[发明专利]集卡车头防砸保护系统及方法、计算机存储介质、龙门吊

说明书

本发明公开了一种集卡车头防砸保护系统及方法、计算机存储介质、龙门吊，包括：标定模块，预先对集卡的停车点进行标定；采集模块，获取所述标定模块的视频流，解码成图片，并对所述图片进行预处理；AI视觉算法模块，将预处理后的所述图片输入Mask R‑CNN神经网络算法模型，得到所述集卡的车头实例分割图、车头中心点坐标；判断模块，获取所述标定模块的标定集卡的停车点、所述AI视觉算法模块的车头中心点，计算所述标定集卡的停车点与所述车头中心点的距离；数据记录模块，用以记录各模块的历史记录。本发明实现集卡车头的实时检测、识别和定位跟踪。

技术领域

本发明涉及集卡车头防砸保护技术，更具体地说，涉及一种集卡车头防砸保护系统及方法、计算机存储介质、龙门吊。

背景技术

集装箱卡车(以下简称集卡)是港口集装箱运输、装卸的重要物流工具，集卡车头防砸保护系统主要用于防止码头龙门吊在装卸集装箱时集卡发生移动，起重机司机又无法及时发现，从而引发起重机的吊具或者集装箱砸撞集卡车头的安全事故。

通常情况下，集装箱进行装卸前需要集卡按既定车道进入指定区域，港口的龙门吊等起重机设备开动至集卡上方，放下吊具对集卡进行装箱、卸箱作业。装卸过程中，集装箱龙门吊下的集卡是否发生移动，不仅影响集装箱起重机的作业效率和精确性，更重要的是关系到集卡司机的人身安全。

在现有的集卡车头防砸保护系统中，大多采用人工参与或激光扫描检测定位防砸的方式，这些方案的缺点是：前者效率较低，影响港口整体效率；后者需要激光扫描设备，价格昂贵，功能单一，维护成本高，且维护复杂，精度难以提升。

发明内容

针对现有技术中存在的上述缺陷，本发明的目的是提供一种集卡车头防砸保护系统及方法、计算机存储介质、龙门吊，实现集卡车头的实时检测、识别和定位跟踪。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明提供了一种集卡车头防砸保护系统，包括：

标定模块，预先对集卡的停车点进行标定；

采集模块，获取所述标定模块的视频流，解码成图片，并对所述图片进行预处理；

AI视觉算法模块，将预处理后的所述图片输入Mask R-CNN神经网络算法模型，得到所述集卡的车头实例分割图、车头中心点坐标；

判断模块，获取所述标定模块的标定集卡的停车点、所述AI视觉算法模块的车头中心点，计算所述标定集卡的停车点与所述车头中心点的距离；

数据记录模块，用以记录各模块的历史记录。

较佳的，所述标定模块为工业相机。

较佳的，所述判断模块计算所述标定集卡的停车点与所述车头中心点在所述集卡水平方向上的距离，若距离小于预设值，则所述集卡的车头处于安全区域内；若距离大于预设值，则所述集卡的车头处于危险区域内，所述判断模块向PLC发送警报。

本发明还提供了一种集卡车头防砸保护方法，包括以下步骤：

1)在龙门吊上安装权利要求1-3任一项所述的集卡车头防砸保护系统中的所述标定模块，集卡在作业车道上的位置导引结束，预先通过所述标定模块进行一次集卡停车点标定；

2)所述采集模块获取所述标定模块的视频流，解码成图片，并对所述图片进行预处理；

3)将预处理后的所述图片输入所述AI视觉算法模块中预先训练好的Mask R-CNN神经网络算法模型进行定位，得到所述集卡的车头中心点，计算所述集卡的车头中心点与所述集卡停车点在所述集卡车头方向水平方向上的距离，若距离小于预设值，则所述集卡的车头处于安全区域内，继续步骤2)；若距离大于预设值，则所述集卡的车头处于危险区域内，所述判断模块向PLC发送警报。