
- AI视频卫士如何成为工地安全“智能天眼”?
技术架构拆解
硬件层:部署AI摄像头、传感器等物联网设备,覆盖工地全场景。
算法层:基于深度学习(如YOLO、SSD模型)训练六大隐患识别模型,结合边缘计算实现本地实时分析。
应用层:集成预警平台,通过APP、大屏实时推送风险信息,联动现场声光报警。

- 六大隐患识别逻辑(案例化说明)
人员越界

在塔吊作业区、深基坑等高风险区域,AI 系统通过划定虚拟电子围栏,并实时追踪人员行为轨迹。一旦监测到人员擅自闯入禁区,系统将立即触发声光报警,并同步推送预警信息至管理人员手机端,防止因误入危险区域引发事故。
人员脱岗
针对需要专人值守的关键岗位,如物料提升机操作点,AI 系统划定岗位电子围栏。若检测到人员长时间离开岗位,系统将先发出文字警告,超过预设时长后启动声光报警,确保作业流程安全可控。

护栏缺失

在临边作业、楼梯口等防护区域,AI 视觉识别技术利用图像对比算法,实时检测护栏的完整性。当发现护栏出现缺失、破损等异常情况,系统将第一时间自动推送预警信息,提醒安全人员及时修复,避免高处坠落风险。
安全防护缺失
在高空作业场景下,AI 系统自动识别作业人员是否规范佩戴安全帽、安全带,以及临边防护设施是否完备。一旦捕捉到未系安全带、未戴安全帽等违规行为,系统立即自动抓拍并触发警报,同时生成违规记录,便于后续安全教育与整改。

渣土车检测
AI 视觉识别系统依托工地出入口及重点路段的高清摄像头,融合图像分析与重量感应技术,实现渣土车全流程智能监管。通过车牌识别锁定车辆身份,一旦超载致车厢凸起或篷布疏漏,即刻触发声光警报并上传违规数据至监管平台。实时比对行驶轨迹与核准路线,若车辆偏离且异常停留,自动判定非法倾倒,生成违规记录并联动执法。

物料堆放违规
在材料堆放区,AI 系统实时监测模板、钢管等材料的堆放高度,以及易燃品与普通材料的存放情况。当出现模板堆放超高、油漆与木材混放等违规现象时,系统将自动生成整改工单,并推送至相关责任人,有效预防坍塌、火灾等事故发生。


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