KR102454058B1 - 크레인 안전 관리 시스템 - Google Patents

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KR102454058B1
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truck
crane
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safety management
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KR1020220060273A
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김태경
조영준
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주식회사 이노메트릭스
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Abstract

본 발명은 크레인 안전 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 크레인의 컨테이너 이송 작업중 발생할 수 있는 트럭 리프팅 사고를 방지를 할 수 있도록 실시간 영상처리를 활용한 크레인 안전 관리 시스템에 관한 것이다.
이러한 본 발명은, 상부프레임, 하부프레임, 레그, 트롤리, 스프레더 및 호이스트를 구비하는 야드 크레인; 상기 야드 크레인에 구비된 복수개의 카메라; 상기 카메라로 컨테이너 이송 작업을 감시하는 제어부;를 포함하는 크레인 안전 관리 시스템으로써, 상기 제어부는 상기 하부프레임에 구비된 카메라에 의해서 컨테이너 트럭 영상을 획득하는 영상획득부, 획득된 영상을 기반으로 컨테이너와 트럭의 후면과 측면 특징점을 검출하고, 특징점 좌표를 이용하여 외곽선을 생성하는 영상처리를 통해서 트럭과 컨테이너를 식별하는 특징점 검출부, 상기 트럭 특징점 및 컨테이너 특징점의 위치값을 실시간 검출 추적하는 위치값 검출부, 상기 컨테이너와 트럭의 특징점 위치값 변화에 따라 트럭 권상을 판정하는 판정부, 상기 판정부의 제어신호에 따라 경고신호를 발생시키는 경고신호 발생부를 포함하여 이루어져, 상기 야드 크레인이 컨테이너를 들어올릴 때 발생되는 트럭 리프팅 사고를 즉시 감지하는 것을 특징으로 하는 크레인 안전 관리 시스템을 기술적 요지로 한다.

Description

크레인 안전 관리 시스템{CRANE SAFETY MANAGEMENT SYSTEM}
본 발명은 크레인 안전 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 크레인의 컨테이너 이송 작업중 발생할 수 있는 트럭 리프팅 사고를 방지를 할 수 있도록 실시간 영상처리를 활용한 크레인 안전 관리 시스템에 관한 것이다.
항만 컨테이너 작업 과정에서 트럭 리프팅, 컨테이너 무너짐, 컨테이너 충돌과 같은 크레인 사고가 발생되면 물적 피해 및 인명 피해가 막대하고, 이러한 사고로 인해 항만 노동자들은 위험에 상시 노출되고 있다.
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트럭 리프팅 사고는 컨테이너와 트럭을 고정 체결시켜주는 락(LOCK)을 풀지 않은 상태에서 스프레더로 컨테이너를 권상하게 되면, 트럭이 컨테이너와 함께 리프팅이 된다. 트럭이 일정 높이 이상으로 들어올리게 되면, 트럭의 무게 영향으로 락이 부러져 트럭 낙하가 될 수 있다. 또한, 락의 노후 상태에 따라 트럭이 일정 높이가 되지 않아도 트럭 낙하는 발생될 수 있기 때문에, 항만 노동자들에게 치명적인 사고를 제공할 수 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해서, 한국등록특허 제10-1992099호 컨테이너 안전 감시 방법은 컨테이너 시스템에 기본적으로 이미 설치되어 있는 소정의 카메라를 이용하여 트럭의 샤시 위에 놓인 컨테이너의 집기 작업시에 트럭의 샤시와 컨테이너의 분리여부를 감지하여 안정적인 집기 작업이 되도록 하는 기술을 개시하고 있다.
하지만, 종래기술에서 트럭과 컨테이너의 분리여부 판단 시점은 컨테이너의 일정 높이 이상 집기 작업이 이루어진 뒤에 판단하기 때문에, 컨테이너를 일정 높이까지 들어올리는 작업 중에 트럭 낙하가 발생할 수 있는 문제점이 여전히 남아있다.
그러므로 스프레더가 컨테이너를 권상하기 시작하는 시점부터 트럭과 컨테이너의 분리 여부를 빠르게 감지할 수 있는 기술 개발 연구가 요구되고 있다.
