[发明专利]一种起重机安全风险控制方法及系统

权利要求书

1.一种起重机安全风险控制方法，其特征在于，该控制方法包括以下步骤：

1)获取起重机作业区域的影像数据，采用机器学习算法对获取的影像数据进行处理，进行人体行为识别；

2)当在作业区域检测出人体行为且起重机处于工作状态时，根据起重机的运行速度、高度、方向以及识别出的人体的运动方向确定安全等级；

3)根据确定的安全等级按照最优化控制策略控制起重机，所述的控制策略包括有减速绕行、减速报警、减速停车、紧急停车、后退。

2.根据权利要求1所述的起重机安全风险控制方法，其特征在于，所述步骤3)最优化控制策略中的减速的幅度根据起重机的特点、安全距离要求和安全运行空间大小确定；绕行的距离根据起重机的特点、安全距离要求和安全运行空间大小确定。

3.根据权利要求1或2所述的起重机安全风险控制方法，其特征在于，所述步骤1)中的的人体行为识别采用神经网络模型实现，该神经网络模型在训练时所用的训练集中包含有不同条件下的影像数据，所述的不同条件包括有粉尘、水雾和复杂光源。

4.根据权利要求1或2所述的起重机安全风险控制方法，其特征在于，该方法还包括在对起重机控制过程中启动自动抑摆功能，以避免起重机所吊物体过大摆动而导致的撞击问题。

5.根据权利要求1所述的起重机安全风险控制方法，其特征在于，当在作业区域检测出人体行为而起重机处于未工作状态时，则进行报警。

6.一种起重机安全风险控制系统，其特征在于，该控制系统包括用于获取起重机作业区域图像数据的图像采集装置、分类识别模块和控制模块，所述分类识别模块用于采用机器学习算法对获取的影像数据进行处理，进行人体行为识别；所述的控制模块用于根据起重机的运行速度、高度、方向以及识别出的人体的运动方向确定安全等级，并根据确定的安全等级按照最优化控制策略控制起重机，所述的控制策略包括有减速绕行、减速报警、减速停车、紧急停车、后退。

7.根据权利要求6所述的起重机安全风险控制系统，其特征在于，所述的最优化控制策略中的减速的幅度根据起重机的特点、安全距离要求和安全运行空间大小确定；绕行的距离根据起重机的特点、安全距离要求和安全运行空间大小确定。

8.根据权利要求6或7所述的起重机安全风险控制系统，其特征在于，所述分类识别模块采用神经网络模型进行人体识别，该神经网络模型在训练时所用的训练集中包含有不同条件下的影像数据，所述的不同条件包括有粉尘、水雾和复杂光源。

9.根据权利要求6或7所述的起重机安全风险控制系统，其特征在于，所述控制模块在对起重机控制过程中启动自动抑摆功能，以避免起重机所吊物体过大摆动而导致的撞击问题。

10.根据权利要求6所述的起重机安全风险控制系统，其特征在于，当在作业区域检测出人体行为而起重机处于未工作状态时，所述控制模块进行报警。