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申请/专利权人：中科慧拓(广东)科技有限公司

摘要：本发明涉及起重机技术领域，公开了俯视视角的起重机主副吊钩起落运动识别方法和系统，所述系统包括单目相机、车载屏幕和控制模块，所述方法包括：接收主副钩俯视视角图像，主副钩俯视视角图像包括主吊钩和副吊钩；其中，主吊钩为长方形，副吊钩为圆形；识别主吊钩和副吊钩；基于识别到的主吊钩，计算出主吊钩检测周长和主吊钩中心；分析出主吊钩位置变化率和主吊钩周长变化率；基于识别到的主吊钩，计算出主吊钩检测周长和主吊钩中心；分析出副吊钩位置变化率和副吊钩周长变化率；来识别主吊钩移动和副吊钩移动。本发明通过单目相机垂直俯视向下获取主吊钩和副吊钩的俯视图像，对主吊钩和副吊钩进行位置和周长分析，从而提高了识别精度。

主权项：1.一种俯视视角的起重机主副吊钩起落运动识别方法，其特征在于，应用于起重机主副吊钩起落运动识别系统，所述系统包括单目相机、车载屏幕和控制模块，所述方法包括：接收主副钩俯视视角图像，主副钩俯视视角图像包括主吊钩和副吊钩；其中，主吊钩为长方形，副吊钩为圆形；识别主吊钩和副吊钩，其中，识别主吊钩和副吊钩，包括：建立主副钩检测模型，来检测主吊钩检测框位置和四个关键点，检测副吊钩的检测框位置；所述主副钩检测模型通过基于yolov5的网络结构，修改了yolov5模型末端的Detection层，由于特征点检测的引入将输出的基本通道数设计为15个；即每个锚点下包含检测框的宽、高、二维位置、置信度占据5个通道，四个二维特征点占据8个通道，还有主吊钩和副吊钩两类占据2个通道；同时修改了该模型训练时的损失函数引入特征点误差即平滑L1损失函数；基于识别到的主吊钩，计算出主吊钩检测周长和主吊钩中心；分析出主吊钩位置变化率和主吊钩周长变化率；基于识别到的主吊钩，计算出主吊钩检测周长和主吊钩中心；分析出副吊钩位置变化率和副吊钩周长变化率；基于主吊钩位置变化率、主吊钩周长变化率、副吊钩位置变化率和副吊钩周长变化率，来识别主吊钩移动和副吊钩移动；检测周长来分析位置变化率和周长变化率，是通过卡尔曼滤波器来计算，卡尔曼滤波器的状态预测转移方程如下： ，其中，为卡尔曼滤波第n帧的更新状态中的吊钩位置，卡尔曼滤波第n帧的更新状态中的吊钩的周长，为卡尔曼滤波第n帧的更新状态中吊钩在单目相机像素坐标系x轴方向的位置变化率，为卡尔曼滤波第n帧的更新状态中吊钩在单目相机像素坐标系y轴方向的位置变化率，为卡尔曼滤波第n帧的更新状态中吊钩在单目相机像素坐标系中周长变化率；其中为卡尔曼滤波预测第n+1帧状态中的吊钩位置，卡尔曼滤波预测第n+1帧状态中的吊钩的周长，为卡尔曼滤波预测第n+1帧状态中吊钩在单目相机像素坐标系x轴方向的位置变化率，为卡尔曼滤波预测第n+1帧状态中吊钩在单目相机像素坐标系y轴方向的位置变化率，为卡尔曼滤波预测第n+1帧状态中吊钩在单目相机像素坐标系中周长变化率。

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