컨테이너 사고는 컨테이너의 높이 파악이 제대로 이루어지지 않으면 발생할 수 있다. 표준형 컨테이너의 높이는 8ft로 주로 이루어지지만, 최근에는 8.5ft~9.5ft 높이의 컨테이너가 많이 사용되고 있으며, 이러한 컨테이너를 HC(High Cubic) 컨테이너라 한다. HC 컨테이너를 크레인으로 작업 시, 시스템(Terminal Operating System; TOS)에 기등록된 정보와 다른 높이의 컨테이너 처리를 하게 되는 경우가 발생할 수 있으며, 이는 컨테이너 무너짐 또는 충돌 사고로 이어질 수 있다.
그러므로, 크레인이 컨테이너 처리 전에 컨테이너의 높이를 파악할 수 있는 기술 개발 연구가 요구되고 있다.
한국등록특허 제10-1992099호 '컨테이너 안전 감시 방법은 컨테이너 시스템'
본 발명은 상기한 문제점을 해소하기 위하여 발명된 것으로, 스프레더가 컨테이너를 권상하기 시작하는 시점부터 트럭과 컨테이너의 분리 여부를 즉시 감지할 수 있고, 컨테이너의 높이를 측정하여 안전한 컨테이너 처리 작업이 이루어 질 수 있고, 인공지능의 딥러닝으로 정확하고 안전한 항만 컨테이너 작업 과정이 이루어질 수 있도록 크레인 안전 관리 시스템을 제공하는 것을 기술적 해결과제로 한다.
상기의 기술적 과제를 해결하기 위하여 발명은 상부프레임, 하부프레임, 레그, 트롤리, 스프레더 및 호이스트를 구비하는 야드 크레인; 상기 야드 크레인에 구비된 복수개의 카메라; 상기 카메라로 컨테이너 이송 작업을 감시하는 제어부;를 포함하는 크레인 안전 관리 시스템으로써, 상기 제어부는 상기 하부프레임에 구비된 카메라에 의해서 컨테이너 트럭 영상을 획득하는 영상획득부; 획득된 영상을 기반으로 컨테이너와 트럭의 후면과 측면 특징점을 검출하고, 특징점 좌표를 이용하여 외곽선을 생성하는 영상처리를 통해서 트럭과 컨테이너를 식별하는 특징점 검출부; 상기 트럭 특징점 및 컨테이너 특징점의 위치값을 실시간 검출 추적하는 위치값 검출부; 상기 컨테이너와 트럭의 특징점 위치값 변화에 따라 트럭 권상을 판정하는 판정부; 상기 판정부의 제어신호에 따라 경고신호를 발생시키는 경고신호 발생부;를 포함하여 이루어져, 상기 특징점 검출부는 상기 획득된 영상을 기반으로 상기 컨테이너의 락 체결상태를 검출함으로써, 상기 스프레더가 컨테이너를 잠그고 권상하기 전에 상기 경고신호 발생부에서 경고신호를 발생시켜 상기 야드 크레인이 컨테이너를 들어올릴 때 발생되는 트럭 리프팅 사고를 즉시 감지하는 것을 특징으로 하는 크레인 안전 관리 시스템을 제공한다.
본 발명에 있어서, 상기 영상 획득부는 컨테이너 트럭의 전면 측면, 배면을 촬영하는 복수 개의 카메라로 구성되고, 상기 판정부는 전체 카메라 영상에 따라 특징점을 추적하여 실시간으로 트럭 리프팅 사고를 감시하는 크레인 안전 관리 시스템을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 제어부는 상기 획득된 영상의 특징점을 기반으로 상기 트럭의 바닥에서 트럭 프레임까지 높이와 컨테이너의 높이값을 검출하는 컨테이너 높이 검출부;를 더 포함하여 구성되어 각 특징점의 위치 및 높이 변화에 따라 트럭 리프팅으로 판단하는 크레인 안전 관리 시스템을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 제어부는 야드 크레인 PLC에 연동되어, 상기 트롤리, 호이스트, 스프레더 상태 정보를 상호 교환함으로써, 상기 스프레더가 컨테이너를 잠그고 권상하는 시점의 제어신호에 따라, 트럭 권상 판정을 시작하는 크레인 안전 관리 시스템을 특징으로 한다.
