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一种基于机器学习的梯子稳定性检测方法 

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申请/专利权人:国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司

摘要:本发明涉及施工安全技术领域,具体是一种基于机器学习的梯子稳定性检测方法。本发明通过在梯子上压力传感器、加速度传感器、角度传感器和触摸感应传感器,能够全面监测梯子使用过程中的倾斜角度、加速度、重量分布以及使用者是否正确手持梯子两侧,这种全方位的监测方式,相较于单一指标监测,大大提高了梯子使用的安全性。

主权项:1.一种基于机器学习的梯子稳定性检测方法,其特征在于,包括以下检测步骤:S1、获取梯子的历史使用数据,包括梯子的倾斜角度、梯子最顶端的晃动加速度、梯子各个踏杆的踩踏压力、梯子两根侧杆的握持压力,以及梯子所处的稳定状态;S2、将步骤S1获得的历史使用数据输入到机器学习判断模型中,对机器学习判断模型进行训练,并在达到设定停止条件后停止训练,此时机器学习判断模型完成训练;S3、测量梯子的实时使用数据,包括梯子的实时倾斜角度、梯子最顶端的实时晃动加速度、梯子各个踏杆的实时踩踏压力、梯子两根侧杆的实时握持压力;将实时使用数据输入到完成训练机器学习判断模型中,预测出当前梯子所处的稳定状态。

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权利要求:

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