
工地安全施工
AI视觉算法助力建设智能化安全施工
随着建筑施工行业的不断发展,安全施工、文明施工、绿色施工问题一直备受关注。为了提高施工现场的安全性、质量保障和监测效率,越来越多的企业开始应用人工智能(AI)和视觉算法技术来进行智能监测和预警。本方案将介绍AI视觉算法在建筑施工领域中安全施工智能监测预警中的应用。

安全施工
在建筑施工现场,工人的安全是至关重要的。在工地的施工现场,人员活动范围广、流动性大、危险作业点多,“有的工人不戴安全帽,有的只戴草帽”,“很难控制外来车辆和人员”,“工人在货物堆放区随意吸烟”等情况屡见不鲜。面对这些安全问题,传统的现场管理模式依赖于管理人员的现场巡查。当发现安全风险时,需要逐步报告,然后找到相应的人员进行处理,过程相当繁琐。而且,人工管理不能实现24小时检查,经常出现“不能及时发现安全隐患,在制度和标准实施过程中打折,不能落实安全管理措施”等缺陷。这些管理上的缺陷,通常是工地频发事故的主要原因。AI摄像在安全施工中的建设意义和需求主要体现在提高工作场所的安全性、降低事故风险、优化管理效率等方面。

1、实时监测和预警
AI摄像系统可以实时监测施工现场,通过智能算法检测出潜在的安全隐患,如未佩戴安全带、危险区域行人、设备操作异常等,提供及时预警,使管理人员能够迅速采取行动,防范事故发生。

2、工人安全保障
检测工人是否佩戴安全帽、安全带等防护装备,确保其在施工现场的安全,实时监测工人活动,预防工人不当操作或进入危险区域,降低事故风险。
①安全帽佩戴检测
安全帽是保护头部免受意外伤害的关键装备,AI摄像安全帽佩戴方案主要是通过人工智能技术结合摄像头监测,实时检测工地、工厂等场所工人是否佩戴安全帽,通过安全帽识别,可以对施工现场的监控摄像头进行图像识别,快速准确地检测出未佩戴安全帽的人员,并进行预警提示,以避免潜在的安全风险,以确保工作人员的安全。
摄像头布局与部署
在工地或工厂内部署高清摄像头,以确保能够全面监控工作区域;
根据工作场所的大小和复杂性,可能需要设置多个摄像头,以确保所有区域都能被监测到;
摄像头可以采用固定架或云台摄像头,以适应不同场景的需要;
安全帽佩戴检测算法
安全帽佩戴检测算法,通过摄像头捕捉到的图像中分析人员头部区域,检测是否佩戴了安全帽;
算法可以基于深度学习技术,使用卷积神经网络(CNN)等模型进行训练,以提高检测的准确性;
实时监测预报警系统
在系统中集成实时监测机制,能够持续不断地对工人的安全帽佩戴情况进行监测;
当发现未佩戴安全帽的情况时,系统可以立即发出警报,提醒现场管理人员或安全人员进行处理;
数据记录与分析
系统可以记录每一次安全帽佩戴的情况,并生成相应报告;
数据分析功能可以帮助企业了解安全帽佩戴的趋势,识别潜在的安全风险,并采取相应的预防措施;
远程监控与管理
提供远程监控功能,使管理人员可以通过云端平台实时查看工地或工厂的安全帽佩戴情况;
具备远程管理功能,包括远程设置参数、升级算法和系统等,以保持系统的及时性和稳定性;
隐私保护
在设计系统时要考虑员工隐私问题,确保仅采集与安全帽佩戴相关的信息,并采取适当的措施保护员工的隐私;

②安全带佩戴检测
摄像头布局与部署
在工地或工厂内部署高清摄像头,以确保能够全面监控工人的活动与作业;
根据工作场所的大小和复杂性,可能需要设置多个摄像头,以确保所有区域都能被监测到;
摄像头可以采用固定架或云台摄像头,以适应不同场景的需要;
安全带佩戴检测算法
安全带佩戴检测算法,通过摄像头捕捉到的图像中分析人员腰部区域,检测是否佩戴了安全带;
算法可以基于深度学习技术,使用卷积神经网络(CNN)等模型进行训练,以提高检测的准确性;
实时监测预报警系统
在系统中集成实时监测机制,能够持续不断地对工人的安全带佩戴情况进行监测;
当发现未佩戴安全带的情况时,系统可以立即发出警报,提醒现场管理人员或安全人员进行处理;
数据记录与分析
系统可以记录每一次安全带佩戴的情况,并生成相应报告;
数据分析功能可以帮助企业了解安全带佩戴的趋势,识别潜在的安全风险,并采取相应的预防措施;
远程监控与管理
提供远程监控功能,使管理人员可以通过云端平台实时查看工地或工厂的安全带佩戴情况;
具备远程管理功能,包括远程设置参数、升级算法和系统等,以保持系统的及时性和稳定性;
隐私保护
在设计系统时要考虑员工隐私问题,确保仅采集与安全帽佩戴相关的信息,并采取适当的措施保护员工的隐私;

