本申请提供了一种基于深度学习的攀登铁塔监测方法和装置，涉及数据处理技术领域。该方法利用智能边缘盒子给传统的摄像头进行赋能，将传统摄像头智能化，对铁塔的整个全貌全部覆盖拍摄；检测拍摄区域内是否存在人员，若检测到存在人员则进一步检测人员是否在攀登铁塔；若检测到存在人员在攀登铁塔，则发出提示信息。可以看到，本实施例操作简单，不需要在铁塔上进行任何操作，只需要在传统摄像头上加上带有算法的智能边缘盒子，准确性高，节省人力资源。
1.一种基于深度学习的攀登铁塔监测方法，其特征在于，包括以下步骤：利用智能边缘盒子给传统的摄像头进行赋能，将传统摄像头智能化，对铁塔的整个全貌全部覆盖拍摄；
检测拍摄区域内是否存在人员，若检测到存在人员则进一步检测人员是否在攀登铁塔；
其中，若检测到存在人员在攀登铁塔，所述攀登铁塔监测方法还包括：
利用当前摄像头采集的图像计算攀登人员当前的攀登高度；
根据攀登高度计算出铁塔底部需要充气的气垫厚度，以保证攀登人员若意外掉落可以利用气垫可靠安全的承接住；
其中，以摄像头采集的图像的左下角顶点作为原点，图像的左边框向上为Y轴，图像的下边框向右为X轴建立平面直角坐标系，并且所述坐标系的X轴单位长度为所述图像相邻两个横向像素点之间的距离值，所述坐标系的Y轴单位长度为所述图像相邻两个纵向像素点之间的距离值；
利用如下公式根据单位时间内摄像头在拍摄区域内检测人员的检测结果，判断是否存在人员在攀登铁塔：其中Pi(t)表示判断当前时刻第i个人员是否在攀登铁塔的判定值；t表示当前时刻；T表示单位时间；(xi(t‑T)，yi(t‑T))表示在t‑T时刻检测到拍摄区域内存在的第i个人员坐标点；(xi(t)，yi(t))表示当前时刻拍摄区域内第i个人员坐标点，若检测不到该人员时坐标点为(0，0)；(Xmin，0)表示铁塔底部最左端的坐标点；(Xmax，0)表示铁塔底部最右端的坐标点；
若Pi(t)＝1表示当前时刻第i个人员在攀登铁塔，此时启动报警系统通知工作人员前来处理攀爬情况，并启动铁塔底端的安全气垫；
若Pi(t)＝0表示当前时刻第i个人员没有在攀登铁塔。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的攀登铁塔监测方法，其特征在于，利用如下公式根据当前摄像头采集的图像中攀登人员的坐标计算攀登人员当前的攀登高度：其中h(t)表示当前时刻检测到的攀登人员中的最高攀登高度；H表示铁塔高度；Ymax表示铁塔的塔尖在摄像头采集的图像中的坐标点的纵坐标数值；n表示在t‑T时刻检测到拍摄区域内存在的人员总数； 表示将i的值从1取值到n得到括号内的最大值。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的攀登铁塔监测方法，其特征在于，在检测到存在人员在攀登铁塔时，铁塔的内部系统会自动弹出底部的充气气垫并进行自动充气，然后利用如下公式根据攀登高度计算出铁塔底部需要充气的气垫厚度，以保证所有攀登人员若意外掉落可以利用气垫可靠安全的承接住：其中D表示铁塔底部需要对气垫进行充气的最小气垫厚度；m表示目前已知的成年人的最大质量；g表示重力加速度；V表示人的体积的最小值；ρ表示气垫内充入的气体密度。
4.一种基于深度学习的攀登铁塔监测装置，其特征在于，包括：
拍摄模块，用于利用智能边缘盒子给传统的摄像头进行赋能，将传统摄像头智能化，对铁塔的整个全貌全部覆盖拍摄；
检测模块，用于检测拍摄区域内是否存在人员，若检测到存在人员则进一步检测人员是否在攀登铁塔；
提示模块，用于若检测到存在人员在攀登铁塔，则发出提示信息；
计算模块，用于若检测到存在人员在攀登铁塔，利用当前摄像头采集的图像计算攀登人员当前的攀登高度；根据攀登高度计算出铁塔底部需要充气的气垫厚度，以保证攀登人员若意外掉落可以利用气垫可靠安全的承接住；
其中，以摄像头采集的图像的左下角顶点作为原点，图像的左边框向上为Y轴，图像的下边框向右为X轴建立平面直角坐标系，并且所述坐标系的X轴单位长度为所述图像相邻两个横向像素点之间的距离值，所述坐标系的Y轴单位长度为所述图像相邻两个纵向像素点之间的距离值；
