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申请/专利权人：航天智造(上海)科技有限责任公司

摘要：本发明属于人工智能算法领域，尤其是一种基于三维视觉的堆场防碰撞系统，针对现有的堆场防碰撞系统，都单独使用激光雷达，单个激光雷达存在较大视角盲区，而多个昂贵的激光雷达成本较高，导致成本和效能无法兼顾的问题，现提出如下方案，其包括两组相机阵列、工控设备、场桥吊和人工智能控制器，所述相机阵列设置于场桥吊的顶部，场桥吊内设置有电气房，工控设备安装于电气房内，人工智能控制器与两组相机阵列连接，本发明利用数字摄像机拍摄场桥吊或岸桥吊下方堆场的不同角度图片，然后使用多视图三维重建算法与人工智能算法生成整个下方堆场的电子虚拟地图，可以对临近贝位的集装箱错位提供更好的保护，也具有更好的性价比。

主权项：1.基于三维视觉的堆场防碰撞系统，包括两组相机阵列（1）、工控设备（2）、场桥吊（3）和人工智能控制器，其特征在于，所述相机阵列（1）设置于场桥吊（3）的顶部，场桥吊（3）内设置有电气房，工控设备（2）安装于电气房内，人工智能控制器与两组相机阵列（1）连接，所述电气房内设置有场桥吊PLC，工控设备（2）与场桥吊PLC连接，相机阵列（1）采用的相机是数字摄像机，数字摄像机用于不断向下拍摄集装箱堆场内的堆垛，并将拍摄的多视图高清照片组发送至人工智能控制器，所述人工智能控制器用于将照片组进行高精度数字三维重建，生成整个下方堆场的电子虚拟地图，而后对电子虚拟地图进行吊具负载路径规划，从而生成吊具和小车的控制参数；所述高精度数字三维重建过程如下：首先使用深度卷积神经网络实例分割算法，识别集装箱的边角作为特征点，并获得每个特征点的实例标签号，然后对于每两幅图片中，标签号相同的特征点，即为拍摄到的同一个集装箱的同一个边角特征，从而组成配对点，接着对配对点运用无基线约束的最优化计算，迭代计算得到本征矩阵，再使用此本征矩阵将每两幅二维图像转换成一片带纹理的三维点云，由于上述配对点不仅用于立体视图三维重建，完成了整个集装箱堆场的电子虚拟地图生成；所述吊具负载路径规划过程如下：首先使用模式识别算法，得到下方集装箱各个边角的坐标，作为控制点列，然后使用最优化方法，计算一条高于所有控制点，而长度尽可能短的平面抛物线方程，最后将抛物线高于吊具极限上升高度的部分剪除，使用水平直线段替代，得到最终的不会碰撞堆垛而运行时间比较低的，吊具负载运动轨迹。

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