段瑞霞 張帆

摘 ?要：在施工工程現(xiàn)場(chǎng)，由于現(xiàn)場(chǎng)對(duì)象多、分布分散，采用傳統(tǒng)的手工安全監(jiān)管模式很難做到全面監(jiān)測(cè)和及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，且多數(shù)傳統(tǒng)的手工安全監(jiān)管模式只是用于事后的回溯證據(jù)，不能對(duì)不安全人員的行為、不安全物品的狀況進(jìn)行有效的辨識(shí)與預(yù)警?？梢越柚悄苁┕がF(xiàn)場(chǎng)的智能視頻分析系統(tǒng)來解決這一問題，該系統(tǒng)能夠?qū)η胺降膱D像進(jìn)行收集，可以準(zhǔn)確提取出目標(biāo)事故中的重要因素，實(shí)現(xiàn)事前預(yù)警、事中常態(tài)檢測(cè)、事后規(guī)范處理，為解決施工現(xiàn)場(chǎng)的安全管理問題提供一套完整的解決方案。

關(guān)鍵詞：智慧工地；人臉識(shí)別；無感考勤；智能測(cè)溫

中圖分類號(hào)：TP39 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? 文章編號(hào)：2096-4706（2023）16-0125-06

Application of Video Intelligent Analysis in Safety Management of Smart Factories

DUAN Ruixia， ZHANG Fan

（Tianjin Branch of Cnooc Information Technology Co.， Ltd.， Tianjin ?300452， China）

Abstract： At the construction site， due to the large number and scattered distribution of on-site objects， it is difficult to achieve comprehensive monitoring and timely detection of problems using traditional manual safety supervision models. Moreover， most traditional manual safety supervision models are only used for retrospective evidence after the event， and cannot effectively identify and warn the behavior of unsafe personnel and the condition of unsafe items. The intelligent video analysis system on the intelligent construction site can be used to solve this problem. The system can collect images in front of it， accurately extract important factors in target accidents， achieve pre warning， normal detection during the process， and standardized processing afterwards， providing a complete solution for solving safety management problems on the construction site.

Keywords： smart construction site; face recognition; senseless attendance; intelligent temperature measurement

0 ?引 ?言

當(dāng)前，我國(guó)建設(shè)工程的安全問題依然十分嚴(yán)峻，為探索致使建設(shè)安全日趨嚴(yán)重的因素，研究人員對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)的安全管理進(jìn)行了實(shí)地調(diào)查。調(diào)查結(jié)果表明，傳統(tǒng)的人力安全管理主要存在以下問題：工地的安全管理涉及的范圍廣，關(guān)注點(diǎn)也多，傳統(tǒng)的安全管理方法不能實(shí)現(xiàn)全面覆蓋并及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題。施工現(xiàn)場(chǎng)對(duì)象多、維度多、分布分散，受人力物力的制約，監(jiān)控的覆蓋范圍較小，監(jiān)控的時(shí)間較短；監(jiān)控方式所實(shí)現(xiàn)的監(jiān)控存在一定的時(shí)間差，存在監(jiān)測(cè)盲點(diǎn)，由于證據(jù)不足，很難起到有效的威懾作用。采用常規(guī)的監(jiān)控模式，難以保障建設(shè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)科學(xué)、高效的安全經(jīng)營(yíng)。

1 ?智慧工廠概述及發(fā)展趨勢(shì)

1.1 ?智慧工廠概述

智慧工廠以數(shù)字車間為核心，將物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)融入車間的全生命周期中，讓車間具備自組織、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的功能，進(jìn)而提升車間的管理和生產(chǎn)效能。與常規(guī)生產(chǎn)型企業(yè)相比，智能企業(yè)最大的優(yōu)勢(shì)在于其全生命周期的可視化。智慧工廠的核心部分包括設(shè)備層、感知層、控制層、操作層、運(yùn)營(yíng)層和決策層。運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù)可以突破層與層之間的障礙，達(dá)到整個(gè)過程可知、可視、可控的目的。

1.2 ?智慧工廠的發(fā)展趨勢(shì)