利用如下公式根据单位时间内摄像头在拍摄区域内检测人员的检测结果，判断是否存在人员在攀登铁塔：其中Pi(t)表示判断当前时刻第i个人员是否在攀登铁塔的判定值；t表示当前时刻；T表示单位时间；(xi(t‑T)，yi(t‑T))表示在t‑T时刻检测到拍摄区域内存在的第i个人员坐标点；(xi(t)，yi(t))表示当前时刻拍摄区域内第i个人员坐标点，若检测不到该人员时坐标点为(0，0)；(Xmin，0)表示铁塔底部最左端的坐标点；(Xmax，0)表示铁塔底部最右端的坐标点；
若Pi(t)＝1表示当前时刻第i个人员在攀登铁塔，此时启动报警系统通知工作人员前来处理攀爬情况，并启动铁塔底端的安全气垫；
若Pi(t)＝0表示当前时刻第i个人员没有在攀登铁塔。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的攀登铁塔监测装置，其特征在于，所述计算模块还用于：利用如下公式根据当前摄像头采集的图像中攀登人员的坐标计算攀登人员当前的攀登高度：其中h(t)表示当前时刻检测到的攀登人员中的最高攀登高度；H表示铁塔高度；Ymax表示铁塔的塔尖在摄像头采集的图像中的坐标点的纵坐标数值；n表示在t‑T时刻检测到拍摄区域内存在的人员总数； 表示将i的值从1取值到n得到括号内的最大值。
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的攀登铁塔监测装置，其特征在于，所述计算模块还用于：在检测到存在人员在攀登铁塔时，铁塔的内部系统会自动弹出底部的充气气垫并进行自动充气，然后利用如下公式根据攀登高度计算出铁塔底部需要充气的气垫厚度，以保证所有攀登人员若意外掉落可以利用气垫可靠安全的承接住：其中D表示铁塔底部需要对气垫进行充气的最小气垫厚度；m表示目前已知的成年人的最大质量；g表示重力加速度；V表示人的体积的最小值；ρ表示气垫内充入的气体密度。
一种基于深度学习的攀登铁塔监测方法和装置
技术领域
[0001] 本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的攀登铁塔监测方法和装置。
背景技术
[0002] 铁塔在通讯信号传输领域应用广泛，但经过长时间暴露在自然环境的使用工况下，通讯铁塔及设备不可避免的会产生损坏现象，因此需要及时进行维保工作，而维护人员在进行高空作业时存在一定的危险性，需要保障其作业时的安全。
[0003] 目前通过摄像头人工监控，或者利用传感器来检测。然而，人工监测易发生纰漏，对于异常行为告警不及时，而安装其他传感器设备安装繁琐，成本高。因此，亟需解决这一技术问题。
发明内容
[0004] 鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于深度学习的攀登铁塔监测方法和装置，操作简单，不需要在铁塔上进行任何操作，只需要在传统摄像头上加上带有算法的智能边缘盒子，准确性高，节省人力。所述技术方案如下：
[0005] 第一方面，提供了一种基于深度学习的攀登铁塔监测方法，包括：
[0006] 利用智能边缘盒子给传统的摄像头进行赋能，将传统摄像头智能化，对铁塔的整个全貌全部覆盖拍摄；
[0007] 检测拍摄区域内是否存在人员，若检测到存在人员则进一步检测人员是否在攀登铁塔；
[0008] 若检测到存在人员在攀登铁塔，则发出提示信息。
[0009] 在一种可能的实现方式中，若检测到存在人员在攀登铁塔，所述方法还包括：
[0010] 利用当前摄像头采集的图像计算攀登人员当前的攀登高度；
[0011] 根据攀登高度计算出铁塔底部需要充气的气垫厚度，以保证攀登人员若意外掉落可以利用气垫可靠安全的承接住。
[0012] 在一种可能的实现方式中，以摄像头采集的图像的左下角顶点作为原点，图像的左边框向上为Y轴，图像的下边框向右为X轴建立平面直角坐标系，并且所述坐标系的X轴单位长度为所述图像相邻两个横向像素点之间的距离值，所述坐标系的Y轴单位长度为所述图像相邻两个纵向像素点之间的距离值；
[0013] 利用如下公式根据单位时间内摄像头在拍摄区域内检测人员的检测结果，判断是否存在人员在攀登铁塔：
