中国安全科学学报

作者：张淦, 郭聖煜, 周晓洁, 董依梦, 吴迪, 肖天龙

单位：中国地质大学(武汉) 经济管理学院,湖北 武汉 430074

关键词：起重吊装,风险感知,协同感知,智能装备,轻量级混合卷积神经网络(MCN-Lite)

基金：国家自然科学基金资助(71874165); 武汉市知识创新专项-曙光计划项目(2022010801020217); 国家级大学生创新创业训练计划(202210491003); 中央高校基本科研业务费交叉团队项目(CUG2642022006)

为解决起重吊装指挥-操作交互的高风险场景下,单一类型装备(如传感器、智能摄像头等)难以实时智能地识别吊装风险的问题,研发集成计算机视觉技术和传感器设备的起重吊装风险协同感知智能装备(简称智能装备)。首先分析起重吊装过程中指挥人员和起重机的运动特征;然后针对起重机驾驶员的误操作行为风险,结合人-机不同的运动特征和工作需求,提出智能装备的风险协同感知方案;最后在实验室模拟场景下检验智能装备的风险感知精度和延迟时间。结果表明:智能装备能够协同感知起重吊装指挥-操作交互过程中的安全风险,发现起重机驾驶员的误操作行为并实时报警。智能装备在该过程中的风险感知精度为95.17%,延迟时间约为0.25 s。

来源：2023年第6期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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