隨著21世紀(jì)的到來，我國(guó)的人口優(yōu)勢(shì)逐漸喪失，各大公司也開始面臨招工難、人力成本上升等問題。與此同時(shí)，在國(guó)家節(jié)能環(huán)保的倡導(dǎo)下，一些老工藝和老設(shè)備逐漸被淘汰，此外，隨著國(guó)際貿(mào)易往來的日益頻繁，一些公司也在竭盡全力地通過減少成本來增強(qiáng)自己的競(jìng)爭(zhēng)力。這些都讓智慧工廠的發(fā)展變得越發(fā)火熱，更多的公司也在試圖開發(fā)出更強(qiáng)的智慧工廠。從市場(chǎng)趨勢(shì)來看，智慧工廠的普及是現(xiàn)代化制造業(yè)發(fā)展的一種必然趨勢(shì)，也是能夠使公司轉(zhuǎn)型升級(jí)的最優(yōu)途徑。在發(fā)展方向上，智能化的生產(chǎn)將會(huì)被更多地運(yùn)用到生產(chǎn)當(dāng)中；在科技發(fā)展方面，新科技的運(yùn)用以及智能制造被建構(gòu)并納入云中，可提高制造企業(yè)的經(jīng)營(yíng)與運(yùn)作效能；從目前的政策動(dòng)向來看，我國(guó)在能耗控制和排放控制等方面的支持也在不斷增強(qiáng)，這些都是推動(dòng)公司向智能化方向發(fā)展的重要因素。

2 ?“端—邊—云”協(xié)同智慧工地

智慧工地利用移動(dòng)互聯(lián)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、GIS、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)建設(shè)施工現(xiàn)場(chǎng)人、機(jī)、法、料等各環(huán)節(jié)要素的集中管理和智能化管理，開發(fā)并實(shí)現(xiàn)可控化、可視化的智能化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)建設(shè)施工現(xiàn)場(chǎng)全方位、立體化的監(jiān)控。

2.1 ?設(shè)計(jì)思路

在工地上設(shè)置監(jiān)測(cè)設(shè)備，形成一個(gè)智能化監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)。通過前端的可視傳感器，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取，并以有線和無線的方式將數(shù)據(jù)傳送給AI。智慧施工現(xiàn)場(chǎng)的監(jiān)控系統(tǒng)通過對(duì)現(xiàn)場(chǎng)人員的安全情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，并將監(jiān)控信息與工程信息、工人數(shù)據(jù)等進(jìn)行整合，從而達(dá)到業(yè)務(wù)協(xié)同、數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)的目的。本文介紹了智能化檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)，并給出了具體的實(shí)現(xiàn)方案。本系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示，主要包括人工智能的影像服務(wù)、分析服務(wù)、資料呈現(xiàn)等。分析服務(wù)主要包括數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、挖掘等。AI視頻業(yè)務(wù)可以與現(xiàn)場(chǎng)的各個(gè)子系統(tǒng)連接，獲得該子系統(tǒng)中的視頻數(shù)據(jù)并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而完成對(duì)穿戴管理、行為管理、區(qū)域管理、人員管理、安防管理、環(huán)境管理等各方面的智慧分析檢測(cè)。以大屏、PC端、移動(dòng)端、管理報(bào)表、決策報(bào)告等方式展示這些數(shù)據(jù)。

在終端層面，通過多角度、多類型的相機(jī)獲取圖像；在邊緣層面，利用邊界計(jì)算與人工智能等方法，解決圖像的傳輸時(shí)延問題，節(jié)省云端的資源消耗，為人工智能技術(shù)的實(shí)用化奠定良好的基礎(chǔ)。云計(jì)算可與建設(shè)項(xiàng)目的商業(yè)情景相融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)項(xiàng)目的有效集成，為項(xiàng)目建設(shè)和運(yùn)營(yíng)管理提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