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본 발명에 있어서, 상기 크레인 안전 관리 시스템은 야드 크레인 기둥측에 컨테이너 트럭에 수평으로 레이더를 주사하여 컨테이너 트럭의 진입 위치를 감지하며 이에 관한 정보를 상기 제어부로 전달하는 CPS(Chassis Positioning System)를 더 포함하고, 상기 제어부는 딥러닝 기능을 수행하는 인공지능이 포함되어 상기 CPS에서 획득되는 컨테이너 트럭의 진입 위치와 시간에 따른 컨테이너 락 영상과 컨테이너 락 결과값을 피드백 받아 딥러닝을 수행하면서, 컨테이너 락 체결영상 규칙을 데이터화시킴으로써, 컨테이너 트럭 진입부터 컨테이너 트럭 정차까지 컨테이너 락 체결상태를 인공지능으로 판단하는 크레인 안전 관리 시스템을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 크레인 안전 관리 시스템은 야드 크레인 기둥측에 컨테이너 트럭에 수평으로 레이더를 주사하여 컨테이너 트럭의 진입 위치를 감지하며 이에 관한 정보를 상기 제어부로 전달하는 CPS를 더 포함하고, 상기 제어부는 딥러닝 기능을 수행하는 인공지능이 포함되어 상기 컨테이너 트럭의 정차 후, 상기 스프레더가 컨테이너를 잠그고 권상 시, 상기 CPS에서 획득되는 컨테이너 트럭 정보와 상기 컨테이너 트럭 영상 및 컨테이너 락 결과값을 피드백 받아 딥러닝을 수행하면서, 컨테이너 트럭 리프팅 영상 규칙을 데이터화시킴으로써, 컨테이너 트럭 리프팅 상태를 인공지능으로 판단하는 크레인 안전 관리 시스템을 특징으로 한다.
상기 과제의 해결 수단에 의한 크레인 안전 관리 시스템에 따르면, 스프레더가 컨테이너를 권상하기 시작하는 시점부터 트럭과 컨테이너의 분리 여부를 즉시 감지할 수 있고, 이에 대한 경고신호를 발생시켜 작업자 또는 감시자에게 알림을 주어 트럭 리프팅 사고를 방지할 수 있는 효과가 있다.
또한, 야드 크레인이 컨테이너 처리 전에 컨테이너의 높이를 미리 파악하여 컨테이너 처리 효율을 높이고, 컨테이너 무너짐 및 충동 사고를 방지할 수 있는 효과가 있다.
또한, 복수 개의 카메라, 레이더 센서, 인공지능 딥러닝을 활용하여 정확한 판단으로 안전한 항만 컨테이너 작업이 이루어질 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명인 크레인 안전 관리 시스템의 간략한 구성도.
도 2는 본 발명의 제어부 구성도.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 컨테이너 트럭의 영상처리를 나타낸 도면.
도 6 내지 도 7은 본 발명의 CPS로 획득할 수 있는 정보를 나타낸 도면.
도 8은 본 발명의 CPS 및 인공지능으로 딥러닝을 수행하는 구성도.
이하 도면을 참조하여 본 발명에 관하여 살펴보기로 하며, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기술 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 것이다.
그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있으므로 그 정의는 본 발명을 설명하는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명인 크레인 안전 관리 시스템의 간략한 구성도이다.
도 1을 참조하여, 본 발명의 실시 예에 따른 크레인 안전 관리 시스템은 야드 크레인(100), 카메라(200), 제어부(300)를 포함하여 이루어진다.
야드 크레인(100)은 상부프레임(110), 하부프레임(120), 레그(130), 트롤리(140), 스프레더(150) 및 호이스트(160)를 구비하고, 카메라(200)는 야드 크레인(100)에 구비되어 복수개로 이루어지고, 제어부(300)는 카메라(200)로 컨테이너 이송 작업을 감시한다.
도 2는 본 발명의 제어부 구성도이다.
도 2를 참조하여, 크레인 안전 관리 시스템의 제어부(300)는 영상획득부(310), 특징점 검출부(320), 위치값 검출부(330), 판정부(340), 경고신호 발생부(350)를 포함하여 이루어진다.
