摘要
基于可穿戴安全帽的动态安全围栏生成方法,属于工业安全防护技术领域。解决了现有安全帽围栏生成存在布线复杂且无法根据环境自适应动态调整的问题。本发明可穿戴安全帽上安装双目立体深度相机,实时采集工人周围环境的RGB图像和深度图像数据;对两个图像进行融合获取工人周围包含工件的环境彩色点云图像,对工件RGB彩色点云图像进行识别和语义分割,计算工件的初步位姿;利用所述初步位姿采用ASCPA‑YOLO模型结合ICP点云匹配算法,获得工件的最终位姿;结合所述最终位姿计算相机原点与工件质心的欧氏距离、欧氏距离和姿态偏差,采用进而计算最终的可穿戴安全帽动态围栏结果。本发明适用于可穿戴安全帽的动态安全围栏的生成。
技术关键词
围栏生成方法
安全帽
彩色点云
姿态偏差
深度相机
双目立体
动态
坐标系
深度图像数据
视网膜大脑皮层理论
YOLO模型
计算方法
视野
工件特征
三角形
算法
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退化监测方法
深度相机
生态
植被
无人机多光谱影像
双目深度估计
场景生成方法
深度图
神经网络模型
深度值
机器人躯干结构
轮式底盘行走机构
机器人手臂机构
养老用具
人形机器人
抓取物体
灵巧手
运动轨迹优化
机械臂基座
操作者
机器臂控制系统
抓取系统
抓取动作
物体三维模型
深度学习模型