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公开(公告)号：CN119228786A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411720285.6
申请日：2024-11-28
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明实施例公开了钢筋绑扎点全景识别方法、系统及电子设备。所述方法包括：获取由安装在龙门架上的工业相机在移动情况下拍摄的视频流，以提取图像，得到若干个相机视图图像；对若干个相机视图图像进行融合拼接，以得到场景全景图像；对所述场景全景图像进行十字交叉点检测，以得到交叉点信息；其中，交叉点信息包括已绑扎的十字交叉点的目标框以及未绑扎的十字交叉点的目标框；发送所述交叉点信息至绑扎机械臂，以由绑扎机械臂确定未绑扎的十字交叉点坐标，进行绑扎。通过实施本发明实施例的方法可实现对钢筋绑扎的全景视角图像的识别，以确保所有绑扎点都能被有效识别和检测，避免潜在的安全风险。
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公开(公告)号：CN119191009A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411712954.5
申请日：2024-11-27
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
Abstract: 一种升降机气压高度自校正方法及装置，涉及数据处理领域，能够有效提高升降机高度的检测精度，所述方法包括：通过卡尔曼滤波器，利用k‑1时刻更新的升降机状态估计参数预测得到k时刻的升降机状态估计参数；通过k时刻的气压检测值对k时刻的升降机状态估计参数进行修正，得到k时刻更新的升降机状态估计参数；基于气压与高度的关系，利用k‑1时刻更新的气压估计值，k‑1时刻更新的气压变化率估计值和k时刻更新的气压估计值计算得到气压k‑1时刻到k时刻的升降机高度变化梯度值；并和k‑1时刻到k时刻的升降机高度变化梯度值计算得到k时刻的升降机气压高度值，由此能够有效提高升降机高度的检测精度。
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公开(公告)号：CN119357907B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411932816.8
申请日：2024-12-26
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G01B11/26 , G01D21/02
Abstract: 本申请实施例提供一种基于激光的高低吊箱梁安全角度计算方法，通过多源数据融合和动态安全评估实现箱梁吊装过程的精确监测和风险预警。方法建立环境参数与测距误差的映射关系，采用自适应环境补偿机制提高测量精度；利用卡尔曼滤波和置信度权重对激光测距和天车姿态数据进行优化融合；基于长短时记忆网络提取时序特征，结合滑动时间窗口和自回归模型预测箱梁倾角变化趋势，实现风险分级预警。该方法通过持续优化数据库实现模型自适应更新，有效提升了高低吊箱梁施工过程中的安全监测水平和预警能力。
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公开(公告)号：CN119188790B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411720286.0
申请日：2024-11-28
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明实施例公开了散乱钢筋识别抓取方法、系统及电子设备。方法包括：获取俯视整个作业区域的工业相机拍摄的图像；进行钢筋和抓取机械臂识别，计算钢筋与抓取机械臂的距离，使得抓取机械臂移动至钢筋上方；获取设置在抓取机械臂上的深度相机拍摄的图像；筛选完整且未重叠的钢筋目标特征图像；结合深度相机所获取的深度位置信息计算合格钢筋目标的平均深度值；确定距离深度相机最近的钢筋，并确定对应的位置和姿态，以得到待抓取钢筋信息；根据待抓取钢筋信息，由机械臂抓取对应的钢筋，并放置在指定位置。通过实施本发明实施例的方法可实现复杂背景下以及不同高度环境下的精确目标识别定位，提高检测速度以及工作效率，降低漏检率。
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公开(公告)号：CN119188790A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411720286.0
申请日：2024-11-28
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明实施例公开了散乱钢筋识别抓取方法、系统及电子设备。方法包括：获取俯视整个作业区域的工业相机拍摄的图像；进行钢筋和抓取机械臂识别，计算钢筋与抓取机械臂的距离，使得抓取机械臂移动至钢筋上方；获取设置在抓取机械臂上的深度相机拍摄的图像；筛选完整且未重叠的钢筋目标特征图像；结合深度相机所获取的深度位置信息计算合格钢筋目标的平均深度值；确定距离深度相机最近的钢筋，并确定对应的位置和姿态，以得到待抓取钢筋信息；根据待抓取钢筋信息，由机械臂抓取对应的钢筋，并放置在指定位置。通过实施本发明实施例的方法可实现复杂背景下以及不同高度环境下的精确目标识别定位，提高检测速度以及工作效率，降低漏检率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119559704A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510113240.0
