摘要:对现有门式起重机的防侵入系统进行了详细分析后，针对其工作环境复杂、智能化水平较低的特点，建立了基于机器视觉和深度学习技术的防侵入监测模型.针对各目标检测算法和语义分割算法的优缺点，采用了语义分割算法作为防侵入模型，ICNet作为主要的语义分割网络.对比其他网络，ICNet网络具有99.37%的训练精度和1.81%的训练损失，都展现出了最优的精度.整体证明了基于语义分割的防侵入系统的智能性、可行性.