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龍圖騰網(wǎng)獲悉武漢數(shù)字建造產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院有限公司;華中科技大學(xué)申請(qǐng)的專利基于單目相機(jī)檢測(cè)工人靠近蓮花吊的安全監(jiān)控系統(tǒng)與方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116129346B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211584063.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)基于單目相機(jī)檢測(cè)工人靠近蓮花吊的安全監(jiān)控系統(tǒng)與方法是由駱漢賓;方偉立;陳珂;詹健江;魏然;劉佳靜;鄒穎設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于單目相機(jī)檢測(cè)工人靠近蓮花吊的安全監(jiān)控系統(tǒng)與方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于單目相機(jī)檢測(cè)工人靠近蓮花吊的安全監(jiān)控系統(tǒng)，包括視頻數(shù)據(jù)采集模塊和視頻數(shù)據(jù)處理模塊，所述視頻數(shù)據(jù)采集模塊用于對(duì)工地上的視頻數(shù)據(jù)信息進(jìn)行采集并傳輸?shù)揭曨l數(shù)據(jù)處理模塊，所述視頻數(shù)據(jù)處理模塊用于對(duì)傳入視頻進(jìn)行危險(xiǎn)范圍標(biāo)定和行人進(jìn)入危險(xiǎn)范圍的檢測(cè)。本發(fā)明能夠根據(jù)蓮花吊移動(dòng)軌跡，通過(guò)簡(jiǎn)單畫(huà)面標(biāo)定，確定蓮花吊作業(yè)危險(xiǎn)范圍，并采用深度算法對(duì)行人進(jìn)入危險(xiǎn)范圍進(jìn)行檢測(cè)和預(yù)警，克服了傳統(tǒng)標(biāo)定方法在攝像頭外部參數(shù)調(diào)整時(shí)，需要進(jìn)行實(shí)地標(biāo)定的缺陷，有效降低了吊車作業(yè)過(guò)程對(duì)人員安全造成的風(fēng)險(xiǎn)。

本發(fā)明授權(quán)基于單目相機(jī)檢測(cè)工人靠近蓮花吊的安全監(jiān)控系統(tǒng)與方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于單目相機(jī)檢測(cè)工人靠近蓮花吊的安全監(jiān)控系統(tǒng)的構(gòu)建方法，其特征在于，所述基于單目相機(jī)檢測(cè)工人靠近蓮花吊的安全監(jiān)控系統(tǒng)包括視頻數(shù)據(jù)采集模塊和視頻數(shù)據(jù)處理模塊，所述視頻數(shù)據(jù)采集模塊用于對(duì)工地上的視頻數(shù)據(jù)信息進(jìn)行采集并傳輸?shù)揭曨l數(shù)據(jù)處理模塊，所述視頻數(shù)據(jù)處理模塊用于對(duì)傳入視頻進(jìn)行危險(xiǎn)范圍標(biāo)定和行人進(jìn)入危險(xiǎn)范圍的檢測(cè)，構(gòu)建方法包括以下步驟：S1、現(xiàn)場(chǎng)視頻數(shù)據(jù)采集；S2、吊車車身高度及旋轉(zhuǎn)中心的標(biāo)定：具體包括以下步驟：S201、根據(jù)人工觀察及經(jīng)驗(yàn)確定吊車的旋轉(zhuǎn)中心，并用鼠標(biāo)進(jìn)行標(biāo)注；S202、根據(jù)人工觀察及經(jīng)驗(yàn)確定吊車車身高度，并用鼠標(biāo)對(duì)吊車車身的高度進(jìn)行標(biāo)注；S3、蓮花抓實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤與危險(xiǎn)范圍確定；具體包括以下步驟：S301、利用目標(biāo)檢測(cè)算法YoLov3獲取吊爪運(yùn)動(dòng)軌跡；利用目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv3識(shí)別出吊爪的中心，記錄一段視頻幀內(nèi)中心的移動(dòng)軌跡，即為吊爪在這段時(shí)間內(nèi)的移動(dòng)軌跡；S302、利用橢圓擬合算法擬合軌跡；利用橢圓擬合算法擬合監(jiān)控視頻中獲得的吊爪選擇的部分軌跡，根據(jù)所給監(jiān)控視頻內(nèi)容，假設(shè)1，吊爪的移動(dòng)軌跡起始點(diǎn)和車身對(duì)齊，移動(dòng)軌跡結(jié)束點(diǎn)接近14圓周處；假設(shè)2，吊爪旋轉(zhuǎn)一周，這一周的軌跡在畫(huà)面里投影為一個(gè)橢圓，具體為：算法使用最小二乘法獲得一組參數(shù)，使待擬合點(diǎn)集和由這組參數(shù)確定的橢圓之間的距離測(cè)度最小，所得橢圓即是真實(shí)危險(xiǎn)范圍投影在畫(huà)面里的粗略范圍；S303、危險(xiǎn)范圍調(diào)整，擬合得到的粗略危險(xiǎn)范圍和行人運(yùn)動(dòng)范圍不在同一平面，為了提高準(zhǔn)確性和彈性，需要引入人工知識(shí)的指導(dǎo)，根據(jù)監(jiān)控畫(huà)面中吊車的實(shí)際位置以及操作者在畫(huà)面中畫(huà)出車身的高度，將危險(xiǎn)范圍重新調(diào)整到正確平面上，具體為：利用步驟S201中標(biāo)記的吊車高度對(duì)步驟S202中獲得的粗略范圍進(jìn)行調(diào)整，具體的，假設(shè)吊車高度為線段AB，A點(diǎn)和B點(diǎn)的坐標(biāo)分別是和，橢圓的中心坐標(biāo)是，那么行人平面的橢圓中心坐標(biāo)為，橢圓的長(zhǎng)短軸信息不變，將步驟S202中獲得的粗略范圍進(jìn)行平移，獲得準(zhǔn)確范圍；S4、行人檢測(cè)與深度估計(jì)，通過(guò)行人檢測(cè)與深度估計(jì)判斷行人是否進(jìn)入危險(xiǎn)范圍，具體包括以下步驟：S401、利用YoLov3目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)行人進(jìn)行檢測(cè)；YoLov3算法將視頻幀圖像按照13*13，26*26，52*52三種不同尺度的網(wǎng)格進(jìn)行劃分，并檢測(cè)網(wǎng)格中是否存在目標(biāo)對(duì)象，取所有預(yù)測(cè)結(jié)果中最準(zhǔn)確的作為最終結(jié)果；S402、利用TCMono進(jìn)行深度估計(jì)，對(duì)行人在視頻中的深度進(jìn)行計(jì)算，提取視頻圖像的深度信息；引入TCMono深度估計(jì)算法判斷行人深度是否滿足設(shè)定范圍，以此判斷腳是否落在標(biāo)定的危險(xiǎn)范圍內(nèi)；S403、結(jié)合行人檢測(cè)與深度信息，判斷行人是否進(jìn)入危險(xiǎn)范圍。

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