CN117068976A - 一种吊车施工规范安全检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种吊车施工规范安全检测方法，涉及吊车施工监测技术领域，其目的是实现智能化多方面的吊车施工规范的规范监测，包括在吊车工作区域内设置用于监控全局的第二摄像装置，包括以下步骤：在入口处进行人脸识别验证，若人脸识别验证通过则解锁门锁；通过第二摄像装置对吊车进行定位，并判断吊车是否在工作状态，若是则进入下一步，若否不做操作；通过第一摄像装置和第二摄像装置执行操作进行操作规范监测；操作规范监测包括着装监测、施工时间监测和施工过程监控。本发明具有自动化实现监测全面、节省人力劳动的优点。

Description

一种吊车施工规范安全检测方法

技术领域

本发明涉及吊车施工监测技术领域，具体而言，涉及一种吊车施工规范安全检测方法。

背景技术

吊车是一种机动车辆，通常用于搬运和移动重物。它们通常有一个弯曲的臂和一个重型升降机制，可以在不同高度和位置上移动载重物。吊车的种类有很多，包括塔吊、履带式吊车、轮式吊车、Telescopic Handler等。在建筑、物流、工业等领域，吊车都扮演着重要的角色。

在其广泛适用性下，吊车同时也是一种非常危险的机械设备，需要严格的安全操作和规范的维护保养来确保安全。否则，很可能在作业中酿出严重安全事故。所以在在具体操作中，需要对吊车内的工人作业进行严格监管。但由于工作人员一般是单独在吊车内实时操控等工作，配备专人跟随监控较为浪费人力资源，同时也难以保障真的检查到违规或者不规范操作。而远程摄像头监控监测范围有限，同样最后地方规范判断依然需要通过人工来进行。现有手段通常是人工督查或考核操作是否规范，或者设置部分监测设置但难以达到全方面的监测。又或者设置多个传感器，数据处理较为繁琐。

因此需要设计更为全面的方法，实现智能化多方面的吊车施工规范的规范监测。

发明内容

本发明的目的在于提供一种吊车施工规范安全检测方法，其目的是实现智能化多方面的吊车施工规范的规范监测。

本发明的实施例通过以下技术方案实现：

一种吊车施工规范安全检测方法，在吊车内的正对座椅处设置第一摄像装置，在吊车工作区域内设置用于监控全局的第二摄像装置，包括以下步骤：

在入口处进行人脸识别验证，若人脸识别验证通过则解锁门锁；

通过所述第二摄像装置对吊车进行定位，并判断吊车是否在工作状态，若是则进入下一步，若否不做操作；

通过所述第一摄像装置和所述第二摄像装置执行操作进行操作规范监测；

所述操作规范监测包括着装监测、施工时间监测和施工过程监控。

优选地，所述在入口处进行人脸识别验证，若人脸识别验证通过则解锁门锁的方法为：

人脸数据库录入具备吊车操作资格的工作人员的人脸数据；

提取待进入者的人脸数据，通过与所述人脸数据库中的人脸数据进行比对，确认该待进入者是否具备吊车操作资格。

优选地，所述通过所述第二摄像装置判断吊车是否在工作状态的方法为：

采集图像并进行图像识别，判断吊车吊杆的相对水平面的倾斜角度；

若吊车吊杆的所述倾斜角度小于角度阈值则判断吊车未在工作状态，否则判断吊车在工作状态。

优选地，进行所述着装监测的方法为：

通过所述第一摄像装置提取图像进行图像分析；

提取安全帽的颜色形状数据作为特征向量(RGB，H，W，n)，其中，RGB为颜色的RGB值，H和W分别为图像中安全帽高宽，n为像素点数；

通过安全帽的所述特征向量训练安全帽识别模型，提取操作人员的图像，通过所述安全帽识别模型确认是否存在安全帽；

若不存在直接发出未佩戴安全帽警报，若存在则进入下一步确保是否戴好安全帽；

通过图像识别确定图像中操作人员的两只眼睛的连线L₁以及安全帽的底边线段L₂；

获取判断参数α：

α＝h¹/h₂；

其中，h₁为L₁和L₂的距离，h₂为图像中安全帽高度；

若若L₂位于L₁上方且所述判断参数α未超过判断阈值则判断为正常佩戴安全帽，否则发出未正常佩戴安全帽警报。

优选地，若所述操作人员的两只眼睛的连线L₁以及所述安全帽的底边线段L₂不平行，则L₂以L₂的中点为轴心旋转至与L₁平行后，再获取所述判断参数α。

优选地，所述施工时间监测的方法为：

在工作数据库录入工期排表；

若有人在吊车内执行操作，通过工作数据库当前检查是否属于正常施工时间，若不属于则发出违规操警报；

若属于，则在执行操作的时候进行持续监控，超出所述正常施工时间则发出超时操作警报。

优选地，所述施工过程监控的方法为，在吊车处于所述工作状态时进行吊车位置和有无人员上下车的监控，具体方法包括：

通过所述第二摄像装置判断吊车是否在工作状态，若处于工作状态：

通过所述第二摄像装置判断吊车位置是否发生移动，若吊车位置发生了移动则认为是吊车工作人员违规操作；

通过所述第一摄像装置检测工作人员是否离开，若有离开则认为是吊车工作人员违规操作。

优选地，所述判断吊车位置是否发生移动的方法为：

通过加长所述第二摄像装置的曝光时间，突出移动状态吊车与静止状态吊车的区别；通过所述第二摄像装置提取图像进行图像分析；

通过所述第二摄像装置采集吊车及其周围环境的图像数据训练吊车移动识别模型；

使用检测模型通过所述吊车移动识别模型确认吊车的移动置信度C1；

通过所述第二摄像装置采集图像，运用图像处理算法进行图像分析确认吊车的移动置信度C2；

获取最终吊车移动置信度C：

C＝C1*C2；

若所述最终的吊车移动置信度C未超过判断阈值则判断吊车未移动，否则判断吊车移动。

优选地，所述检测工作人员是否离开的方法为：

通过所述第一摄像装置提取图像进行图像分析；

预先通过提取的图像训练人脸识别模型，在在吊车处于所述工作状态时提取图像通过所述人脸识别模型确认是否存在人员离开；

若通过所述人脸识别模型得到的人脸存在置信度低于阈值，则认为有人员离开，吊车工作人员违规操作。

本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：

本发明从再操作人员进行吊车的操作期间进行了全程多方面进行规范检查，检测更为全面，全方位保障施工安全；

本发明对进入吊车的人进行严格监控，数据库内只录入有资格操控吊车的工作人员，避免不必要人员进入进行违规操作等，进一步保障了操作安全性；

本发明提供简单的计算即可确定最重要的安全帽佩戴情况，判断迅速且精确，可以保障施工安全；

本发明在操作过程中对操作规范严格监控，保证工作人员的操作规范，降低事故发生率；

本发明全程自动化智能监控，仅仅通过摄像装置即可全方面进行监控，集成度高，避免人工进行监督和督查，准确性及时性更强，节约人力资源；

本发明设计合理，涉及安装的硬件设置价格交底容易安装实现，检测逻辑简单，各方面都具备很高的性价比，便于推广和实施。

附图说明

图1为本发明实施例1提供的一种吊车施工规范安全检测方法的流程示意图；

图2为本发明实施例3提供的安全帽正常佩戴与两眼位置关系的平面示意图。

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一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