[0014]
[0015] 其中Pi(t)表示判断当前时刻第i个人员是否在攀登铁塔的判定值；t表示当前时刻；T表示单位时间；(xi(t‑T)，yi(t‑T))表示在t‑T时刻检测到拍摄区域内存在的第i个人员坐标点；(xi(t)，yi(t))表示当前时刻拍摄区域内第i个人员坐标点，若检测不到该人员时坐标点为(0,0)；(Xmin，0)表示铁塔底部最左端的坐标点；(Xmax，0)表示铁塔底部最右端的坐标点；∩表示取交集符号；
[0016] 若Pi(t)＝1表示当前时刻第i个人员在攀登铁塔，此时启动报警系统通知工作人员前来处理攀爬情况，并启动铁塔底端的安全气垫；
[0017] 若Pi(t)＝0表示当前时刻第i个人员没有在攀登铁塔。
[0018] 在一种可能的实现方式中，利用如下公式根据当前摄像头采集的图像中攀登人员的坐标计算攀登人员当前的攀登高度：
[0019]
[0020] 其中h(t)表示当前时刻检测到的攀登人员中的最高攀登高度；H表示铁塔高度；Ymax表示铁塔的塔尖在摄像头采集的图像中的坐标点的纵坐标数值；n表示在t‑T时刻检测到拍摄区域内存在的人员总数； 表示将i的值从1取值到n得到括号内的最大值。
[0021] 在一种可能的实现方式中，在检测到存在人员在攀登铁塔时，铁塔的内部系统会自动弹出底部的充气气垫并进行自动充气，然后利用如下根据攀登高度计算出铁塔底部需要充气的气垫厚度，以保证所有攀登人员若意外掉落可以利用气垫可靠安全的承接住：
[0022]
[0023] 其中D表示铁塔底部需要对气垫进行充气的最小气垫厚度；m表示目前已知的成年人的最大质量；g表示重力加速度；V表示人的体积的最小值；ρ表示气垫内充入的气体密度。
[0024] 第二方面，提供了一种基于深度学习的攀登铁塔监测装置，包括：
[0025] 拍摄模块，用于利用智能边缘盒子给传统的摄像头进行赋能，将传统摄像头智能化，对铁塔的整个全貌全部覆盖拍摄；
[0026] 检测模块，用于检测拍摄区域内是否存在人员，若检测到存在人员则进一步检测人员是否在攀登铁塔；
[0027] 提示模块，用于若检测到存在人员在攀登铁塔，则发出提示信息。
[0028] 在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
[0029] 计算模块，用于若检测到存在人员在攀登铁塔，利用当前摄像头采集的图像计算攀登人员当前的攀登高度；根据攀登高度计算出铁塔底部需要充气的气垫厚度，以保证攀登人员若意外掉落可以利用气垫可靠安全的承接住。
[0030] 在一种可能的实现方式中，以摄像头采集的图像的左下角顶点作为原点，图像的左边框向上为Y轴，图像的下边框向右为X轴建立平面直角坐标系，并且所述坐标系的X轴单位长度为所述图像相邻两个横向像素点之间的距离值，所述坐标系的Y轴单位长度为所述图像相邻两个纵向像素点之间的距离值；
[0031] 所述检测模块还用于：
[0032] 利用如下公式根据单位时间内摄像头在拍摄区域内检测人员的检测结果，判断是否存在人员在攀登铁塔：
[0033]
[0034] 其中Pi(t)表示判断当前时刻第i个人员是否在攀登铁塔的判定值；t表示当前时刻；T表示单位时间；(xi(t‑T)，yi(t‑T))表示在t‑T时刻检测到拍摄区域内存在的第i个人员坐标点；(xi(t)，yi(t))表示当前时刻拍摄区域内第i个人员坐标点，若检测不到该人员时坐标点为(0,0)；(Xmin，0)表示铁塔底部最左端的坐标点；(Xmax，0)表示铁塔底部最右端的坐标点；∩表示取交集符号；
[0035] 若Pi(t)＝1表示当前时刻第i个人员在攀登铁塔，此时启动报警系统通知工作人员前来处理攀爬情况，并启动铁塔底端的安全气垫；
[0036] 若Pi(t)＝0表示当前时刻第i个人员没有在攀登铁塔。
[0037] 在一种可能的实现方式中，所述计算模块还用于：
[0038] 利用如下公式根据当前摄像头采集的图像中攀登人员的坐标计算攀登人员当前的攀登高度：
[0039]
[0040] 其中h(t)表示当前时刻检测到的攀登人员中的最高攀登高度；H表示铁塔高度；Ymax表示铁塔的塔尖在摄像头采集的图像中的坐标点的纵坐标数值；n表示在t‑T时刻检测到拍摄区域内存在的人员总数； 表示将i的值从1取值到n得到括号内的最大值。