圖2顯示了完整的系統(tǒng)解決方案，我們可以將人工智能的深度圖像解析方法應(yīng)用于邊緣終端，并將其存儲(chǔ)于互聯(lián)網(wǎng)上的存儲(chǔ)磁盤，以人工智能的方式進(jìn)行融合。通過已有的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，將所獲得的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)連同拍攝到的圖片，壓縮成一條結(jié)構(gòu)化的預(yù)警消息并將其發(fā)送到中央控制中心的監(jiān)控中心，通過AI的視頻解析方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控中心二次深層次的解析與數(shù)據(jù)挖掘。該方法通過AI的處理，實(shí)現(xiàn)了對(duì)違法事件的實(shí)時(shí)跟蹤，包括違法事件的生成、違法事件的描述、違法事件被捕捉到的圖片、違法人員、違法鏡頭、違法處理情況等。

所探測(cè)到的事件，主要包括以下回饋途徑：在施工現(xiàn)場(chǎng)，運(yùn)用智慧工地的監(jiān)控模塊對(duì)危險(xiǎn)事件進(jìn)行指示燈閃爍警告；對(duì)危險(xiǎn)事件圖片進(jìn)行抓取，并利用移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)將其發(fā)送到對(duì)應(yīng)崗位管理人員、項(xiàng)目負(fù)責(zé)人及企業(yè)相關(guān)部門、公司領(lǐng)導(dǎo)移動(dòng)端，以便于對(duì)其進(jìn)行快速處理。此外，工程現(xiàn)場(chǎng)大屏、智慧安全監(jiān)控云平臺(tái)、移動(dòng)端APP均可顯示違規(guī)日期、類型、地點(diǎn)、人員維度等。在此，監(jiān)督人員可對(duì)被系統(tǒng)記錄下來的違法行為進(jìn)行定時(shí)抽樣，同時(shí)推送監(jiān)督事項(xiàng)的處理意見，從而促進(jìn)問題的盡快解決，提高管理效能。

2.2 ?智能視頻分析系統(tǒng)的實(shí)施部署方式

在云計(jì)算環(huán)境下，用戶可以在終端安裝攝像機(jī)，并將圖像數(shù)據(jù)直接上傳至終端。采集到數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)保存到云端，對(duì)其進(jìn)行邏輯分析，并與云端中的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。該方法適用于頭盔和反光衣監(jiān)控等對(duì)實(shí)時(shí)性要求不是很高的場(chǎng)合。然而，在云端中，智慧視頻的應(yīng)用仍存在傳輸時(shí)延高、網(wǎng)絡(luò)不可靠以及用戶信息安全性差等問題。

本項(xiàng)目面向工程現(xiàn)場(chǎng)安全監(jiān)測(cè)、設(shè)備設(shè)施監(jiān)測(cè)和突發(fā)事件處置等高實(shí)時(shí)性的應(yīng)用場(chǎng)景，在云端進(jìn)行智能計(jì)算，并將計(jì)算工作從云端向具有一定計(jì)算能力的終端設(shè)備遷移，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)與智能應(yīng)用的協(xié)同。在智能視頻分析中，邊緣端的應(yīng)用可以進(jìn)行快速的辨識(shí)和解析，可以實(shí)現(xiàn)諸如有人進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域、高空施工人員沒有系安全索等對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的分析探測(cè)工作。

此外，與終端的視頻解析相比，邊緣端的操作更容易控制，能夠保障數(shù)據(jù)的傳輸速率與傳輸穩(wěn)定。同時(shí)，通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的圖像進(jìn)行邊界化分析，可以有效防止云端下的用戶隱私泄露。通過模型裁剪、量化加速等手段，實(shí)現(xiàn)模型的高效計(jì)算，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)計(jì)算、存儲(chǔ)、通信等邊界信息的有效整合，實(shí)現(xiàn)人工智能的高效計(jì)算。

