一种基于深度学习的吊装安全距离检测方法
Abstract:
本发明公开了一种基于深度学习的吊装安全距离检测方法,其包括:通过摄像头获取塔吊结构中吊钩周围的图像;针对获取图像中的工人和吊钩进行标记、制作成数据集;利用深度学习中的Faster R‑CNN对数据集进行训练;利用训练好的检测模型对图像中的工人和吊钩进行识别和定位;根据检测结果中的定位信息计算出图像中工人和吊钩的像素距离;再根据吊钩和摄像头的高度以及吊钩的真实长度和像素长度,将工人与吊钩的像素距离换算成工人与吊钩垂直投影点的实际距离,进而实现对吊装安全距离的监测。本发明有效地解决了图像中工人和吊钩的识别定位问题,并且在安全距离检测上具有较高的精度。
Public/Granted literature
Patent Agency Ranking
0/0