[0041] 在一种可能的实现方式中，所述计算模块还用于：
[0042] 在检测到存在人员在攀登铁塔时，铁塔的内部系统会自动弹出底部的充气气垫并进行自动充气，然后利用如下公式根据攀登高度计算出铁塔底部需要充气的气垫厚度，以保证所有攀登人员若意外掉落可以利用气垫可靠安全的承接住：
[0043]
[0044] 其中D表示铁塔底部需要对气垫进行充气的最小气垫厚度；m表示目前已知的成年人的最大质量；g表示重力加速度；V表示人的体积的最小值；ρ表示气垫内充入的气体密度。
[0045] 借由上述技术方案，本申请实施例提供的基于深度学习的攀登铁塔监测方法和装置，首先利用智能边缘盒子给传统的摄像头进行赋能，将传统摄像头智能化，对铁塔的整个全貌全部覆盖拍摄；检测拍摄区域内是否存在人员，若检测到存在人员则进一步检测人员是否在攀登铁塔；若检测到存在人员在攀登铁塔，则发出提示信息。可以看到，本实施例操作简单，不需要在铁塔上进行任何操作，只需要在传统摄像头上加上带有算法的智能边缘盒子，准确性高，节省人力。
附图说明
[0046] 为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0047] 图1示出了根据本申请实施例的基于深度学习的攀登铁塔监测方法的流程图；
[0048] 图2示出了根据本申请实施例的基于深度学习的攀登铁塔监测装置的结构图；以及
[0049] 图3示出了根据本申请另一实施例的基于深度学习的攀登铁塔监测装置的结构图。
具体实施方式
[0050] 下面将参照附图更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然附图中显示了本申请的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0051] 需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”及其变体要被解读为意味着“包括但不限于”的开放式术语。
[0052] 本申请实施例提供了一种基于深度学习的攀登铁塔监测方法，如图1所示，该基于深度学习的攀登铁塔监测方法可以包括以下步骤S101至S103：
[0053] 步骤S101，利用智能边缘盒子给传统的摄像头进行赋能，将传统摄像头智能化，对铁塔的整个全貌全部覆盖拍摄；
[0054] 步骤S102，检测拍摄区域内是否存在人员，若检测到存在人员则进一步检测人员是否在攀登铁塔；
[0055] 步骤S103，若检测到存在人员在攀登铁塔，则发出提示信息。
[0056] 本申请实施例可以在正对铁塔的方向上安装摄像头，并且摄像头可以将铁塔的整个全貌全部覆盖拍摄，利用智能边缘盒子给传统的摄像头进行赋能，将传统摄像头智能化，对铁塔的整个全貌全部覆盖拍摄；检测拍摄区域内是否存在人员，若检测到存在人员则进一步检测人员是否在攀登铁塔；若检测到存在人员在攀登铁塔，则发出提示信息。可以看到，本实施例操作简单，不需要在铁塔上进行任何操作，只需要在传统摄像头上加上带有算法的智能边缘盒子，准确性高，节省人力。
[0057] 本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，若检测到存在人员在攀登铁塔，还可以利用当前摄像头采集的图像计算攀登人员当前的攀登高度；进而根据攀登高度计算出铁塔底部需要充气的气垫厚度，以保证攀登人员若意外掉落可以利用气垫可靠安全的承接住。
[0058] 本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，以摄像头采集的图像的左下角顶点作为原点，图像的左边框向上为Y轴，图像的下边框向右为X轴建立平面直角坐标系，并且坐标系的X轴单位长度为图像相邻两个横向像素点之间的距离值，坐标系的Y轴单位长度为图像相邻两个纵向像素点之间的距离值；
[0059] 利用如下公式根据单位时间内摄像头在拍摄区域内检测人员的检测结果，判断是否存在人员在攀登铁塔：