实施例1

参阅图1，本实施例提供一种吊车施工规范安全检测方法，在吊车内的正对座椅处设置第一摄像装置，在吊车工作区域内设置用于监控全局的第二摄像装置，包括以下步骤：

步骤S1：在入口处进行人脸识别验证，若人脸识别验证通过则解锁门锁；

步骤S2：通过所述第二摄像装置判断吊车是否在工作状态，若是则进入下一步，若否不做操作；

步骤S3：通过所述第一摄像装置和所述第二摄像装置执行操作进行操作规范监测；

所述操作规范监测包括着装监测、施工时间监测和施工过程监控。

在本实施例中的步骤S1中，所述在入口处进行人脸识别验证的方法为：

人脸数据库录入具备吊车操作资格的工作人员的人脸数据；

提取待进入者的人脸数据，通过与所述人脸数据库中的人脸数据进行比对，确认该待进入者是否具备吊车操作资格。

本实施例对吊车施工规范安全的检测从工作人员开始进入吊车即开始进行，验证通过的才有解锁门的资格，否则就算持有钥匙也无法进入，也就是说人脸识别验证未通过的不会被允许没有具备进入资格的工作人员的陪同单独进入吊车；还会监测吊车内是否有人在执行操作，若有则进行操作过程的操作规范监测监测，否则不需要调动操作过程的操作规范监测，操作规范监测包括了着装监测、施工时间监测和施工过程监控，监测全面。

在工作人员进入前的人脸识别验证的时候，可以通过人脸数据库预先录入数据然后进行验证实现。

本实施例多方面实现了智能化自动监控吊车施工规范安全情况，结果反馈及时准确，同时还节约了人力资源。

实施例2

本实施例基于实施例1的技术方案，对步骤S2通过所述第二摄像装置判断吊车是否在工作状态的方法进行进一步说明。

作为本实施例的优选方案所述通过所述第二摄像装置判断吊车是否在工作状态的方法为：

采集图像并进行图像识别，判断吊车吊杆的相对水平面的倾斜角度；

若吊车吊杆的所述倾斜角度小于角度阈值则判断吊车未在工作状态，否则判断吊车在工作状态。

如此设置是因为仅仅在工作状态的时候吊杆会倾斜，确认吊车开始工作以后，再进行后续的操作规范监测。

实施例3

本实施例基于实施例1的技术方案，对施工过程监控的着装检测的方法进行进一步说明。

作为本实施例的优选方案，进行所述着装监测的方法为：

通过所述第一摄像装置提取图像进行图像分析；

提取安全帽的颜色形状数据作为特征向量(RGB，H，W，n)；

其中，RGB为颜色的RGB值，H和W分别为图像中安全帽高宽，n为像素点数；

通过安全帽的所述特征向量训练安全帽识别模型；

提取操作人员的图像，通过所述安全帽识别模型确认是否存在安全帽；

若不存在直接发出未佩戴安全帽警报，若存在则进入下一步确保是否戴好安全帽；

参阅图2，图2中A为安全帽，B为人脸，B中的两个圆圈代表眼睛；通过图像识别确定图像中操作人员的两只眼睛的连线L₁以及安全帽的底边线段L₂；

获取判断参数α：

α＝h¹/h₂；

其中，h₁为L₁和L₂的距离，h₂为图像中安全帽高度；

若若L₂位于L₁上方且所述判断参数α未超过判断阈值则判断为正常佩戴安全帽，否则发出未正常佩戴安全帽警报。

进一步地，若所述操作人员的两只眼睛的连线L₁以及所述安全帽的底边线段L₂不平行，则L₂以L₂的中点为轴心旋转至与L₁平行后，再获取所述判断参数α。

本实施例的着装检测主要针对安全帽的佩戴，核心逻辑是先通过训练好的模型判断有无安全帽，再通过计算判断参数来判断安全帽有没有戴好；因为只判断有无安全帽也并不足够可靠，工作人员有可能只是携带了安全帽但并未正常佩戴。

在检查是否正常佩戴安全帽的时候，以两眼连线到安全帽底部的距离为判断，简要来说逻辑就是安全帽正常佩戴的时候其底边肯定在眼睛上面一定距离，因此通这个作为标准判断即可。又由于一般计算线段距离的时候，两条线段需要相互平行，由于佩戴不可能完全完美使得帽子底边与两眼连线平行，同时图像的提取和识别还存在误差，因此可以将帽子底边的线段做一个旋转处理来达到平衡，通常这个旋转角度也不会太大。

