[发明专利]一种起重机安全风险控制方法及系统在审
申请号: | 202211387007.4 | 申请日: | 2022-11-07 |
公开(公告)号: | CN115571792A | 公开(公告)日: | 2023-01-06 |
发明(设计)人: | 崔红哲;马文波;马利娟;鲍仕钦;彭清贵 | 申请(专利权)人: | 河南省矿山起重机有限公司 |
主分类号: | B66C15/04 | 分类号: | B66C15/04;B66C15/06;B66C13/06;B66C13/46;B66C13/48;G06V40/10 |
代理公司: | 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 | 代理人: | 吴敏 |
地址: | 453423 河南省新乡*** | 国省代码: | 河南;41 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 起重机 安全 风险 控制 方法 系统 | ||
本发明涉及一种起重机安全风险控制方法及系统,属于作业车辆安全控制技术领域。本发明通过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;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、方向以及人体的运动状态确定安全等级;根据确定的安全等级控制起重机执行减速绕行、减速报警、减速停车或者紧急停车的操作。本发明的起重机安全风险控制方法及系统,增强了司机操作起重机的安全性,扩大了司机的视野,能够对起重机周围工况进行全面监控并作出适当的控制,不仅大大降低了安全风险,还提高了工作效率。
技术领域
本发明涉及一种起重机安全风险控制方法及系统,属于作业车辆安全控制技术领域。
背景技术
起重机作为车间内物料搬运的常用设备,在工作过程中不可避免的需要人员参与作业,例如由于作业对象形状不一、作业方式不同,需要现场工作人员从事挂钩、指挥、翻转工件等工作,而起重机司机的视野有限,以及司机的操作失误,特别容易出现安全事故。因此需要增加对工作区域人员和物品的识别手段进行警示和避障,预防安全事故。
目前较好的空间定位手段是采用电子射频(RFID)、超宽带无线技术(UWB)、无线局域网(WI-FI)等技术,但定位精度差,需要司机经常观察显示画面,易分心,无法根据吊装物的大小确定安全范围。当车间的设备、物料、车辆等种类较多,在高温、粉尘、水雾、复杂光线、高磁等环境,容易对传感器造成干扰,并且很难进行动态感知,漏报误报的几率较大,在起重机快速运行的场合,重物有可能从人员上方经过,很难避免类似风险。
发明内容
本发明的目的是提供一种起重机安全风险控制方法及系统,以解决目前起重机安全风险控制中存在无法在起重机作业区及时、准确识别出人员导致的安全风险大的问题。
本发明为解决上述技术问题而提供1.一种起重机安全风险控制方法,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。
本发明通过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;当在作业区域检测出人体行为且起重机处于工作状态,根据起重机的运行速度、高度、方向以及人体的运动状态确定安全等级;根据确定的安全等级控制起重机执行减速绕行、减速报警、减速停车或者紧急停车的操作。通过上述过程,本发明能够增强司机操作的起重机的安全性,扩大了司机的视野,能够对起重机周围工况进行全面监控并作出适当的控制,不仅降低了安全风险,还提高了工作的效率。
进一步地,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。
本发明根据起重机自身的特点以及安全距离和安全运行空间的要求制定最优化控制策略,使得对起重机的控制既能够满足安全要求,又能够保证起重机的工作效率。
进一步地,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。
本发明采用神经网络模型进行人体行为识别时,采用各种状况下图像数据作为训练样本对神经网络模型进行训练,进一步地提高了人体行为识别的精度。
进一步地,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。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于河南省矿山起重机有限公司,未经河南省矿山起重机有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211387007.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。