[0060]
[0061] 其中Pi(t)表示判断当前时刻第i个人员是否在攀登铁塔的判定值；t表示当前时刻；T表示单位时间；(xi(t‑T)，yi(t‑T))表示在t‑T时刻检测到拍摄区域内存在的第i个人员坐标点；(xi(t)，yi(t))表示当前时刻拍摄区域内第i个人员坐标点，若检测不到该人员时坐标点为(0,0)；(Xmin，0)表示铁塔底部最左端的坐标点；(Xmax，0)表示铁塔底部最右端的坐标点；∩表示取交集符号；
[0062] 若Pi(t)＝1表示当前时刻第i个人员在攀登铁塔，此时启动报警系统通知工作人员前来处理攀爬情况，并启动铁塔底端的安全气垫；
[0063] 若Pi(t)＝0表示当前时刻第i个人员没有在攀登铁塔。
[0064] 本实施例根据单位时间内摄像头在拍摄区域内检测人员的检测结果，判断是否存在人员在攀登铁塔，一是确保存在有人攀爬铁塔，二是消除经过铁塔的人员以及未攀爬的人员，保证识别的可靠性。
[0065] 本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，可以利用如下公式根据当前摄像头采集的图像中攀登人员的坐标计算攀登人员当前的攀登高度：
[0066]
[0067] 其中h(t)表示当前时刻检测到的攀登人员中的最高攀登高度；H表示铁塔高度；Ymax表示铁塔的塔尖在摄像头采集的图像中的坐标点的纵坐标数值；n表示在t‑T时刻检测到拍摄区域内存在的人员总数； 表示将i的值从1取值到n得到括号内的最大值。
[0068] 本实施例根据当前摄像头采集的图像中攀登人员的坐标计算攀登人员当前的攀登高度，目的是找到攀爬人员中最高的攀爬高度，进而确保后续的气垫控制可以安全的接住攀爬的每一个人员。
[0069] 本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，可以在检测到存在人员在攀登铁塔时，铁塔的内部系统会自动弹出底部的充气气垫并进行自动充气，然后利用如下公式根据攀登高度计算出铁塔底部需要充气的气垫厚度，以保证所有攀登人员若意外掉落可以利用气垫可靠安全的承接住：
[0070]
[0071] 其中D表示铁塔底部需要对气垫进行充气的最小气垫厚度；m表示目前已知的成年人的最大质量；g表示重力加速度；V表示人的体积的最小值；ρ表示气垫内充入的气体密度。m取最大质量以及V取最小体积是为了保证气垫对所有人都有效，保证气垫的可靠性以及安全性。
[0072] 在本实施例中，人的正常体积在0.04至0.08立方米之间，V的取值为0.04立方米；为了保证气体可以承接住下落的人员需要保证气体密度大于 为了保证气垫的可靠性以及安全性对求得的D值增加0.5倍的安全量来进行充气得到1.5D的气垫厚度，确保所有攀登人员若意外掉落可以利用气垫可靠安全的承接住。
[0073] 需要说明的是，实际应用中，上述所有可能的实施方式可以采用结合的方式任意组合，形成本申请的可能的实施例，在此不再一一赘述。
[0074] 基于上文各个实施例提供的基于深度学习的攀登铁塔监测方法，基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种基于深度学习的攀登铁塔监测装置。
[0075] 图2示出了根据本申请实施例的基于深度学习的攀登铁塔监测装置的结构图。如图2所示，该基于深度学习的攀登铁塔监测装置可以包括拍摄模块210、检测模块220和提示模块230。
[0076] 拍摄模块210，用于利用智能边缘盒子给传统的摄像头进行赋能，将传统摄像头智能化，对铁塔的整个全貌全部覆盖拍摄；
[0077] 检测模块220，用于检测拍摄区域内是否存在人员，若检测到存在人员则进一步检测人员是否在攀登铁塔；
[0078] 提示模块230，用于若检测到存在人员在攀登铁塔，则发出提示信息。
[0079] 本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，如图3所示，上文图2展示的装置还可以包括计算模块310，用于若检测到存在人员在攀登铁塔，利用当前摄像头采集的图像计算攀登人员当前的攀登高度；根据攀登高度计算出铁塔底部需要充气的气垫厚度，以保证攀登人员若意外掉落可以利用气垫可靠安全的承接住。
