摘要
本发明涉及一种桥式起重机作业危险区域人员入侵检测方法及系统,包括:通过传感器获取吊装物实时位置与速度数据,采用深度学习算法分析吊装物运动轨迹,得到吊装物运动轨迹预测结果;根据吊装物运动轨迹预测结果,结合载荷质量与绳索长度数据,采用动力学模型计算危险区域边界,确定动态危险区域范围;通过图像采集装置获取作业区域图像数据,识别图像中的人员位置,得到人员位置数据;根据人员位置数据判定人员已进入动态危险区域范围时,生成预警信号,采用三维可视化技术将预警信号叠加至现场实时图像,得到可视化预警信息,通过显示设备呈现可视化预警信息。本发明通过多维度技术融合实现了危险区域的动态精准防控。
技术关键词
入侵检测方法
运动轨迹预测
桥式起重机
三维可视化技术
显示设备
实时图像
深度学习算法
卡尔曼滤波算法
实时位置
图像采集装置
数据预处理技术
红外传感器
运动轨迹变化
动态位置信息
低延迟
轨迹预测模型
预处理算法
系统为您推荐了相关专利信息
玩具交互方法
高对比度图像
红外光
定位辅助设备
发射器
头戴式显示设备
字符
输入交互方法
指示位置
显示虚拟键盘
显示控制方法
驱动信号
发光元件
显示设备
温度检测装置
麦克风阵列
声音定位模块
语音
声源定位算法
播放设备
长方体
显示设备信息
轻量化方法
图像压缩
生成补丁