[发明专利]一种用于集装箱吊装作业的卡车安全智能保护系统

说明书

本发明专利涉及一种用于集装箱吊装作业的，卡车安全智能保护系统。该系统主要由现场工控设备、网络交换机、信号触发器、数字相机、激光雷达等零件组成硬件系统；由视频分析、信号处理、通讯控制等算法组成软件系统。在卡车所载货物被吊装的过程中，硬件系统实时采集，软件系统实时分析，主要对三种事故进行防范。一是卡车有无被错误吊起，二是卡车车头有无被砸风险，三是卡车有无拖拽吊具。如若吊起超过一定预设高度，或卡车车头进入吊装作业区域，或吊具卸载过程中负载产生横向移动，系统则向吊车发送警报，以防止卡车损坏和司机伤亡。与现有技术相比，本专利采用了基于深度神经网络的人工智能算法，能够智能识别视频中的各种负载货物、卡车托盘和卡车车头，从而实现一套系统同时完成卡车防吊起、车头防砸和防拖拽功能。本系统能智能分辨卡车负载情况和托盘种类，受环境影响小，误判率低，可用于诸如港口轮胎吊集装箱吊运过程中无人监视等安全生产的应用。

技术领域

本发明专利属于基于人工智能算法的机器视觉技术领域，涉及一种对特定感兴趣物体的视频自动跟踪监视技术。

背景技术

卡车安全保护系统(以下简称ATL系统)主要用于规避码头轮胎吊或轨道吊在卸车时将卡车吊起、车头砸撞或吊具拖拽事故的发生。以典型的卡车负载是集装箱为例：集装箱的装卸操作是一种特殊的工作类型，在吊起集装箱时，因为没有完全打开卡车的锁脚，可能会导致两类严重事故：一是吊具将集装箱和卡车整体或一端吊起，二是卡车在和负载没有事实分离的情况下开动。这两类事故都会导致集装箱、吊具和卡车的损坏，更严重的是造成卡车司机伤亡事故。另一种实际吊装过程中可能发生的意外，是卡车卸货时停车位置不正确，使得车头进入原本的集装箱吊起区域。此时如果吊车司机疏于观察或由于条件所限无法观察，仍然按照原本操作流程降下吊具，那么则会发生沉重的吊具砸撞卡车车头的事故。

传统的卡车安全保护系统仅关注防吊起保护，有单独使用激光雷达，和单独使用监视相机两条技术路线。前者使用激光扫描测距原理，仅能获得一条扫描线上的实时数据，然后与预先保存的模板比对后，判断是否有卡车随负载被吊起的情形发生。但是在实际中，卡车和负载的情况千奇百怪，互相组合后有几百上千种可能的情形，单条激光扫描线获得的数据非常不直观，需要耗费开发者付出巨大的时间和管理成本，在吊车脱产情况下，人工调试以制作所有可能的模板数据。加上激光雷达受雨雪、雾霾等室外复杂气象条件的干扰比较大，单独使用激光雷达的放吊起系统，误判率较高，且无法实现卡车车头防砸功能。

单独使用监视相机的技术，相比单独使用激光雷达的技术，最大优点是可以获得实时视频，非常直观。而且单次取像，相当于从一条线的一维提高到一个面的二维，从而数据的量大大增加。然而总数据量的增加带来有效数据和干扰数据的同时增加。虽然对于监视人员，可以一目了然地快速判断有无吊起事故，但是对于传统的自动识别算法，也提出来了极大的挑战。现有的典型数字图像防吊起识别，是人为先在图像中划分若干个涵盖卡车托架的子块，然后跟踪子块内每一帧的图像。通过来计算子块内当前帧相对于前一帧垂直向上运动的矢量值，来判断是否卡车托架被吊起。此方法最大隐患为跟踪计算的子块是人为划分。具体来说，卡车型号、卡车负载和卡车停车位置的变化，都会使得托盘在视频中的位置发生极大变化，结果子块不总是能恰好跟踪到卡车托架的部分，可能跟踪到的是卡车负载导致误判，或者跟踪到的是背景导致漏判。同样的，因为子块区域很小，现有系统也无法实现车头防砸和防拖拽功能。

发明专利内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种采用人工智能算法实时视频分析，进行卡车防吊起防砸防拖拽的自动监视系统。系统具有自学习功能，识别率高，适应环境广，安装部署快速，性价比高。

系统利用激光辅助视觉测量检测原理，综合人工智能和自动控制技术，可实现吊具、负载、卡车位置的实时检测，通过软件算法，制定一系列多重安全控制策略，可以避免因人为错误造成的卡车被吊起、被砸和拖拽吊具事故，在保证现场运作效率的同时，避免危险的发生。典型在港口轮胎吊作业时，如果检测到事故隐患，系统会实现起升机构的运行控制，保障场桥作业的安全。

本发明的功能可以通过以下技术方案来实现：