[0080] 本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，以摄像头采集的图像的左下角顶点作为原点，图像的左边框向上为Y轴，图像的下边框向右为X轴建立平面直角坐标系，并且坐标系的X轴单位长度为图像相邻两个横向像素点之间的距离值，坐标系的Y轴单位长度为图像相邻两个纵向像素点之间的距离值；
[0081] 检测模块220还用于：
[0082] 利用如下公式根据单位时间内摄像头在拍摄区域内检测人员的检测结果，判断是否存在人员在攀登铁塔：
[0083]
[0084] 其中Pi(t)表示判断当前时刻第i个人员是否在攀登铁塔的判定值；t表示当前时刻；T表示单位时间；(xi(t‑T)，yi(t‑T))表示在t‑T时刻检测到拍摄区域内存在的第i个人员坐标点；(xi(t)，yi(t))表示当前时刻拍摄区域内第i个人员坐标点，若检测不到该人员时坐标点为(0,0)；(Xmin，0)表示铁塔底部最左端的坐标点；(Xmax，0)表示铁塔底部最右端的坐标点；∩表示取交集符号；
[0085] 若Pi(t)＝1表示当前时刻第i个人员在攀登铁塔，此时启动报警系统通知工作人员前来处理攀爬情况，并启动铁塔底端的安全气垫；
[0086] 若Pi(t)＝0表示当前时刻第i个人员没有在攀登铁塔。
[0087] 本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，计算模块310还用于：
[0088] 利用如下公式根据当前摄像头采集的图像中攀登人员的坐标计算攀登人员当前的攀登高度：
[0089]
[0090] 其中h(t)表示当前时刻检测到的攀登人员中的最高攀登高度；H表示铁塔高度；Ymax表示铁塔的塔尖在摄像头采集的图像中的坐标点的纵坐标数值；n表示在t‑T时刻检测到拍摄区域内存在的人员总数； 表示将i的值从1取值到n得到括号内的最大值。
[0091] 本申请实施例中提供了一种可能的实现方式，计算模块310还用于：
[0092] 在检测到存在人员在攀登铁塔时，铁塔的内部系统会自动弹出底部的充气气垫并进行自动充气，然后利用如下公式根据攀登高度计算出铁塔底部需要充气的气垫厚度，以保证所有攀登人员若意外掉落可以利用气垫可靠安全的承接住：
[0093]
[0094] 其中D表示铁塔底部需要对气垫进行充气的最小气垫厚度；m表示目前已知的成年人的最大质量；g表示重力加速度；V表示人的体积的最小值；ρ表示气垫内充入的气体密度。
[0095] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述描述的系统、装置、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，为简洁起见，在此不另赘述。
[0096] 本领域普通技术人员可以理解：本申请的技术方案本质上或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，其包括若干程序指令，用以使得一电子设备(例如个人计算机，服务器，或者网络设备等)在运行所述程序指令时执行本申请各实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0097] 或者，实现前述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件(诸如个人计算机，服务器，或者网络设备等的电子设备)来完成，所述程序指令可以存储于一计算机可读取存储介质中，当所述程序指令被电子设备的处理器执行时，所述电子设备执行本申请各实施例所述方法的全部或部分步骤。
[0098] 以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：在本申请的精神和原则之内，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案脱离本申请的保护范围。