2.3 ?基于AI邊緣計(jì)算的視頻智能分析裝置

在硬件上，采用英偉達(dá)和寒武紀(jì)公司的先進(jìn)芯片，研制出適用于施工現(xiàn)場(chǎng)的視頻圖像處理設(shè)備，并通過以太網(wǎng)的方式與互聯(lián)網(wǎng)的錄像設(shè)備或轉(zhuǎn)播設(shè)備連接，實(shí)現(xiàn)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、高分辨率、高質(zhì)量、高精度、可持續(xù)、可擴(kuò)展、可重復(fù)使用、可移動(dòng)、低功耗、低成本、高效率的目標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，搭建嵌入式的特殊設(shè)備，降低網(wǎng)絡(luò)中的通信時(shí)延，降低服務(wù)端的運(yùn)算負(fù)擔(dān)，從而達(dá)到對(duì)網(wǎng)絡(luò)中圖像快速訪問與實(shí)時(shí)處理的目的，如圖3所示。AI的邊界計(jì)算箱可以同時(shí)容納1～4個(gè)場(chǎng)景，4～16個(gè)1 080P視頻源，可以提供5～60 f/s的視頻采集，還可以根據(jù)場(chǎng)景數(shù)目、視頻源數(shù)目和采集幀數(shù)調(diào)整其處理能力，滿足視頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理的需要。一個(gè)人工智能邊界運(yùn)算箱的造價(jià)取決于其所使用的設(shè)備，大概一萬到兩萬元的價(jià)格不等。

2.4 ?AI深度學(xué)習(xí)視頻分析算法及模型加速

在場(chǎng)景辨識(shí)中，我們采用一種基于YOLOv5的偵測(cè)方法，它具有平均加權(quán)文件數(shù)少、學(xué)習(xí)與推斷速度快等優(yōu)點(diǎn)。目前，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的機(jī)器視覺系統(tǒng)包含數(shù)以百萬計(jì)的數(shù)據(jù)，盡管其識(shí)別精度很高，但同時(shí)對(duì)計(jì)算資源和存儲(chǔ)的需求也非常大，致使其在存儲(chǔ)和計(jì)算資源受限的情況下難以得到有效的應(yīng)用。本項(xiàng)目擬采用TensorRT技術(shù)對(duì)YOLOv5進(jìn)行快速優(yōu)化，以減小數(shù)據(jù)冗余性、運(yùn)算復(fù)雜性以及內(nèi)存的消耗，并將其應(yīng)用于邊界終端，達(dá)到提高邊界終端數(shù)據(jù)的目的。通過TensorRT算法實(shí)現(xiàn)YOLOv5算法的快速計(jì)算，其計(jì)算速率可以提高20個(gè)百分點(diǎn)，可達(dá)45 f/s，具有較高的實(shí)時(shí)性和精度。

3 ?智能視頻在智慧工地中的應(yīng)用分析

以工地上工人的不安全行為、工地環(huán)境安全問題為目標(biāo)，完成作業(yè)人員安全監(jiān)測(cè)、設(shè)備安全監(jiān)測(cè)與預(yù)警、環(huán)境監(jiān)測(cè)、安全監(jiān)控等智能視頻分析。

3.1 ?無感考勤和陌生面孔的探測(cè)

無感考勤和陌生面孔的探測(cè)需要配備專用的檢測(cè)儀器，采用寬角攝像機(jī)即可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)出入口的全方位監(jiān)控，對(duì)人臉進(jìn)行遠(yuǎn)程捕捉實(shí)現(xiàn)無感考勤，這樣可以在很大程度上緩解工人排隊(duì)過久的問題，大大改善了工人的入門感受，顯著提高了工作效率。無感考勤系統(tǒng)是基于人臉識(shí)別技術(shù)而建立的，運(yùn)用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和梳理，并對(duì)其進(jìn)行了定制，從而可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的檢測(cè)和識(shí)別。將算法裝入高性能的邊緣設(shè)備中，可以完成多人員的無感、快速識(shí)別考勤任務(wù)。在方法上，利用深度學(xué)習(xí)、分布式人臉訓(xùn)練、場(chǎng)景自適應(yīng)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)人流密度和交通高峰時(shí)段行人的準(zhǔn)確辨識(shí)和實(shí)時(shí)跟蹤。系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將所捕獲員工的動(dòng)態(tài)面孔與面孔數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對(duì)比，并將對(duì)比不合格的人員標(biāo)記為陌生人，以便于對(duì)陌生人進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。通過在工地上安裝臉部辨識(shí)攝影機(jī)，可以即時(shí)了解人員出入工地的時(shí)間與地點(diǎn)等信息，以便于追蹤其移動(dòng)路線。本項(xiàng)目擬采用基于行為的智能影像解析技術(shù)，對(duì)人群進(jìn)行面部特征的分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)人群的識(shí)別，從而有效解決建設(shè)施工作業(yè)區(qū)域等復(fù)雜環(huán)境中的面部識(shí)別難題，如圖4所示。

