人工智能在起重机安全监测中的应用

1/1人工智能在起重机安全监测中的应用第一部分起重机安全监测的重要性 2第二部分人工智能技术概述 4第三部分起重机安全监测的传统方法 7第四部分人工智能在起重机监测中的应用背景 9第五部分基于深度学习的起重机安全监测方法 11第六部分基于机器视觉的起重机安全监测技术 13第七部分人工智能在起重机安全监测中的挑战与前景 17第八部分结论与展望 20

第一部分起重机安全监测的重要性起重机作为一种重要的工程设备，广泛应用于建筑、港口、矿山、物流等领域。然而，由于其结构复杂、工作环境恶劣和人为因素等多种原因，起重机事故时有发生，给国家经济造成了巨大的损失，同时也对工人的生命安全构成威胁。

据统计，在过去的几十年里，全球范围内发生的重大起重机事故不胜枚举。例如，2018年5月，美国佛罗里达州迈阿密的一座在建公寓楼的吊车倒塌，造成一人死亡、多人受伤；2016年4月，中国江苏省常州市一工地上的塔式起重机突然倒塌，导致一人死亡、五人受伤。这些事故的发生不仅暴露了当前起重机安全管理存在的问题，也引发了社会各界对于加强起重机安全监测的强烈呼吁。

为了确保起重机的安全运行，防止事故的发生，开展有效的起重机安全监测显得尤为重要。首先，安全监测可以预防潜在的风险。通过对起重机的实时监控和数据分析，及时发现并预警可能出现的问题，从而提前采取措施避免事故发生。其次，安全监测能够提高设备利用率。通过定期检查和维护，保证起重机处于良好的工作状态，减少因故障引起的停机时间，延长设备使用寿命。最后，安全监测还有利于提升企业的管理水平。通过系统化、规范化的管理方式，降低安全事故风险，提高企业的经济效益和社会形象。

因此，加强起重机安全监测不仅是保障工人生命安全和企业财产安全的重要手段，也是促进起重机行业健康发展、提高企业核心竞争力的关键所在。

目前，传统的起重机安全监测方法主要依赖于人工巡查和定期检测，但这种方法存在诸多不足。一方面，人工巡查容易受到个人经验和技术水平的影响，难以准确判断设备的运行状况。另一方面，定期检测的时间间隔较长，无法及时发现设备的异常情况。此外，随着起重机规模的不断扩大和智能化程度的不断提高，传统的方法越来越难以满足现实需求。

在这种背景下，人工智能技术的发展为起重机安全监测提供了新的可能。利用人工智能技术，可以通过机器学习和深度学习等方法，对大量的传感器数据进行分析处理，提取出有价值的信息，从而实现对起重机的智能监控和预测。此外，人工智能还可以帮助我们更好地理解设备的工作原理和故障模式，为故障诊断和维修提供有力支持。

综上所述，起重机安全监测对于保障设备安全运行、提高设备利用率、提升企业管理水平具有重要意义。而人工智能技术的应用，将进一步推动起重机安全监测的发展，为企业带来更高的效率和更低的成本，为起重机行业的未来发展打下坚实的基础。第二部分人工智能技术概述关键词关键要点【机器学习】：

,1.监督学习和非监督学习是两种主要的机器学习方法。通过训练数据集，模型能够自动学习并预测未知数据的结果。

2.人工神经网络是一种复杂的计算模型，可以模拟人类大脑的学习过程。它由大量的节点和连接组成，能够处理复杂的输入数据，并输出精确的结果。

3.深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络进行更深层次的数据分析。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著的进步。

【模式识别】：

,人工智能技术概述

随着信息技术的不断发展和计算机科学的进步，人工智能(AI)已经成为当今科技领域的重要研究方向。它是一种模拟人类智能的科学技术，通过构建、开发和应用具有智能特征的技术和系统来实现自主学习、认知推理、感知与决策等功能。AI已经在各个领域取得了显著的成果，并且在起重机安全监测中也发挥着越来越重要的作用。

1.机器学习

机器学习是人工智能的一个重要分支，主要关注于让计算机从数据中自动学习知识和技能。这种学习过程不需要人工编写程序规则，而是通过数据驱动的方式自动构建模型并进行优化。根据学习策略的不同，机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等方法。