영상획득부(310)는 하부프레임(120)에 구비된 카메라(200)에 의해서 컨테이너 트럭 영상을 획득한다. 컨테이너 트럭의 전면, 측면, 배면을 촬영하는 복수 개의 카메라(200)로 구성되기 때문에, 컨테이너(C)와 트럭(T)의 특징점을 정확하게 검출할 수 있다.
특징점 검출부(320)는 획득된 영상을 기반으로 컨테이너(C)와 트럭(T)의 후면과 측면 특징점을 검출하고, 특징점 좌표를 이용하여 외곽선을 생성하는 영상처리를 통해서 트럭(T)과 컨테이너(C)를 식별한다.
여기서 특징점 검출하는 방법으로는 이미지에서 특징이 되는 부분을 비교하여 이미지 매칭시키는 것으로, 주로 물체의 모서리나 곡선부분으로 검출한다.
본 발명에서는 트럭(T)의 바퀴, 트럭의 샤시의 일부분을 특징점으로 검출하고, 컨테이너(C)의 전면, 측면 및 배면 중 하나의 면에서 모서리를 특징점으로 검출하는 것이 바람직하다.
위치값 검출부(330)는 트럭(T) 특징점 및 컨테이너(C) 특징점의 위치값을 실시간 검출 추적한다.
판정부(340)는 컨테이너(C)와 트럭(T)의 특징점 위치값 변화에 따라 트럭(T) 권상을 판정한다. 이때, 컨테이너 트럭의 전면 측면, 배면을 촬영되기에, 판정부(340)는 전체 카메라 영상에 따라 특징점을 추적하여 실시간으로 트럭(T) 리프팅 사고를 감시한다.
만일, 컨테이너(C)의 특징점 위치값이 변화를 하고 트럭(T)의 특징점 위치값이 변화하지 않으면, 정상작동으로 판정하고, 컨테이너(C) 및 트럭(T)의 특징점 위치값 동시에 변화하게 되면, 트럭 리프팅 제어신호를 발생시켜 경고신호 발생부(350)로 전달한다.
경고신호 발생부(350)는 판정부(340)의 제어신호에 따라 경고신호를 발생시킨다. 경고신호는 야드 크레인(100)을 운전중인 작업자, 현장 작업자 및 현장 감시자에게 알리기 위한 것으로, 작업자들이 경고신호를 인지하게 되면 야드 크레인(100) 작업을 중지하도록 한다.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 컨테이너 트럭의 영상처리를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하여, 트럭(T)의 샤시 일부분 또는 바퀴를 특징점으로 검출하고, 특징점 좌표를 이용하여 외곽선을 생성하는 영상처리한 것을 알 수 있다.
도 4를 참조하여, 컨테이너 트럭의 배면을 촬영하는 카메라 영상으로, 트럭(T)의 샤시 배면과 컨테이너(C)의 배면을 특징점으로 검출하여 외곽선을 생성하고, 이에 따라 트럭(T)과 컨테이너(C)를 식별할 수 있는 것을 알 수 있다.
도 5를 참조하여, 컨테이너 트럭의 측면을 촬영하는 카메라 영상으로, 트럭(T)의 바퀴와 컨테이너(C)의 측면을 특징점으로 검출하여 외곽선을 생성하고, 이에 따라 트럭(T)과 컨테이너(C)를 식별할 수 있는 것을 알 수 있다. 이때, 컨테이너(C)의 특징점 위치값이 변함에 따라, 트럭(T)의 바퀴 특징점 위치값 변화하기 때문에 트럭 리프팅 제어신호를 발생시킨다.
상기와 같이 구성된 크레인 안전 관리 시스템은 야드 크레인(100)이 컨테이너(C)를 들어올릴 때 발생되는 트럭(T) 리프팅 사고를 즉시 감지하여, 작업자 및 감시자에게 알림을 주어 더욱 안전한 컨테이너(C) 이송 작업이 이루어질 수 있다.
또한, 제어부(300)는 획득된 영상의 특징점을 기반으로 트럭(T)의 바닥에서 트럭 프레임까지 높이와 컨테이너(C)의 높이값을 검출하는 컨테이너 높이 검출부(360)를 더 포함하여 구성된다.
컨테이너 높이 검출부(360)로 인해서 각 특징점의 위치 및 높이 변화에 따라 트럭(T) 리프팅으로 판단할 수 있어 사고 판단 정확성이 높아지게 되고, 컨테이너 높이값을 검출하여 컨테이너(C) 적재시 발생되는 사고를 예방할 수 있다.
