全球首款-搭载高光谱AI算法的3D立体安全防护传感器且唯一进行软件和硬件同步四级安全认证的立体安全传感器

钜亿品3D立体安全防护传感器研发及核心背景技术进行分享：

在智能制造、危险作业区域（如冲压、焊接、装配线）及人机协作场景中，保障人员安全是首要任务。现有的安全防护技术主要存在以下不足：

1. 被动与刚性防护：传统物理光栅、安全围栏等属于被动隔离，无法适应灵活生产的需求，且一旦被侵入只能紧急停机，影响生产效率。

2. 2D视觉局限：基于2D摄像头的监控系统易受光照变化、阴影、遮挡影响，难以准确判断人员与危险源的精确空间关系（尤其是深度信息），误报和漏报率高。

3. 规则预设僵化：多数传感器（如激光扫描仪）依赖预设的二维静态保护区域（如2D保护区）。当有物体（即使是安全工具）进入该区域即触发报警，缺乏对“进入物体是什么”、“意图是什么”的智能判断，灵活性差。

4. 预警与响应脱节：现有系统通常只做到“预警”或“急停”，缺乏基于风险等级预测的、分层次的主动干预机制。

随着3D传感器（如ToF相机、结构光、双目视觉、激光雷达）成本的下降和深度学习技术的成熟，为开发更智能、更主动的安全防护方案提供了可能。但目前缺乏将两者深度融合，实现从“三维感知”到“行为意图理解”，再到“分级动态响应”的完整技术方案。

一方面，提供一种基于深度学习的3D安全防护传感器预警防护方法，包括以下步骤：

S1：多源3D数据实时采集与融合：部署至少一个3D传感器（如3D ToF相机、结构光相机或激光雷达）于监控区域，实时采集包含深度信息的点云数据或深度图像；可选地，同步采集RGB彩色图像数据。

S2：三维场景动态感知与目标解析：将所述点云数据/深度图像输入至预训练的第一深度学习模型，所述第一深度学习模型为三维目标检测与分割网络，用于实时识别并分割出场景中的人体骨架关键点、操作工具、设备运动部件及静态障碍物，并输出其三维边界框、位置、姿态及速度矢量。

S3：动态风险场建模与量化评估：基于S2解析出的目标信息，构建一个动态的“风险能量场”模型。

· 为每个危险源（如机器人末端、冲压头）定义一个基础风险场，其强度随距离增加而衰减。

· 为每个动态目标（主要是人员）计算其运动轨迹预测（基于其当前速度、姿态和历史轨迹，利用如LSTM的预测模型），并评估其与危险源未来轨迹的时空交集概率。

· 结合目标类型（如手部进入风险高于躯干）、姿态（如面向危险源风险高于背对）及工具持有状态，综合计算当前时刻及未来短时（如未来0.5秒）内，各目标的实时风险等级（R），划分为例如：正常(R0)、观察(R1)、预警(R2)、危险(R3)、紧急(R4)等级别。

  S4：基于风险等级的智能决策与分级响应：控制系统根据所述实时风险等级（R）执行相应的防护策略：

· R0/R1 (正常/观察)：系统正常运行，仅记录数据，无干预。

· R2 (预警)：触发第一级响应，如向操作人员发出声光提示（如特定区域闪烁黄灯），或在增强现实（AR）眼镜上显示虚拟警示框。

· R3 (危险)：触发第二级响应，系统向危险设备发送降速指令（如机器人减速至安全速度），同时激活更强烈的声光报警。

· R4 (紧急)：触发最高级响应，立即向危险设备发送紧急停止指令，并可能激活物理制动装置。

  S5：数据闭环与模型优化：持续记录所有传感器数据、风险评估结果及响应事件。利用实际发生的“险兆事件”或“误报事件”数据，对所述第一深度学习模型及风险预测模型进行增量学习或再训练，实现系统自适应优化。

第二方面，提供一种实现上述方法的系统，包括：

· 3D感知模块：包括至少一个3D传感器，用于采集监控区域的三维数据。

· 边缘计算单元：内置高性能处理器，用于运行所述第一深度学习模型，完成实时三维目标解析。

· 风险分析与决策模块：接收解析结果，运行动态风险场模型，进行风险量化评估与分级决策。

· 执行与反馈模块：包括声光报警器、设备控制接口（如与PLC、机器人控制器通讯）、AR显示设备等，用于执行分级响应指令。

· 云/数据中心：可选地，用于存储历史数据，进行模型的集中训练与优化，并支持多系统联动。

进一步地，所述第一深度学习模型采用基于PointNet++、VoxelNet或3D CNN的点云处理架构，或采用高效的单阶段3D目标检测网络，以满足实时性要求。

进一步地，在S2中，所述模型还能识别特定手势（如紧急呼救手势）或行为姿态（如跌倒、攀爬），此类识别结果可直接触发高级别风险或特定的响应程序。

进一步地，所述动态风险场模型还考虑设备自身的状态信息（如设备运行模式、速度、力度），这些信息通过设备联网从控制器实时获取。

本发明的有益效果：

1. 主动智能防护：从“闯入即停”升级为“预测风险、分级干预”，在保障安全的前提下最大程度减少对生产的干扰。

2. 精准三维感知：利用3D信息克服了2D系统的固有缺陷，能精确计算人、物、设备间的空间关系，大幅降低误报率。

3. 场景自适应：通过深度学习模型理解场景语义（区分人手、工具、产品），防护逻辑更贴合实际作业需求。

4. 可进化性：通过数据闭环持续优化模型，系统能适应新的场景、新的工具和新的作业模式。

5. 人机友好：通过AR提示、分级预警等方式，增强了人机交互与协作的流畅性和安全性。