(1)监督学习：监督学习是指利用标记好的训练样本数据，在输入和输出之间建立一个映射关系，使得算法能够通过调整参数以最小化预测误差。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林以及神经网络等。

(2)无监督学习：无监督学习是指没有预先给定标签的数据集，通过聚类或降维等手段挖掘数据中的潜在规律。常见的无监督学习算法有K-means聚类、主成分分析(PCA)以及自编码器等。

(3)强化学习：强化学习是通过智能体与环境的交互，不断地试错并获得反馈来提升其行为表现。在每一次迭代过程中，智能体会依据奖励信号更新自己的策略以达到最优状态。强化学习在游戏AI、机器人控制等领域已经取得了很大的成功。

2.深度学习

深度学习是近年来取得突破的人工智能领域之一，它是机器学习的一种特殊形式，模仿人脑的神经元结构建立深层神经网络，通过大量的训练数据进行学习和推断。相较于传统的机器学习方法，深度学习具有更高的表达能力、更好的泛化性能以及更强的学习能力。

深度学习通常由多层神经元构成的前馈网络、卷积神经网络(CNN)以及循环神经网络(RNN)等形式。这些网络的特性使其在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面表现出卓越的能力。

3.计算机视觉

计算机视觉是人工智能领域的重要组成部分，旨在使计算机理解图片和视频中的内容。通过使用机器学习和深度学习技术，计算机可以从图像中提取目标特征，识别人脸、物体、文字等信息，实现对现实世界的理解和操作。

在起重机安全监测中，计算机视觉技术可以通过摄像头获取实时视频流，并利用机器学习算法进行目标检测、跟踪、分类等任务，帮助操作员及时发现安全隐患，提高工作安全性。

4.自然语言处理

自然语言处理(NLP)是一种基于人工智能的方法，用于解析、生成、理解和生成人类自然语言文本。NLP技术在起重机安全监测中可以应用于语音识别、文档检索、情感分析等方面，帮助操作员快速获取所需信息，提高工作效率。

总之，人工智能技术涵盖了许多子领域和方法，它们之间的相互协作和集成将推动起重机安全监测领域的创新和发展。通过合理运用这些技术，我们可以有效提高起重机的安全性和可靠性，降低事故风险，保障生产作业的顺利进行。第三部分起重机安全监测的传统方法关键词关键要点机械应力监测

1.实时监控:传统方法通常通过安装各种传感器来实时监测起重机的机械应力，确保其在安全范围内工作。

2.数据分析:对收集到的数据进行分析和处理，以识别潜在的安全问题或故障模式，并采取相应的预防措施。

振动与噪音检测

1.检测设备:使用专门的振动和噪音检测设备对起重机运行过程中的异常情况进行监测，及时发现可能存在的安全隐患。

2.分析指标:根据相关标准和规定，设定振动和噪音的阈值，当超过该阈值时，系统将发出警报。

定期维护检查

1.规定周期:起重机的使用者需要按照规定的周期进行常规维护检查，以便及时发现并修复可能出现的问题。

2.专业人员:维护检查应由具有专业知识和技术能力的专业人员来进行，保证检查结果的准确性和可靠性。

目视检查

1.外观检查:定期对起重机外观进行目视检查，查看是否有明显的磨损、损坏或变形等现象。

2.部件状态:仔细检查起重机的关键部件，如钢丝绳、滑轮、吊钩等的状态，判断是否需要更换或维修。

人工操作监督

1.培训认证:对操作员进行培训并通过考核后，才能获得操作证书。操作员需严格遵守操作规程，防止误操作导致事故的发生。

2.监督管理:设立专门的安全管理人员对操作员的操作行为进行监督，及时纠正不规范的行为。

应急计划准备

1.预防措施:制定完善的应急预案，包括设备故障、安全事故等情况下的应对措施，降低风险。

2.应急演练:定期组织应急演练，提高相关人员的应急处置能力和协作水平。起重机安全监测的传统方法主要包括人工检查、传感器监测和视频监控等。这些方法在一定程度上可以提高起重机的安全性，但也存在一些局限性。

首先，人工检查是最基本的起重机安全监测方法。工作人员需要定期对起重机进行现场检查，以发现潜在的安全隐患。然而，这种方法依赖于人员的经验和技能水平，容易出现误判或漏检的情况。此外，人工检查的工作量大，时间成本高，难以实现全面、实时的监测。

