CN119461057A 基于多范式视觉融合的行车起吊监测方法、系统及介质 （云南派动科技有限公司）

道办昌宏社区经开路3号昆明科技创基于多范式视觉融合的行车起吊监测方法、本申请提供了基于多范式视觉融合的行车态危险区域或固定危险区域识别视频流中危险2基于图像采集设备进行目标采集区域的图像采集，获取实基于所述检测信息以及所述追踪信息获取固定危险区域或动态根据所述动态危险区域或所述固定危险区域进行实时图像采集视频流中危险状况识对历史作业视频流数据进行抽帧处理，获取抽帧图像数据，对所述基于所述数据标识结果以及所述抽帧图像数据构建所述追踪器T1采用二阶匹配方法进行构建，所述追踪器TZ采用Top_K匹配方法进行构步骤一，判断所述检测信息或所述追踪信息中步骤二，判断所述检测信息或所述追踪信息中步骤三，判断所述吊钩目标状态是否为低姿态和晃3基于吊钩目标的检测信息或所述吊钩目标追踪信息获取所述吊钩的像素面积，设置基准平面高度H和吊钩抵达所述基准平面的像素面积S，根据公式h=SXH/S计算得到进行实时图像采集视频流中危险状况识别并更新危险累积列表，获取危险状况累计数据，步骤D，基于所述检测信息或所述追踪信息中工人目标位置进行所述固定危险区域入预处理单元，所述预处理单元用于对所述实时图像采集视频流进检测信息生成单元，所述检测信息生成单元用于基于视觉检追踪识别单元，所述追踪识别单元用于将所述检测信息输入视觉追踪模块危险区域获取单元，所述危险区域获取单元用危险状况识别单元，所述危险状况识别单元用于根4处理器执行时实现如权利要求1_7中任意一项所述的基于多范式视觉融合的行车起吊监测5有技术由于监测手段单一导致无法准确识别和预测复杂的起吊作业场景中的动态危险的6述检测信息生成单元用于基于视觉检测模型进行所述实时图像帧数据识别，生成检测信单元用于根据所述动态危险区域或所述固定危险区域进行实时图像采集视频流中危险状述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法[0010]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚[0011]图1为本申请实施例提供的基于多范式视觉融合的行车起吊监测方法的流程示意图2为本申请实施例提供的基于多范式视觉融合的行车起吊监测方法中绘制危险图3为本申请实施例提供的基于多范式视觉融合的行车起吊监测系统的结构示意7[0012]本申请实施例通过提供基于多范式视觉融合的行车起吊解决了现有技术由于监测手段单一导致无法准确识别和预测复杂的起吊作业场景中的动过程动静态危险并触发警报，达到了提高行车起吊危险状况监测识别的准确性和可靠性，要特别注意安全。实时图像采集视频流指图像采集设备连续不断地捕获并传输的图像序[0015]通过安装在起吊作业区域周围的图像采集设备对起吊作业区域进行全方位的实[0016]步骤S1使用图像采集设备建立了一个对起吊作业区域进一步的视觉分析和危险状况识别。89；其中，上标low代表低置信度的检测信息，下标t代表第t帧，下标match和代表一帧所有目标的追踪信息，d代表单个目标的检测信息，Iouaist代表IOU距[0036]追踪器TZ采用Top_K匹配方法;;其中，[cx,cy,r,h]分别代表初始检测信息中心坐标、宽高比、高，[vx,vy,vr,vh]阵，Brur为全零矩阵，Qt代表依赖于H;;[0039]步骤S5：基于所述检测信息以及所述追踪信息获取固定危险区域或动态危险区基于吊钩目标的检测信息或所述吊钩目标追踪信息获取所述吊钩的像素面积，设置基准平面高度H和吊钩抵达所述基准平面的像素面积S，根据公式h=SXH/S计算;计算所述每个像素坐标的移动速度(u,v)的平均矢量以生成当前帧的运动惯量检测信息或追踪信息获取所述吊钩的像素面积s，设置基准平面高度H和吊钩抵达所述基[0054]步骤D，基于所述检测信息或所述追踪信息中工人目标位置进行所述固定危险区[0055]步骤E，统计所述危险累积列表中所述危险状态元素个数，获取危险状况累计数[0069]预处理单元20，所述预处理单元20用于对所述实时图像[0071]追踪识别单元40，所述追踪识别单元40用于将所述检测基于吊钩目标的检测信息或所述吊钩目标追踪信息获取所述吊钩的像素面积，设置基准平面高度H和吊钩抵达所述基准平面的像素面积S，根据公式h=SXH/S计算[0088]步骤D，基于所述检测信息或所述追踪信息中工人目标位置进行所述固定危险区[0089]步骤E，统计所述危险累积列表中所述危险状态元素个数，获取危险状况累计数算机程序被处理器执行时实现上述基于多范式视觉融合的行车起吊监测方法实施例的各[00