申请日：2025-01-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供一种基于计算机视觉的桥式起重机分级安全防护方法及装置，通过在移动小车上配置智能视觉相机，采集吊钩周围区域的图像数据。利用动态背景建模和滑动中值滤波进行图像预处理，结合自适应残差块配置的深度神经网络实现高精度人员检测。创新性地设计了以吊钩为中心的双层防护机制，将危险区域划分为外围预警区域和内侧制动区域，分别触发声光报警和紧急制动响应。本申请突破了传统固定式防护的局限，实现了智能化的分级安全防护，提高了作业安全性。
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公开(公告)号：CN119357907A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411932816.8
申请日：2024-12-26
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G01B11/26 , G01D21/02
Abstract: 本申请实施例提供一种基于激光的高低吊箱梁安全角度计算方法，通过多源数据融合和动态安全评估实现箱梁吊装过程的精确监测和风险预警。方法建立环境参数与测距误差的映射关系，采用自适应环境补偿机制提高测量精度；利用卡尔曼滤波和置信度权重对激光测距和天车姿态数据进行优化融合；基于长短时记忆网络提取时序特征，结合滑动时间窗口和自回归模型预测箱梁倾角变化趋势，实现风险分级预警。该方法通过持续优化数据库实现模型自适应更新，有效提升了高低吊箱梁施工过程中的安全监测水平和预警能力。
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公开(公告)号：CN118289657B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410725921.8
申请日：2024-06-06
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种采用异构传感器直连的塔机安全智能监测方法及装置，方法包括：将通过塔机异构传感器确定的风速等级、货物重量、机身倾角、作业高度以及缆索幅度确定为塔机实时指标，并根据所述塔机实时指标构建塔机指标集；在监测到所述塔机指标集中的一塔机实时指标超过预设指标风险阈值时，根据设定风险分析模型确定与该塔机实时指标对应的另外一个或多个塔机实时指标，并下调所述另外一个或多个塔机实时指标的预设指标风险阈值，其中，所述风险分析模型由所述风速等级、所述货物重量、所述机身倾角、所述作业高度、以及所述缆索幅度的历史数据训练得到；本申请能够有效提高塔机整体运行信息的反馈能力和可靠性。
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公开(公告)号：CN118289657A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410725921.8
申请日：2024-06-06
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种采用异构传感器直连的塔机安全智能监测方法及装置，方法包括：将通过塔机异构传感器确定的风速等级、货物重量、机身倾角、作业高度以及缆索幅度确定为塔机实时指标，并根据所述塔机实时指标构建塔机指标集；在监测到所述塔机指标集中的一塔机实时指标超过预设指标风险阈值时，根据设定风险分析模型确定与该塔机实时指标对应的另外一个或多个塔机实时指标，并下调所述另外一个或多个塔机实时指标的预设指标风险阈值，其中，所述风险分析模型由所述风速等级、所述货物重量、所述机身倾角、所述作业高度、以及所述缆索幅度的历史数据训练得到；本申请能够有效提高塔机整体运行信息的反馈能力和可靠性。
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公开(公告)号：CN119555027B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510113229.4
申请日：2025-01-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种基于双重矫正的施工升降机高度测量方法及装置，通过融合高精度气压传感器和六轴陀螺仪的数据，建立压力高度映射模型进行初始标定。采用运动状态评估矩阵动态调整传感器权重，结合零漂基准点记录实现误差修正。利用扩展卡尔曼滤波器构建状态转移方程和观测方程，通过预测更新步骤得到高度融合结果。同时，系统具备异常状态监测和传感器模式自动切换功能，实现了测量精度和可靠性的双重保障。该方法有效解决了传统单一传感器测量方案在复杂环境下精度不稳定的问题。
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