그리고 제어부(300)는 야드 크레인 PLC(400)에 연동되어, 트롤리(140), 스프레더(150), 호이스트(160) 상태 정보를 상호 교환함으로써, 스프레더(150)가 컨테이너(C)를 잠그고 권상하는 시점의 제어신호에 따라, 트럭(T) 권상 판정을 시작한다.
또한, 특징점 검출부(320)는 획득된 영상을 기반으로 컨테이너(C)의 락 체결상태를 검출함으로써, 스프레더(150)가 컨테이너(C)를 잠그고 권상하기 전에 경고신호 발생부(350)에서 경고신호를 발생시킬 수 있다. 이는 스프레더(150)가 컨테이너(C)를 잠그고 권상할 때 발생되는 트럭(T) 리프팅 사고를 방지하기 위해서 이중 확인이 이루어질 수 있다.
또한, 본 발명인 크레인 안전 관리 시스템의 제어부(300)는 CPS(Chassis Positioning System)(500) 및 인공지능(600)을 더 포함한다.
CPS(500)는 야드 크레인(100) 기둥측에 컨테이너 트럭에 수평으로 레이더를 주사하여 컨테이너 트럭의 진입 위치를 감지하며 이에 관한 정보를 제어부(300)로 전달하고, 인공지능(600)은 제어부(300)의 딥러닝 기능을 수행한다.
도 6 내지 도 7은 본 발명의 CPS로 획득할 수 있는 정보를 나타낸 도면이다.
도 6(a)는 야드 크레인(100)의 하부프레임(120)에 카메라(200) 및 CPS(500)를 배치되어 있으며, 컨테이너 트럭이 정해진 위치로 진입하는 것을 도시하고, 도 6(b)는 CPS(500)로부터 시간에 따른 트럭 진입 정보를 획득하는 것을 도시하고 있다.
도 7은 컨테이너 트럭이 정해진 위치에 진입한 뒤, 스프레더(150)가 컨테이너(C)를 잠그고 권상할 때, 트럭 리프팅 여부에 따라 다르게 나타나는 CPS(500) 정보를 도시하고 있다.
이에 따라, CPS(500)로부터 트럭이 정해진 위치에 정차하였는지 여부를 확인할 수 있고, 트럭 리프팅 여부 확인할 수 있기 때문에, 카메라(200) 영상처리와 함께 이중확인이 가능하다.
도 8은 본 발명의 CPS 및 인공지능으로 딥러닝을 수행하는 구성도이다.
도 8을 참조하면 본 발명은, CPS(500)에서 획득되는 컨테이너 트럭의 진입 위치와 영상획득부(310)에서 획득되는 시간에 따른 컨테이너 락 영상과 인공지능(600)의 딥러닝으로 얻어지는 컨테이너 락 결과값을 피드백 받아 딥러닝을 수행하면서, 컨테이너 락 체결영상 규칙을 데이터화시킨다.
이로써, 본 발명은 컨테이너 트럭 진입부터 컨테이너 트럭 정차까지 컨터에너 트럭의 진입 위치에 따른 각 획득 영상을 분석함하여 컨테이너 락 체결상태를 인공지능(600)으로 판단하게 된다.
이에 의하면 컨테이너 트럭의 진입 위치 마다 다른 컨테이너 락 영상을 받아 딥러닝을 하게 되고, 이에 의한 결과값으로 인공지능의 가중치 값을 수정하는 피드백을 수행하면서 판단 정확도를 개선시키게 되며, 데이터의 누적이 지속되면 정확한 영상 판단값을 얻게 되는 이점이 있다.
예를 들어 CNN으로 영상 분석을 실행하는 경우, 입력값에 단위거리당 CPS(500)정보와 영상을 입력시키고, 락 유무에 대한 결과값을 피드백시키면서 가중치 값을 보정하여 딥러닝을 수행하면, 딥러닝 수행이 진행될 수록 더 빠른 컨테이너 트럭 진입시간에서 컨테이너 락 체결 판단을 할 수 있게 된다.