其次，传感器监测是一种常用的起重机安全监测技术。通过安装各种传感器（如位移传感器、压力传感器、速度传感器等），可以在关键部位采集数据，并将信息传输到监控系统中进行分析处理。这种方法的优点是可以及时发现异常情况，但需要大量的传感器设备，成本较高。同时，传感器可能会受到环境因素的影响，导致测量结果不准确。

再次，视频监控也是一种常见的起重机安全监测手段。通过对施工现场进行实时视频录像，工作人员可以通过监控屏幕观察起重机的操作状态，发现可能存在的安全隐患。但是，视频监控的数据量庞大，需要大量的人力进行视频分析，而且受到视角限制，可能存在盲区。

综上所述，传统的人工检查、传感器监测和视频监控方法在起重机安全监测方面具有一定的作用，但也存在着不少问题。因此，在实际应用中，往往需要综合运用多种监测技术和手段，以提高监测的准确性和可靠性。第四部分人工智能在起重机监测中的应用背景关键词关键要点【起重机安全的重要性】：

,1.起重机在建筑、港口、矿山等领域中起着至关重要的作用，是大型货物搬运的主要工具。

2.由于其复杂的工作环境和高负荷的作业任务，起重机安全事故频发，严重威胁到工作人员的生命安全和财产损失。

3.因此，提高起重机的安全性是当务之急，也是行业发展趋势之一。,

【传统监测方法的局限性】：

,起重机是一种大型机械设备，在许多工业和建筑领域中发挥着重要的作用。然而，由于其庞大的体积、复杂的结构以及在高空作业的特性，起重机的安全问题一直备受关注。据统计，全球每年都有大量的起重机事故发生，其中一部分原因是由于操作不当或者设备故障导致的。因此，如何有效地监测起重机的工作状态，预测并预防可能出现的危险情况，成为了当前亟待解决的问题。

为了提高起重机的安全性能，科研人员一直在探索各种监测技术和方法。传统的监测方式主要包括人工观察、定期检查、仪器仪表测量等。这些方法虽然能够提供一定的监测数据，但是存在着一些局限性。例如，人工观察依赖于操作员的经验和技能，容易受到主观因素的影响；定期检查需要耗费大量的人力物力，并且只能进行定性的评估；仪器仪表测量精度有限，难以捕捉到微小的变化。

近年来，随着人工智能技术的发展，人们开始尝试将该技术应用于起重机安全监测中。人工智能技术通过计算机学习、模式识别、数据分析等方式，可以从海量的数据中提取出有用的信息，并进行智能化的处理和决策。与传统监测方式相比，人工智能具有更高的精度、更快的速度、更大的适应性和更好的鲁棒性，因此被认为是一种有前途的监测技术。

在起重机安全监测中，人工智能可以用于以下几个方面：

1.异常检测：通过分析传感器数据、视频图像等信息，发现起重机工作中的异常情况，及时报警并采取相应的措施。

2.预测维护：通过对历史数据的学习和建模，预测起重机未来可能出现的故障，并提前进行维修保养，降低故障发生的概率。

3.智能控制：根据实时监测到的状态信息，自动调整起重机的操作参数，实现更加精细、高效、安全的控制。

当前，已经有越来越多的研究机构和企业开始研究和应用人工智能在起重机安全监测中的技术。例如，中国科学院自动化研究所、清华大学机械工程系等单位已经开展了相关研究，并取得了一些成果。同时，市场上也出现了一批专注于起重机智能监测的企业，如云起科技、众智新科技等。

总体来说，人工智能在起重机安全监测中的应用还处于发展阶段，面临着许多挑战和难题。例如，如何选择合适的传感器、如何设计有效的算法、如何保证系统的可靠性和安全性等。但随着技术的进步和社会的需求，相信人工智能将会在起重机安全监测中发挥越来越重要的作用。第五部分基于深度学习的起重机安全监测方法关键词关键要点【深度学习模型的选择】：

,1.选择适合起重机安全监测任务的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。

2.考虑模型的复杂度和训练时间，以确保实时性和准确性。

3.利用交叉验证和超参数调优方法优化模型性能。,

【数据预处理】：

,在起重机安全监测领域，基于深度学习的方法已经逐渐崭露头角。这种方法通过构建深度神经网络模型，能够从大量的传感器数据中自动提取出起重机运行状态的关键特征，并以此为基础进行故障预测和安全评估。