特别说明的是，也可以直接将两眼连线中点到安全帽底边中点的连线作为L₁和L₂的距离。

实施例4

本实施例基于实施例1的技术方案，对步骤S3中的施工时间监测的方法进行进一步说明。

作为优选方案，所述施工时间监测的方法为：

在工作数据库录入工期排表；

若有人在吊车内执行操作，通过工作数据库当前检查是否属于正常施工时间，若不属于则发出违规操警报；

若属于，则在执行操作的时候进行持续监控，超出所述正常施工时间则发出超时操作警报。

本实施例的目的是规范操作时间，将预设时间以外的操作均视为违规操作。

具体来说，在持续监控期间可以通过第一摄像装置按一定频率持续采集图像，连续多帧图像识别持续有人则判断为依然在操作。

实施例5

本实施例基于实施例1的技术方案，对步骤S3中的施工过程监控的方法进行进一步说明。

在本实施例中，优选地，所述施工过程监控的方法为，在吊车处于所述工作状态时进行吊车位置和有无人员上下车的监控，具体方法包括：

通过所述第二摄像装置判断吊车是否在工作状态，若处于工作状态：

通过所述第二摄像装置判断吊车位置是否发生移动，若吊车位置发生了移动则认为是吊车工作人员违规操作；

通过所述第一摄像装置检测工作人员是否离开，若有离开则认为是吊车工作人员违规操作。

另一方面，所述判断吊车位置是否发生移动的方法为：

通过加长所述第二摄像装置的曝光时间，突出移动状态吊车与静止状态吊车的区别；通过所述第二摄像装置提取图像进行图像分析；

通过所述第二摄像装置采集吊车及其周围环境的图像数据训练吊车移动识别模型；

使用检测模型通过所述吊车移动识别模型确认吊车的移动置信度C1；特别说明的是，这里的检测模型可使用如卷积神经网络等任意可检测出小区域不同的模型，或如长短时记忆网络等具有记忆功能的模型。

通过所述第二摄像装置采集图像，运用图像处理算法进行图像分析，如利用帧间差分法获得前后帧图像的变化率，结合跟踪算法(如均值漂移、卡尔曼滤波等)来估计吊车的位置及其移动状态，最终确定吊车的移动置信度C2；

获取最终吊车移动置信度C：

C＝C1*C2；

若所述最终的吊车移动置信度C未超过判断阈值则判断吊车未移动，否则判断吊车移动。

进一步地，所述检测工作人员是否离开的方法为：

通过所述第一摄像装置提取图像进行图像分析；

预先通过提取的图像训练人脸识别模型，在在吊车处于所述工作状态时提取图像通过所述人脸识别模型确认是否存在人员离开；

若通过所述人脸识别模型得到的人脸存在置信度低于阈值，则认为有人员离开，吊车工作人员违规操作。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种吊车施工规范安全检测方法，其特征在于，在吊车内的正对座椅处设置第一摄像装置，在吊车工作区域内设置用于监控全局的第二摄像装置，包括以下步骤：