본 발명은 또한 컨테이너 트럭의 정차 후, 스프레더가 컨테이너를 잠그고 권상 시, CPS(500)에서 획득되는 컨테이너 트럭의 진입 위치와 영상획득부(310)에서 획득되는 시간에 따른 컨테이너 락 영상과 인공지능(600)의 딥러닝으로 얻어지는 컨테이너 락 결과값을 피드백 받아 딥러닝을 수행하면서, 컨테이너 락 체결영상 규칙을 데이터화시킬 수도 있다.
이로써, 컨테이너 트럭 리프팅 상태를 인공지능으로 판단이 가능하며, 딥러닝의 수행이 진행될수록 더 빠른 권상위치에서 컨테이너 락 체결 판단을 할 수 있는 이점이 있다.
본 발명의 크레인 안전 관리 시스템에서는 카메라(200)의 영상처리, CPS(500)의 레이더 정보 또는 인공지능(600)의 딥러닝 수행으로 사고 예측을 삼중 확인이 가능함으로써, 항만 현장에서 발생할 수 있는 트럭 리프팅 사고 및 컨테이너 무너짐 사고를 예방할 수 있으며, 이에 따라 인명 피해 및 물적 피해를 막을 수 있다.
이상 본 발명의 설명을 위하여 도시된 도면은 본 발명이 구체화되는 하나의 실시예로서 도면에 도시된 바와 같이 본 발명의 요지가 실현되기 위하여 다양한 형태의 조합이 가능함을 알 수 있다.
따라서 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.
100 : 야드 크레인
110 : 상부프레임
120 : 하부프레임
130 : 레그
140 : 트롤리
150 : 스프레더
160 : 호이스트
200 :카메라
300 : 제어부
310 : 영상획득부
320 : 특징점 검출부
330 : 위치값 검출부
340 : 판정부
350 : 경고신호 발생부
360 : 컨테이너 높이 검출부
400 : PLC
500 : CPS
600 : 인공지능
T : 트럭
C : 컨테이너

Claims (7)

  1. 상부프레임, 하부프레임, 레그, 트롤리, 스프레더 및 호이스트를 구비하는 야드 크레인; 상기 야드 크레인에 구비된 복수개의 카메라; 상기 카메라로 컨테이너 이송 작업을 감시하는 제어부;를 포함하는 크레인 안전 관리 시스템으로써,
    상기 제어부는
    상기 하부프레임에 구비된 카메라에 의해서 컨테이너 트럭 영상을 획득하는 영상획득부;
    획득된 영상 을 기반으로 컨테이너와 트럭의 후면과 측면 특징점을 검출하고, 특징점 좌표를 이용하여 외곽선을 생성하는 영상처리를 통해서 트럭과 컨테이너를 식별하는 특징점 검출부;
    상기 트럭 특징점 및 컨테이너 특징점의 위치값을 실시간 검출 추적하는 위치값 검출부;
    상기 컨테이너와 트럭의 특징점 위치값 변화에 따라 트럭 권상을 판정하는 판정부;
    상기 판정부의 제어신호에 따라 경고신호를 발생시키는 경고신호 발생부;
    를 포함하여 이루어져,
    상기 특징점 검출부는
    상기 획득된 영상을 기반으로 상기 컨테이너의 락 체결상태를 검출함으로써, 상기 스프레더가 컨테이너를 잠그고 권상하기 전에 상기 경고신호 발생부에서 경고신호를 발생시켜 상기 야드 크레인이 컨테이너를 들어올릴 때 발생되는 트럭 리프팅 사고를 즉시 감지하는 것을 특징으로 하는 크레인 안전 관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영상 획득부는
    컨테이너 트럭의 전면 측면, 배면을 촬영하는 복수 개의 카메라로 구성되고,
    상기 판정부는 전체 카메라 영상에 따라 특징점을 추적하여 실시간으로 트럭 리프팅 사고를 감시하는 것을 특징으로 하는 크레인 안전 관리 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는
    상기 획득된 영상의 특징점을 기반으로 상기 트럭의 바닥에서 트럭 프레임까지 높이와 컨테이너의 높이값을 검출하는 컨테이너 높이 검출부;를 더 포함하여 구성되어
    각 특징점의 위치 및 높이 변화에 따라 트럭 리프팅으로 판단하는 것을 특징으로 하는 크레인 안전 관리 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는 야드 크레인 PLC(Programmable Logic controller)에 연동되어,
    상기 트롤리, 호이스트, 스프레더 상태 정보를 상호 교환함으로써,
    상기 스프레더가 컨테이너를 잠그고 권상하는 시점의 제어신호에 따라,