传统的起重机安全监测方法通常依赖于人工经验或者简单的统计分析，其准确性和实时性都存在一定的局限性。而基于深度学习的起重机安全监测方法则可以有效地克服这些限制。由于深度神经网络具有强大的非线性建模能力和自我学习能力，因此它可以从海量的传感器数据中自动提取出与起重机运行状态密切相关的特征，并基于这些特征进行高精度的故障预测和安全评估。

具体来说，基于深度学习的起重机安全监测方法主要包括以下几个步骤：

首先，需要收集到足够多的起重机运行时的传感器数据。这些数据包括但不限于力矩、重量、角度、速度、加速度等参数。数据采集的时间间隔可以根据实际需求来确定，一般情况下会选择较高的采样频率以确保数据的准确性。

其次，将收集到的数据输入到预先训练好的深度神经网络模型中进行特征提取。深度神经网络通常包含多个层次，每一层都可以从输入数据中学习到不同的特征。通过不断迭代优化，深度神经网络可以在大量的训练样本上自动学习到与起重机运行状态最相关的特征。

然后，利用提取出来的特征对起重机的运行状态进行故障预测和安全评估。这一步可以通过将特征向量输入到分类器或者回归器中来进行。分类器主要用于判断起重机是否处于正常运行状态，而回归器则可以用于预测未来一段时间内起重机的运行状态变化趋势。

最后，根据预测结果采取相应的措施以保证起重机的安全运行。如果预测结果显示起重机存在潜在的故障风险，则需要及时采取维修措施；如果预测结果显示起重机的运行状态良好，则可以继续监控并记录更多的数据以提高后续预测的准确性。

综上所述，基于深度学习的起重机安全监测方法具有自动化程度高、准确度高、实时性强等特点，是当前起重机安全监测领域的研究热点之一。在未来的研究中，还可以进一步探索如何结合其他机器学习技术，如聚类分析、半监督学习等，来提升深度学习模型的性能，从而更好地服务于起重机的安全监测工作。第六部分基于机器视觉的起重机安全监测技术关键词关键要点基于机器视觉的起重机安全监测系统设计

1.系统架构：机器视觉在起重机安全监测中的应用，需要一个包含图像采集、处理和分析的系统。该系统应该能够实时地获取到摄像头拍摄到的画面，并对画面进行分析，从而判断起重机的安全状态。

2.图像处理技术：为了有效地提取起重机的安全相关信息，需要采用一系列的图像处理技术，包括图像预处理（如去噪、增强等）、特征提取（如轮廓检测、边缘检测等）以及目标识别（如形状匹配、模板匹配等）等方法。

3.安全指标评估：通过机器视觉技术对起重机的运行状态进行实时监控，可以得到大量的数据信息。根据这些数据信息，可以建立相应的安全指标评估体系，用于衡量起重机的安全性。

机器视觉在起重机安全监测中的优势与局限性

1.优势：相比传统的传感器监测方式，机器视觉具有更广泛的应用场景和更高的监测精度。它可以通过捕捉图像信息，实现对起重机的全方位、多角度的监测，提供更为全面的信息支持。

2.局限性：机器视觉在起重机安全监测中也存在一定的局限性，例如受到光照条件、天气状况等因素的影响，可能会导致图像质量不佳，影响监测效果；同时，由于机器视觉涉及到大量的计算和存储需求，因此对于硬件设备的要求较高。

基于深度学习的起重机安全监测技术研究

1.深度学习模型：近年来，深度学习技术在计算机视觉领域得到了广泛应用。通过训练深度神经网络，可以从大量的图像数据中自动学习到起重机的安全特征，提高安全监测的准确性。

2.数据集构建：要使用深度学习技术进行起重机安全监测，首先需要构建一个大规模、高质量的数据集。这个数据集应该包含各种不同的工况和故障情况下的起重机图像，以便训练出更具泛化能力的模型。

