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申请/专利权人：山东普瑞机械科技有限责任公司
摘要：本申请涉及防错装检测领域，尤其涉及一种面向起重机的防错装检测控制系统及方法，方法包括步骤：将获取的起重机上包含吊钩及吊装物品区域的彩色图像转化为灰度图像；划分灰度图像为物品灰度图像与吊钩灰度图像；构建第一向量；根据第一向量，构建多个历史时刻的第一向量序列，获得波动幅度序列；根据波动幅度序列及预设的神经网络模型，生成未来时刻的震荡幅度序列；确定安全阈值，响应于震荡幅度序列中任意一个震荡幅度值小于安全阈值，生成报警信号并降低起重机的起吊速度。本申请通过预测吊装的物品是否会掉落，在物品掉落前通过控制起重机对物品的起吊速度降低物品掉落的风险，降低因错装产生事故的风险。
主权项：1.一种面向起重机的防错装检测控制方法，其特征在于，包括步骤：将获取的起重机上包含吊钩及吊装物品区域的彩色图像转化为灰度图像；根据预设的物品分割模型，划分所述灰度图像为物品灰度图像与吊钩灰度图像；根据所述物品灰度图像及所述吊钩灰度图像，构建第一向量，包括步骤：根据多帧所述物品灰度图像构建多个物品重心向量；计算调整比例，计算公式为：，其中，为所述调整比例，为前帧所述吊钩灰度图像中标记为1的像素点个数，为后帧所述吊钩灰度图像中标记为1的像素点个数，一个所述物品重心向量对应一个所述调整比例；使所述物品重心向量的长度和对应的所述调整比例相乘，得到所述第一向量；根据所述第一向量，构建多个历史时刻的第一向量序列，获得波动幅度序列；根据所述波动幅度序列及预设的神经网络模型，生成未来时刻的震荡幅度序列；波动幅度满足下述多项式：，其中，为时刻对应的波动幅度，为标准第一向量，为时刻对应的物品灰度图像的第一向量；将时刻及之前的波动幅度组成的波动幅度序列记为，将作为输入项，投入到神经网络模型中，输出为时刻的震荡幅度；将时刻的震荡幅度作为输入项，投入到神经网络模型中，得到时刻的震荡幅度；重复计算，得到未来时刻的震荡幅度序列；确定安全阈值，响应于所述震荡幅度序列中任意一个震荡幅度值小于所述安全阈值，生成报警信号并降低起重机的起吊速度。
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权利要求：
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