[发明专利]一种基于多视角视觉检测的集卡防吊起自动识别方法

说明书

本发明提出一种基于多视角视觉检测的集卡防吊起自动识别方法，包括步骤：对每个集卡作业位布置了四个视角的摄像头；使用视觉检测模型对每一帧图像中的锁头、车轮、车牌进行目标检测；获取每一帧图像中的锁头、车轮、车牌的位置和大小；根据每一帧目标检测框的结果，进行目标判断和跟踪；基于目标跟踪获取检测框的偏移量，判断目标是否异常移动；综合目标判断和移动判断结果，判断是否出现异常吊起。该方法具有成本较低、识别率较高、不需要人工确认等优点，对集卡防吊起识别任务的推进有着极大的有益效果。

技术领域

本发明涉及计算机视觉、目标识别、自动化港口、系统安全技术领域。

背景技术

在港口集装箱装卸货作业过程中，“提箱”是一个重要的生产环节，也是生产安全事故易发的环节。“提箱”指集卡载有集装箱静止于吊具之下，操作人员按规定将集装箱与车体进行解锁后，吊具将集装箱从集卡平板上提起的过程。在此过程中，由于操作人员失误或者机械故障等原因，可能会发生集装箱和车体无法完全分离的现象，从而导致吊具上升时将集装箱和车体一同提起，从而造成极严重的安全事故。因此，对于提箱阶段的“防吊起”检测，一直以来是港口集卡作业的重要安全确认环节。

当前，通常采用人工确认的方式来进行“防吊起”的安全识别。在提箱阶段，需要人工确认“箱子与集卡是否完全分离”，防止出现未分离的情况导致吊具将集卡一同吊起。然而，人工确认有着成本较高、速度较慢等缺点，尤其在繁忙作业阶段，将大大拉低整体的作业效率。

近期，业界也出现了一些基于激光传感器的“防吊起”自动识别方法。但此类方法依赖特殊的激光传感器，具有成本较高、使用场景较为局限等缺点。

目前，业界采用了一些基于激光传感器的算法来进行放箱、提箱过程安全识别。以一种基于三维激光的集卡防砸检测方法、装置和计算机设备为例，该方法使用三维激光传感器实现，主要实现流程如图1所示。

现有技术可改进点：和其他需要例如三维激光传感器等特殊传感器的方法类似，以上所介绍的方法均需要特殊的传感器进行识别，而无法基于常见的，例如RGB视频摄像头实现，这将大大增加应用的成本，并且限制应用场景，无法在实用中达到大规模推广应用的地步。

现有的人工确认方法无法实现集卡“防吊起”的自动识别：在短时间内一个工作人员往往无法同时关注到四个锁头的解锁情况、漏看、误报的情况经常发生，即使能正确发出警报，往往载具的吊起高度已达到较为危险的距离。而基于一些特殊传感器的识别方法成本较高且应用场景较为局限，如遇到大雾降雨等天气时，将无法准确感知到集装箱是否被正常解锁。

发明内容

本发明方案通过使用目标检测和目标跟踪技术，基于多视角的视觉摄像头，实现了低成本、高准确率的集卡“防吊起”安全识别。

本发明技术方案如下：

一种基于多视角视觉检测的集卡防吊起自动识别方法，其特征在于，包括步骤：

步骤1，对每个集卡作业位布置了四个视角的摄像头；

步骤2，使用视觉检测模型对每一帧图像中的锁头、车轮、车牌进行目标检测；获取每一帧图像中的锁头、车轮、车牌的位置和大小；

步骤3，根据每一帧目标检测框的结果，进行目标判断和跟踪；

步骤4，基于目标跟踪获取检测框的偏移量，判断目标是否异常移动；

步骤5，综合目标判断和移动判断结果，判断是否出现异常吊起。

步骤1中，对每个集卡作业位布置了四个视角的摄像头，分别位于泊位的西北、东北、西南、东南方位；每个位置的摄像头均被相邻两个泊位共享。

步骤1中，东南方向摄像头额外进行后车牌的识别；每一帧都将记录每个识别框对应的类别。

步骤2，具体通过如下过程实现: