐标，生成显著性标注的虚拟场景，且当将获得的虚实融合场景，传输到设备端进行显示的同时，还传输所述显著性标注的虚拟场景到设备端进行显示。

10.如权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：

监测模块，用于对所述施工现场进行实时监测，获取所述施工现场的施工状态，并根据所述施工状态对所述施工现场进行区域划分，获得若干个子区域；

服务器，用于确定所述监测模块获得的子区域的安全等级，其过程包括：

确定子模块，用于确定所述子区域基于施工地面的区域边界值l，同时，确定所述子区域内所有目标起重机械在所述子区域内的最大延伸水平边界值l_v、最高延伸竖直边界值l_g、所述目标起重机械吊臂处于预设角度和预设方向的吊臂工作概率p；

切割子模块，用于对所述子区域对应的预设空间进行预设数目n个空间切割，并确定每个空间块的安全等级Q，同时，将空间块进行与安全等级相关的显著性标注；

其中，q_i表示n+1个空间块中的第i个空间块发生事故的风险等级；t表示吊臂在预设方向和预设角度θ的工作时间；δ表示第i个空间块中是否存在吊物，且取值为1或0；p_i表示第i个空间块中的吊臂工作概率；l_gi表示第i个空间块中的吊臂高度；其中，θ的取值范围为[0°，90°]；

重叠子单元，用于确定相邻子区域内，是否存在所述目标起重机械吊臂的重叠空间；

若存在，根据相邻子区域中每个子空间的安全等级，确定所述重叠空间的安全等级，并进行显著性标注，并根据重叠空间对应的第一目标起重机械吊臂的第一工作状态r₁和第二目标起重机械吊臂的第二工作状态r₂，预估所述重叠空间的重叠时间T1；

T1＝min{F(r₁),F(r₂)}；

F表示不同工作状态对应的工作时间函数；k_j表示不同工作状态下m个工作任务中的第j个工作任务的工作量；v_j表示不同工作状态下的第j个工作任务的工作效率；β_j表示不同工作状态下的第j个工作任务的工作损失时间；d_j表示执行第j个工作任务时，第一目标起重机械吊臂与第二目标起重机械吊臂的交叉概率；

构建模块，用于构建所述施工现场的三维场地模型，并将每个空间块和重叠空间的安全等级的显著性标注对应标注在所述三维场景模型中；

定位模块，用于对所述目标工人的当前位置信息进行定位，获得定位点；

所述服务器，还用于当所述定位模块的定位点在所述施工现场对应的预设区域时，基于所述构建模块构建的三维场地模型，将所述定位点进行显示；

所述服务器，还用于根据接收的所述目标工人在所述设备端输入的所述预设区域内的目标地点、三维场景模型对应的空间块和重叠空间的安全等级的显著性标注结果、定位点，确定所述目标工人的最优行走路线，并将所述最优行走路线传输到设备端进行显示。

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