面向登高作业的视觉与气压传感器融合高程测量方法

摘要

为了在作业现场便捷、准确地测量登高作业人员距离地面的高度，提出了一种融合大气压力测高和视觉检测的高程测量方法 .建立YOLOX深度网络来检测现场作业图像中的登高作业人员，确定作业人员在图像中的高度位置.利用大气压力传感器对作业人员登高过程中短期的实际高度变化值进行检测.根据大气压力测高结果以及视觉检测结果，利用支持向量回归（SVR）建立并更新作业人员的图像位置与实际高程之间的回归模型，最终由回归模型获得高准确度的测高结果 .在实际的登高作业实验中，将所提方法与大气压力传感器直接测高及大气压力传感器比对法测高进行对比，该方法的平均绝对测高误差和均方根测高误差均低于0.2 m，优于其他对比方法 .所提方法通过视觉与大气压力传感器的融合，既克服了大气压力传感器测高漂移严重、长时间使用时精度低的问题，也避免了视觉检测中的人工标定过程，测高精度能够满足登高作业现场的人员测高需求，且便于实施，不会增加作业人员的工作负担，对于登高作业安全监护具有明显的实用性.

关键词

高度测量 / 目标检测 / YOLOX / 回归分析 / 高空作业