3、火灾和烟雾检测
在建设施工领域,工地区域及时发现烟火,在烟火发生初期进行扑救是控制烟雾火焰扩散的有效方式。为了满足消防行业业务需求,烟火检测算法在不同场景下自动识别监控画面中的烟雾和火焰,并及时输出烟火报警类型和烟火区域,提醒管理人员进行处理,在烟火起始阶段进行报警,有效降低火灾防控成本和烟火事件给人类造成的生命财产损失。AI摄像烟火识别结合热成像摄像机在施工领域的应用能够提供更全面、准确的火灾检测和监控。
功能特点
热成像技术:热成像摄像机可以检测温度差异,帮助识别潜在的火源或热点,提高火灾识别的准确性。
烟火检测:AI摄像烟火识别算法结合视觉分析,能够识别烟雾、明火和火花等火灾迹象,及时报警。通过深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)等,训练模型以识别图像中的烟雾和火花,算法需要能够检测烟雾和火花的特征,以及将它们与其他光源或物体区分开。
多模块集成:结合可见光摄像和红外热成像,可以在各种光照和天气条件下工作,提高检测性能,整合不同传感器,如红外传感器或温度传感器,以提高烟火检测的灵敏性和可靠性。
实时检测与报警:集成实时监测机制,能够对烟火的出现进行持续监测,一旦检测到异常情况,能够立即发出警报,实现快速响应
远程监控与管理:提供远程监控功能,通过云端平台让管理人员随时随地监视施工现场的火灾情况,保持实时性和稳定性。
数据记录与分析:系统可以记录历史数据,生成火灾分析报告,帮助企业了解火灾趋势,采取相应的预防措施。
隐私保护:在设计系统时,考虑员工和工地隐私问题,确保合规性和隐私保护。
应用价值
早期预警:结合热成像技术,系统可以在火灾初期即刻识别热点和烟火,提供早期预警,减少损失。
实时监测:实时监控施工现场,提高火灾发现的实时性,有助于采取迅速而精准的应对措施。
极大降低火灾风险:通过准确识别火源和热源,及时制止潜在的火灾风险,提高工地的安全水平。
远程管理:可以通过远程管理功能,由远程管理人员实时监控多个工地,提高整体管理效率。


4、设备和材料监控
监测施工现场的设备运行状况,预防设备故障或异常操作导致的事故,对施工材料进行实时监控,预防材料的损坏或失窃,确保施工的顺利进行。

5、数据记录和分析
记录施工现场的实时数据,包括工人活动、设备运行状态、安全带佩戴情况等,利用数据分析功能,了解施工现场的安全趋势,发现潜在的问题,有针对性地进行改进和培训。
6、提高工作效率和质量
通过实时监测和预警,减少了事故停工时间,提高了工作效率,优化了安全管理流程,提高了工作场所的整体质量和可靠性。
7、符合法规和标准
利用AI摄像系统,有助于企业遵循相关安全法规和标准,降低事故发生的法律责任和经济损失。
►系统平台优势
边缘计算一体机

1、2U机箱,单电源,8盘位,最大可满配16TB硬盘,支持硬盘热插拔,支持RAID0/1/5/6/10/50/60,支持全局热备盘;
2、4路HDMI,1路VGA,HDMI1+VGA1同源输出,支持1个4K显示输出;
3、4个10/100/1000Mbps自适应以太网口;
4、支持128路H.264/H.265混合接入,网络带宽400Mbps接入、320Mbps存储、96Mbps转发;
5、支持20个1080P解码显示输出,支持Smart H.265;H.265;Smart H.264;H.264混合解码;
6、支持最大选配8类算法,支持展示所有安装的算法及版本,展示算法状态,可对已安装的算法进行手动更新;
7、设备内置4颗高性能GPU,单颗GPU算力16TOPS(int8),每颗GPU最多可虚拟成4个智能引擎,每个智能引擎支持最多单独运行一类算法(以具体算法的加载要求为准);
8、在算法能力范围内,支持单通道多智能;
9、后智能分析支持实时模式和分时轮巡模式切换,在分时轮巡模式下,依据算法能力不同,可配置分时视频分析和轮巡视频分析;单个轮巡任务最大支持64路,轮巡间隔可配置30-3600秒;
10、支持联动录像,抓图,日志,蜂鸣,邮件,预置点,本地报警输出,IPC报警输出,门禁,语音播报,声光报警联动。
系统平台价值
通过AI算法智能实时分析特定区域,围绕绿色施工、文明施工、安全施工三大板块利旧前端视频流部署裸土、跌倒、打架等数种智能AI算法,自动识别留证并弹窗提示告警信息,支持上下级业务流程审批,通过多级监管体系,加强对工地的监管,降低安全事故发生概率,为工地施工安全提供智能化保障。
将各种传感器和设备,如监控摄像头、环境传感器、设备传感器等,它们可实时收集有关实施场景的数据。建立一个集成的监测和管理网络系统。实现对应用场景的实时监测。构建多级联动的联网监管体系提升综合监管效率和护理效果,实现调度和管理各种资源,包括人力、设备、材料等。优化资源分配,确保施工项目按计划进行。发生重大或高危事件预警报警可实时截取现场视频,便于管理者监管和追溯。