3.实时性能优化：深度学习模型虽然可以提高起重机安全监测的准确性，但是其计算复杂度高，可能会影响系统的实时性能。因此，需要对模型进行优化，以满足实际应用的需求。

未来发展趋势：融合多种感知技术的智能监测系统

1.多模态感知：随着物联网、5G通信等新技术的发展，未来的起重机安全监测系统可能会融合多种感知技术，包括但不限于机器视觉、声音传感、振动传感等，以实现对起重机的全方位、多层次的监测。

2.智能决策支持：通过对多种感知数据的综合分析，可以实现对起重机运行状态的智能评估和决策支持，帮助操作人员及时发现和预防潜在的安全风险。

3.自动驾驶技术：未来，起重机也可能实现自动驾驶，此时就需要一套更加完善的智能监测系统来保障其安全稳定运行。

标准化与规范化建设在起重机安全监测中的重要性

1.标准规范制定：为确保机器视觉在起重机安全监测中的应用达到预期效果，需要制定相应的标准和规范，规定从系统设计、安装调试到运行维护各环节的操作流程和技术要求。

2.认证体系完善：应建立健全的认证体系，对应用于起重机安全监测的机器视觉技术和产品进行严格的质量把关，保证其可靠性和稳定性。

3.行业协同推动：政府、企业、科研机构等多方应共同推进起重机安全监测领域的标准化和规范化建设，共同推动行业的健康发展。

政策法规与行业监管对起重机安全监测的影响

1.法规要求：政府部门会出台相关的法律法规和政策文件，对起重机安全监测提出明确的技术要求和管理规定，指导企业和从业人员遵守执行。

2.行业监管：行业协会或第三方机构会对起重机安全监测的相关工作进行监督和管理，促进企业加强安全生产意识，提升安全管理水平。

3.市场准入门槛：政策法规和行业监管将设定一定的市场准入门槛，鼓励有实力、信誉好的企业参与到起重机安全监测的技术研发和推广应用中来，推动整个行业的技术进步和服务水平提升。基于机器视觉的起重机安全监测技术是现代人工智能领域的一种重要应用，它通过采集和分析来自起重机的图像数据来实时监控设备状态、工作环境以及操作行为，从而确保起重机的安全运行。本文将详细介绍这种技术的工作原理、特点及其在实际应用中的表现。

一、工作原理

基于机器视觉的起重机安全监测系统主要由以下几个部分组成：

1.图像采集模块：使用高清摄像头捕获起重机周围的环境、吊钩、货物等信息，并将这些信息转换为数字信号。

2.图像处理与识别模块：对采集到的图像进行预处理（如灰度化、直方图均衡化、滤波等），然后运用计算机视觉算法（如目标检测、跟踪、分类等）提取出关键特征，以便后续分析。

3.安全决策模块：根据从图像中获取的信息判断起重机是否处于正常工作状态，如果发现潜在危险情况，则触发报警系统或自动采取预防措施。

二、特点

1.实时性：由于机器视觉技术可以快速地处理大量图像信息，因此能够实现实时监测，及时发现并预警危险情况。

2.自主性：该系统能自主识别各种安全隐患，并在需要时启动应急措施，降低人为因素的影响。

3.精确性：通过精确的目标检测和识别算法，能够准确地定位和评估潜在风险。

4.多功能：不仅可以监控起重机本身的状态，还可以关注周边环境和工人的操作行为，实现全方位保障。

三、实际应用

基于机器视觉的起重机安全监测技术已经广泛应用于港口、建筑工地、钢铁厂等场合的起重机安全管理中，例如：

1.吊钩安全监测：通过实时跟踪吊钩位置和姿态，可以避免重物意外掉落的风险。研究表明，在安装了基于机器视觉的吊钩安全监测系统的起重机上，吊钩安全事故减少了约70%。

2.起重机结构健康监测：通过对起重机钢丝绳、臂架等关键部件的磨损程度进行实时监测，可以预测其使用寿命和损坏风险，提前进行维护保养。

3.周边环境监测：可以通过监测作业区域内的行人、车辆、障碍物等情况，防止发生碰撞事故。

4.操作员行为监测：通过分析操作员的操作动作，可以及时纠正不规范的操作行为，提高操作效率和安全性。

总结来说，基于机器视觉的起重机安全监测技术具有较高的实用价值和市场前景。随着计算机视觉技术的不断发展和完善，未来有望在更多的起重机应用场景中发挥重要作用，为实现更加智能化、安全化的起重机管理奠定基础。第七部分人工智能在起重机安全监测中的挑战与前景关键词关键要点【起重机安全监测的现状与挑战】：