    트럭 권상 판정을 시작하는 것을 특징으로 하는 크레인 안전 관리 시스템.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서 상기 크레인 안전 관리 시스템은
    야드 크레인 기둥측에 컨테이너 트럭에 수평으로 레이더를 주사하여 컨테이너 트럭의 진입 위치를 감지하며 이에 관한 정보를 상기 제어부로 전달하는 CPS(Chassis Positioning System)를 더 포함하고,
    상기 제어부는 딥러닝 기능을 수행하는 인공지능이 포함되어
    상기 CPS에서 획득되는 컨테이너 트럭의 진입 위치와 시간에 따른 컨테이너 락 영상과 컨테이너 락 결과값을 피드백 받아 딥러닝을 수행하면서, 컨테이너 락 체결영상 규칙을 데이터화시킴으로써,
    컨테이너 트럭 진입부터 컨테이너 트럭 정차까지 컨테이너 락 체결상태를 인공지능으로 판단하는 것을 특징으로 하는 크레인 안전 관리 시스템.
  7. 제4항에 있어서 상기 크레인 안전 관리 시스템은
    야드 크레인 기둥측에 컨테이너 트럭에 수평으로 레이더를 주사하여 컨테이너 트럭의 진입 위치를 감지하며 이에 관한 정보를 상기 제어부로 전달하는 CPS를 더 포함하고,
    상기 제어부는 딥러닝 기능을 수행하는 인공지능이 포함되어
    상기 컨테이너 트럭의 정차 후, 상기 스프레더가 컨테이너를 잠그고 권상 시, 상기 CPS에서 획득되는 컨테이너 트럭 정보와 상기 컨테이너 트럭 영상 및 컨테이너 락 결과값을 피드백 받아 딥러닝을 수행하면서, 컨테이너 트럭 리프팅 영상 규칙을 데이터화시킴으로써,
    컨테이너 트럭 리프팅 상태를 인공지능으로 판단하는 것을 특징으로 하는 크레인 안전 관리 시스템.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116425035A (zh) * 2023-03-21 2023-07-14 湖北晟湖丰建筑工程有限公司 基于数据分析的建筑施工安全智能分析处理方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100243594A1 (en) * 2009-03-26 2010-09-30 Henry King Gantry crane truck jostle prevention and/or hatch cover detection
CN109534177A (zh) * 2019-01-10 2019-03-29 上海海事大学 一种基于机器视觉的集卡防吊起装置及集卡防吊起方法
KR101992099B1 (ko) 2017-09-07 2019-06-24 서호전기 주식회사 컨테이너 안전 감시 방법
US20190367335A1 (en) * 2016-09-14 2019-12-05 Siemens Aktiengesellschaft Detection of Locking Devices
CN111832415A (zh) * 2020-06-15 2020-10-27 航天智造（上海）科技有限责任公司 一种用于集装箱吊装作业的卡车安全智能保护系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100243594A1 (en) * 2009-03-26 2010-09-30 Henry King Gantry crane truck jostle prevention and/or hatch cover detection
US20190367335A1 (en) * 2016-09-14 2019-12-05 Siemens Aktiengesellschaft Detection of Locking Devices
KR101992099B1 (ko) 2017-09-07 2019-06-24 서호전기 주식회사 컨테이너 안전 감시 방법
CN109534177A (zh) * 2019-01-10 2019-03-29 上海海事大学 一种基于机器视觉的集卡防吊起装置及集卡防吊起方法
CN111832415A (zh) * 2020-06-15 2020-10-27 航天智造（上海）科技有限责任公司 一种用于集装箱吊装作业的卡车安全智能保护系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116425035A (zh) * 2023-03-21 2023-07-14 湖北晟湖丰建筑工程有限公司 基于数据分析的建筑施工安全智能分析处理方法及系统
CN116425035B (zh) * 2023-03-21 2024-01-23 深圳市智宇实业发展有限公司 基于数据分析的建筑施工安全智能分析处理方法及系统

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