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龙图腾网恭喜武汉数字建造产业技术研究院有限公司;华中科技大学申请的专利基于单目相机检测工人靠近莲花吊的安全监控系统与方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116129346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211584063.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于单目相机检测工人靠近莲花吊的安全监控系统与方法是由骆汉宾;方伟立;陈珂;詹健江;魏然;刘佳静;邹颖设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单目相机检测工人靠近莲花吊的安全监控系统与方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于单目相机检测工人靠近莲花吊的安全监控系统，包括视频数据采集模块和视频数据处理模块，所述视频数据采集模块用于对工地上的视频数据信息进行采集并传输到视频数据处理模块，所述视频数据处理模块用于对传入视频进行危险范围标定和行人进入危险范围的检测。本发明能够根据莲花吊移动轨迹，通过简单画面标定，确定莲花吊作业危险范围，并采用深度算法对行人进入危险范围进行检测和预警，克服了传统标定方法在摄像头外部参数调整时，需要进行实地标定的缺陷，有效降低了吊车作业过程对人员安全造成的风险。

本发明授权基于单目相机检测工人靠近莲花吊的安全监控系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单目相机检测工人靠近莲花吊的安全监控系统的构建方法，其特征在于，所述基于单目相机检测工人靠近莲花吊的安全监控系统包括视频数据采集模块和视频数据处理模块，所述视频数据采集模块用于对工地上的视频数据信息进行采集并传输到视频数据处理模块，所述视频数据处理模块用于对传入视频进行危险范围标定和行人进入危险范围的检测，构建方法包括以下步骤：S1、现场视频数据采集；S2、吊车车身高度及旋转中心的标定：具体包括以下步骤：S201、根据人工观察及经验确定吊车的旋转中心，并用鼠标进行标注；S202、根据人工观察及经验确定吊车车身高度，并用鼠标对吊车车身的高度进行标注；S3、莲花抓实时运动轨迹跟踪与危险范围确定；具体包括以下步骤：S301、利用目标检测算法YoLov3获取吊爪运动轨迹；利用目标检测算法YOLOv3识别出吊爪的中心，记录一段视频帧内中心的移动轨迹，即为吊爪在这段时间内的移动轨迹；S302、利用椭圆拟合算法拟合轨迹；利用椭圆拟合算法拟合监控视频中获得的吊爪选择的部分轨迹，根据所给监控视频内容，假设1，吊爪的移动轨迹起始点和车身对齐，移动轨迹结束点接近14圆周处；假设2，吊爪旋转一周，这一周的轨迹在画面里投影为一个椭圆，具体为：算法使用最小二乘法获得一组参数，使待拟合点集和由这组参数确定的椭圆之间的距离测度最小，所得椭圆即是真实危险范围投影在画面里的粗略范围；S303、危险范围调整，拟合得到的粗略危险范围和行人运动范围不在同一平面，为了提高准确性和弹性，需要引入人工知识的指导，根据监控画面中吊车的实际位置以及操作者在画面中画出车身的高度，将危险范围重新调整到正确平面上，具体为：利用步骤S201中标记的吊车高度对步骤S202中获得的粗略范围进行调整，具体的，假设吊车高度为线段AB，A点和B点的坐标分别是和，椭圆的中心坐标是，那么行人平面的椭圆中心坐标为，椭圆的长短轴信息不变，将步骤S202中获得的粗略范围进行平移，获得准确范围；S4、行人检测与深度估计，通过行人检测与深度估计判断行人是否进入危险范围，具体包括以下步骤：S401、利用YoLov3目标检测算法对行人进行检测；YoLov3算法将视频帧图像按照13*13，26*26，52*52三种不同尺度的网格进行划分，并检测网格中是否存在目标对象，取所有预测结果中最准确的作为最终结果；S402、利用TCMono进行深度估计，对行人在视频中的深度进行计算，提取视频图像的深度信息；引入TCMono深度估计算法判断行人深度是否满足设定范围，以此判断脚是否落在标定的危险范围内；S403、结合行人检测与深度信息，判断行人是否进入危险范围。

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