在起重機械設備吊裝作業場景中，存在多個高危區域，如吊桿下、吊物下、被吊物起吊前區、導向滑輪鋼繩三角區、快繩周圍，以及斜拉的吊鉤或導向滑輪受力方向等。一旦發生危險，人員很難躲避。主要危險類型如下：
危險一：員工在吊裝作業時，若直接用手扶持晃動的吊物，極易引發危險事故。
危險二：吊物捆綁隱患：作業吊物捆綁不符合規范，可能致使吊物脫落，進而引發危險。
危險三：起吊過程中，繩索若發生斷裂，下方人員可能會被砸傷甚至失去生命。
危險四：起重機吊鉤斜拉歪吊時，下方人員有被砸死的風險。
這些安全隱患不僅威脅工作人員的生命安全，還可能導致企業停工、面臨高額賠償等損失，因此，對起重設備危險區域進行有效管控迫在眉睫。
微特起重設備危險區域AI防入侵系統基于自主研發的視覺AI算法，通過實時監測分析前端視頻數據，精準識別人員行為、環境風險及安保隱患并觸發預警。系統能夠滿足不同工地應用場景的安全管理需求，智能檢測未佩戴安全帽作業、危險區域入侵等違規行為，自動將預警截圖和視頻歸檔生成安全報表，實現24小時智能值守，有效節省人力成本。
1.系統示意圖
2.視頻圖像采集處理
起重設備危險區域AI防入侵系統結合傳統目標檢測技術、基于深度學習的目標檢測與識別技術、虛警去除技術以及其他各種先進技術展開研究。技術方案如圖所示，
針對監控區域的視頻圖像，通過背景建模、灰度變換、平滑濾波、圖像增強以及邊緣檢測等步驟完成視頻圖像的預處理任務；針對目標及所處作業背景，基于時間序列圖像，通過hough變換等方法完成作業區域的識別以及區域劃分；通過背景減差法提取前景圖像，根據顏色特征、空間幾何特征以及紋理特征等多維特性，初步實現異常目標的檢測；基于深度學習SSD與YOLOV3目標檢測算法，完成入侵異物的學習訓練，實現對入侵異物的實時監控以及異物的識別；根據雙目立體成像原理，通過相鄰攝像頭的視頻圖像目標檢測結果，完成目標立體匹配從而得到目標視差圖；根據目標視差圖完成目標的三維建模，根據目標三維坐標計算入侵目標與吊物之間的距離；最后根據門式起重機操作安全規程，判斷入侵異物是否越界從而決定該事件是否應該預警。
3.系統平臺
完整的系統平臺從技術服務層面分為支撐層、平臺層、應用層三大層級。應用層包括預警處置、業務支持以及業務技術三部分組成，主要完成地區管理、單位管理、設備管理、人員管理、預警事件管理、安全監控管理、異物入侵預警、規范停機預警、歪拉斜吊預警以及相關功能的介紹與說明等功能；平臺層由公共服務、數據服務和集成總線等部分組成，主要完成門式起重機環境安全監控過程共同關聯的地圖服務、統計服務、數據服務、計算服務、安全事務、權限管理、數據庫及軟件總線以及基于標準協議的集成總線等功能；支撐層主要為安全監控預警技術提供硬件支撐，主要包括數據采集技術、視頻處理存儲技術、服務器系統以及各類移動終端。
司機室工控機顯示界面
當有人員從監控危險區域經過時，AI智能識別系統通過精準識別，發出聲光預警信號，并讓行車及時停止作業。
系統優勢
1.實時監控與主動預警?
通過自主研發AI視覺算法與高清攝像頭，系統可實時識別人員闖入行為，并觸發聲光報警、語音驅離或設備限動，實現秒級響應。
2.智能分析與低誤報率?
深度學習算法，更科學更高精度，能區分正常作業與異常入侵，適應陰影、低光照等復雜環境，減少誤報漏報。
3.數據追溯與流程優化?
系統自動保存入侵事件錄像及圖片，支持事后回溯分析，為安全管理改進提供依據。
4.遠程管理與多場景適配?
通過云端平臺，管理人員可遠程監控多個作業點，并靈活調整識別區域和報警閾值，適用于工地、工廠、交通樞紐等場景。
5.成本效益顯著?
相比傳統人力巡查，AI系統一次性投入后運維成本低，且能減少事故導致的停工、賠償等間接損失。
工程案例
某壓縮機生產企業廠房的單梁行車應用。 該企業作為格力集團的配套工廠，生產規模大，廠區工作人員眾多，地面穿插作業的過程中，難免對頭頂的起重設備疏于防范。因此，行車運行的安全問題不容小覷。
系統安裝調試完成一經使用，立馬收獲客戶認可，稱贊微特確實是起重安全領域的保護專家。只有客戶的認可才能促使我們不斷前行。微特一直致力于為客戶提供有價值的產品和服務。希望通過我們的產品降低起重機安全事故發生概率，為客戶提供更加可靠的安全管理解決方案。
起重設備危險區域AI防入侵技術通過智能化、精準化的安全管控，有效彌補傳統防護手段的不足，是降低事故風險、提升作業效率的必要選擇。其核心價值在于將被動響應轉變為主動預防，為工業安全提供可靠保障?。