在入口处进行人脸识别验证，若人脸识别验证通过则解锁门锁；

通过所述第二摄像装置对吊车进行定位，并判断吊车是否在工作状态，若是则进入下一步，若否不做操作；

通过所述第一摄像装置和所述第二摄像装置执行操作进行操作规范监测；

所述操作规范监测包括着装监测、施工时间监测和施工过程监控。

2.根据权利要求1所述的一种吊车施工规范安全检测方法，其特征在于，所述在入口处进行人脸识别验证，若人脸识别验证通过则解锁门锁的方法为：

人脸数据库录入具备吊车操作资格的工作人员的人脸数据；

提取待进入者的人脸数据，通过与所述人脸数据库中的人脸数据进行比对，确认该待进入者是否具备吊车操作资格。

3.根据权利要求1所述的一种吊车施工规范安全检测方法，其特征在于，所述通过所述第二摄像装置判断吊车是否在工作状态的方法为：

采集图像并进行图像识别，判断吊车吊杆的相对水平面的倾斜角度；

若吊车吊杆的所述倾斜角度小于角度阈值则判断吊车未在工作状态，否则判断吊车在工作状态。

4.根据权利要求1所述的一种吊车施工规范安全检测方法，其特征在于，进行所述着装监测的方法为：

通过所述第一摄像装置提取图像进行图像分析；

提取安全帽的颜色形状数据作为特征向量(RGB，H，W，n)，其中，RGB为颜色的RGB值，H和W分别为图像中安全帽高宽，n为像素点数；

通过安全帽的所述特征向量训练安全帽识别模型，提取操作人员的图像，通过所述安全帽识别模型确认是否存在安全帽；

若不存在直接发出未佩戴安全帽警报，若存在则进入下一步确保是否戴好安全帽；

通过图像识别确定图像中操作人员的两只眼睛的连线L₁以及安全帽的底边线段L₂；

获取判断参数α：

α＝h¹/h₂；

其中，h₁为L₁和L₂的距离，h₂为图像中安全帽高度；

若若L₂位于L₁上方且所述判断参数α未超过判断阈值则判断为正常佩戴安全帽，否则发出未正常佩戴安全帽警报。

5.根据权利要求4所述的一种吊车施工规范安全检测方法，其特征在于，若所述操作人员的两只眼睛的连线L₁以及所述安全帽的底边线段L₂不平行，则L₂以L₂的中点为轴心旋转至与L₁平行后，再获取所述判断参数α。

6.根据权利要求1所述的一种吊车施工规范安全检测方法，其特征在于，所述施工时间监测的方法为：

在工作数据库录入工期排表；

若有人在吊车内执行操作，通过工作数据库当前检查是否属于正常施工时间，若不属于则发出违规操警报；

若属于，则在执行操作的时候进行持续监控，超出所述正常施工时间则发出超时操作警报。

7.根据权利要求6所述的一种吊车施工规范安全检测方法，其特征在于，所述施工过程监控的方法为，在吊车处于所述工作状态时进行吊车位置和有无人员上下车的监控，具体方法包括：

通过所述第二摄像装置判断吊车是否在工作状态，若处于工作状态：

通过所述第二摄像装置判断吊车位置是否发生移动，若吊车位置发生了移动则认为是吊车工作人员违规操作；

通过所述第一摄像装置检测工作人员是否离开，若有离开则认为是吊车工作人员违规操作。

8.根据权利要求7所述的一种吊车施工规范安全检测方法，其特征在于，所述判断吊车位置是否发生移动的方法为：

通过加长所述第二摄像装置的曝光时间，突出移动状态吊车与静止状态吊车的区别；通过所述第二摄像装置提取图像进行图像分析；

通过所述第二摄像装置采集吊车及其周围环境的图像数据训练吊车移动识别模型；

使用检测模型通过所述吊车移动识别模型确认吊车的移动置信度C1；

通过所述第二摄像装置采集图像，运用图像处理算法进行图像分析确认吊车的移动置信度C2；

获取最终吊车移动置信度C：

C＝C1*C2；

若所述最终的吊车移动置信度C未超过判断阈值则判断吊车未移动，否则判断吊车移动。

9.根据权利要求1所述的一种吊车施工规范安全检测方法，其特征在于，所述检测工作人员是否离开的方法为：

通过所述第一摄像装置提取图像进行图像分析；

预先通过提取的图像训练人脸识别模型，在在吊车处于所述工作状态时提取图像通过所述人脸识别模型确认是否存在人员离开；

若通过所述人脸识别模型得到的人脸存在置信度低于阈值，则认为有人员离开，吊车工作人员违规操作。