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龍圖騰網獲悉武漢數字建造產業技術研究院有限公司;華中科技大學申請的專利基于單目相機檢測工人靠近蓮花吊的安全監控系統與方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116129346B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211584063.7，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權基于單目相機檢測工人靠近蓮花吊的安全監控系統與方法是由駱漢賓;方偉立;陳珂;詹健江;魏然;劉佳靜;鄒穎設計研發完成，并于2022-12-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于單目相機檢測工人靠近蓮花吊的安全監控系統與方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于單目相機檢測工人靠近蓮花吊的安全監控系統，包括視頻數據采集模塊和視頻數據處理模塊，所述視頻數據采集模塊用于對工地上的視頻數據信息進行采集并傳輸到視頻數據處理模塊，所述視頻數據處理模塊用于對傳入視頻進行危險范圍標定和行人進入危險范圍的檢測。本發明能夠根據蓮花吊移動軌跡，通過簡單畫面標定，確定蓮花吊作業危險范圍，并采用深度算法對行人進入危險范圍進行檢測和預警，克服了傳統標定方法在攝像頭外部參數調整時，需要進行實地標定的缺陷，有效降低了吊車作業過程對人員安全造成的風險。

本發明授權基于單目相機檢測工人靠近蓮花吊的安全監控系統與方法在權利要求書中公布了：1.一種基于單目相機檢測工人靠近蓮花吊的安全監控系統的構建方法，其特征在于，所述基于單目相機檢測工人靠近蓮花吊的安全監控系統包括視頻數據采集模塊和視頻數據處理模塊，所述視頻數據采集模塊用于對工地上的視頻數據信息進行采集并傳輸到視頻數據處理模塊，所述視頻數據處理模塊用于對傳入視頻進行危險范圍標定和行人進入危險范圍的檢測，構建方法包括以下步驟：S1、現場視頻數據采集；S2、吊車車身高度及旋轉中心的標定：具體包括以下步驟：S201、根據人工觀察及經驗確定吊車的旋轉中心，并用鼠標進行標注；S202、根據人工觀察及經驗確定吊車車身高度，并用鼠標對吊車車身的高度進行標注；S3、蓮花抓實時運動軌跡跟蹤與危險范圍確定；具體包括以下步驟：S301、利用目標檢測算法YoLov3獲取吊爪運動軌跡；利用目標檢測算法YOLOv3識別出吊爪的中心，記錄一段視頻幀內中心的移動軌跡，即為吊爪在這段時間內的移動軌跡；S302、利用橢圓擬合算法擬合軌跡；利用橢圓擬合算法擬合監控視頻中獲得的吊爪選擇的部分軌跡，根據所給監控視頻內容，假設1，吊爪的移動軌跡起始點和車身對齊，移動軌跡結束點接近14圓周處；假設2，吊爪旋轉一周，這一周的軌跡在畫面里投影為一個橢圓，具體為：算法使用最小二乘法獲得一組參數，使待擬合點集和由這組參數確定的橢圓之間的距離測度最小，所得橢圓即是真實危險范圍投影在畫面里的粗略范圍；S303、危險范圍調整，擬合得到的粗略危險范圍和行人運動范圍不在同一平面，為了提高準確性和彈性，需要引入人工知識的指導，根據監控畫面中吊車的實際位置以及操作者在畫面中畫出車身的高度，將危險范圍重新調整到正確平面上，具體為：利用步驟S201中標記的吊車高度對步驟S202中獲得的粗略范圍進行調整，具體的，假設吊車高度為線段AB，A點和B點的坐標分別是和，橢圓的中心坐標是，那么行人平面的橢圓中心坐標為，橢圓的長短軸信息不變，將步驟S202中獲得的粗略范圍進行平移，獲得準確范圍；S4、行人檢測與深度估計，通過行人檢測與深度估計判斷行人是否進入危險范圍，具體包括以下步驟：S401、利用YoLov3目標檢測算法對行人進行檢測；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格進行劃分，并檢測網格中是否存在目標對象，取所有預測結果中最準確的作為最終結果；S402、利用TCMono進行深度估計，對行人在視頻中的深度進行計算，提取視頻圖像的深度信息；引入TCMono深度估計算法判斷行人深度是否滿足設定范圍，以此判斷腳是否落在標定的危險范圍內；S403、結合行人檢測與深度信息，判斷行人是否進入危險范圍。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢數字建造產業技術研究院有限公司;華中科技大學，其通訊地址為：430206 湖北省武漢市東湖新技術開發區高新大道999號武漢新能源研究院大樓G6-1401室(自貿區武漢片區)；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。