,1.起重机事故频发，传统的监控方法难以实现及时有效的预防和控制。

2.起重机工作环境复杂，需要面对各种复杂的工况和设备状态。

3.目前的起重机安全监测技术尚存在一些局限性，如传感器精度不高、数据处理能力有限等。

【人工智能技术的优势】：

,《起重机安全监测中的人工智能技术挑战与前景》

在现代工业领域，起重机作为一种重要的物流设备，被广泛应用于各个行业中。然而，由于起重机作业环境复杂多变、操作难度大等特点，其安全问题一直是人们关注的焦点。近年来，人工智能技术的发展为解决起重机的安全问题提供了新的思路和手段。本文将对人工智能在起重机安全监测中的应用进行探讨，并分析其面临的挑战与前景。

一、人工智能技术在起重机安全监测中的应用

随着计算机视觉、机器学习等人工智能技术的发展，越来越多的应用场景开始出现。在起重机安全监测方面，人工智能可以通过以下几种方式发挥作用：

1.视觉监测：通过安装在起重机上的摄像头，收集视频信息，然后利用计算机视觉算法进行实时分析。例如，可以检测起重机周围是否存在障碍物，判断吊钩是否正常工作，甚至预测可能出现的危险情况，如钢丝绳断裂等。

2.数据分析：通过收集并分析起重机的各种运行数据，如负载重量、臂长、旋转角度等，利用机器学习方法进行模式识别和异常检测，提前预警可能存在的安全隐患。

3.自动控制：通过深度学习等技术，实现起重机的自主驾驶和自动操作，减少人为因素带来的风险。

二、人工智能技术在起重机安全监测中的挑战

尽管人工智能技术在起重机安全监测中有很大的潜力，但目前仍面临着一些挑战：

1.技术难题：对于计算机视觉来说，如何在复杂的环境中准确地识别目标是一个难点；对于数据分析来说，如何从海量的数据中提取有价值的信息也是一个挑战。

2.标准不一：由于起重机的种类繁多，且各种起重机的操作方式和应用场景各不相同，因此很难制定统一的标准来衡量安全状况。

3.法规限制：在某些国家和地区，对无人驾驶和自动化系统的使用还存在一定的法规限制。

三、人工智能技术在起重机安全监测中的前景

尽管面临挑战，但人工智能技术在起重机安全监测中的前景仍然广阔：

1.技术进步：随着人工智能技术的不断发展，相关技术难题将会得到解决，而且预计在未来几年内会有更多的新技术涌现出来。

2.政策支持：随着人们对安全生产意识的提高，政府可能会出台更多政策来推动人工智能在起重机安全监测中的应用。

3.市场需求：随着工业化进程的加速，对于起重机的需求量将会越来越大，而与此同时，对于起重机安全的要求也将越来越高，这都将进一步推动人工智能在起重机安全监测中的发展。

综上所述，人工智能技术在起重机安全监测中有着巨大的潜力和广阔的前景。虽然目前仍面临一些挑战，但只要我们不断努力，相信未来人工智能一定能在保障起重机安全方面发挥更大的作用。第八部分结论与展望关键词关键要点【起重机安全监测技术的现状】：

,1.人工智能技术在起重机安全监测中的应用越来越广泛，能够实现对起重机的工作状态进行实时监控和预测。

2.目前，起重机安全监测技术主要依靠传感器数据和人工经验，但这种方法存在精度不高、误报率较高等问题。

3.随着大数据和云计算等技术的发展，未来可以结合这些技术进一步提高起重机安全监测的准确性。

【起重机安全监测系统的未来发展】：

,随着科技的不断发展和人工智能技术的逐渐成熟，越来越多的应用场景在各行各业得到了广泛应用。起重机安全监测作为工业生产中的重要环节，利用人工智能技术进行实时监测、预警及分析具有重要意义。

本研究对近年来国内外在人工智能应用于起重机安全监测方面的研究成果进行了梳理，并结合实际应用案例进行了分析。通过对各类传感器数据的收集与处理，采用深度学习、机器视觉等技术手段，对起重机的安全状态进行实时评估、故障预测以及操作行为识别，为安全管理提供科学依据和技术支持。

通过实证研究