3.2 ?對(duì)項(xiàng)目實(shí)施之前的安全檢查

每天早晨舉行一次早班會(huì)議，強(qiáng)調(diào)施工現(xiàn)場(chǎng)的安全工作。目前，早會(huì)的人員出勤管理是采用手動(dòng)打卡的方式。手動(dòng)打卡是指在早會(huì)的時(shí)候，由一個(gè)項(xiàng)目工程團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)導(dǎo)來召開早會(huì)，將出席會(huì)議人員的照片和視頻拍攝下來，并將其發(fā)送給相關(guān)的管理人員。事實(shí)上，早會(huì)真正按時(shí)開展的施工現(xiàn)場(chǎng)只有38%。在進(jìn)行完一次早會(huì)之后，可以對(duì)安全宣傳平臺(tái)進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)和辨識(shí)，根據(jù)隊(duì)伍的形狀和數(shù)量對(duì)在該區(qū)域中進(jìn)行的會(huì)議做出判定。如果檢測(cè)到早會(huì)，這個(gè)程序就會(huì)啟動(dòng)攝像機(jī)，對(duì)早會(huì)前后的場(chǎng)景進(jìn)行捕捉，并將其保存起來，之后再用移動(dòng)電話APP及時(shí)將這些錄像匯報(bào)給安全管理人員。

3.3 ?安全帽等穿戴情況的檢驗(yàn)員

通過錄像監(jiān)視即時(shí)探測(cè)技術(shù)，對(duì)在職人員未按規(guī)定執(zhí)行保安措施的行為進(jìn)行警示。在項(xiàng)目出入口和工作面等地方，可以對(duì)建設(shè)施工工人的安全帽、反光衣、高空作業(yè)安全繩等的佩戴與否進(jìn)行監(jiān)測(cè)，如果發(fā)現(xiàn)有人未佩戴相應(yīng)的安全用品，就會(huì)立刻報(bào)警，向安全管理人員報(bào)告，如圖5所示。

3.4 ?進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)和在危險(xiǎn)區(qū)逗留的檢查

對(duì)可能出現(xiàn)意外的危險(xiǎn)區(qū)域（如塔吊、柵欄等）進(jìn)行探測(cè)，一旦有人進(jìn)入，影像解析體系會(huì)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)，并給出語音提醒。該測(cè)試體系能夠?qū)κ┕がF(xiàn)場(chǎng)的安全隱患進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，從而減少意外事故的發(fā)生，大大提升了施工質(zhì)量，如圖6所示。

3.5 ?現(xiàn)場(chǎng)人員統(tǒng)計(jì)和人群聚集情況的檢測(cè)

利用視頻監(jiān)控的即時(shí)探測(cè)技術(shù)，可以定制多個(gè)分區(qū)或劃分出一個(gè)作業(yè)平面，完成對(duì)監(jiān)控范圍內(nèi)工人人數(shù)和現(xiàn)場(chǎng)人數(shù)的統(tǒng)計(jì)。對(duì)現(xiàn)場(chǎng)人員集中情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，通過在各個(gè)監(jiān)測(cè)范圍設(shè)置一個(gè)不同人員集中情況的下限，一旦監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)的人員超出下限就會(huì)發(fā)出警報(bào)，如圖7所示。

3.6 ?人員攀爬、吸煙、打電話的檢測(cè)

一旦有用戶摔倒時(shí)，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)會(huì)捕捉到用戶摔倒的畫面，并發(fā)出警報(bào)。可以通過設(shè)立實(shí)體柵欄或虛擬柵欄的方式，對(duì)一些人的違規(guī)翻墻行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并在發(fā)現(xiàn)有人試圖做出翻墻行為時(shí)進(jìn)行報(bào)警和拍照。在一些工地或是高處的工作區(qū)域，可以為工作人員安裝手機(jī)監(jiān)控裝置，避免工作人員在通話過程中因走神等因素而發(fā)生意外，如圖8所示。

3.7 ?煙火煙霧探測(cè)

在工地的加工區(qū)、材料堆放區(qū)等容易產(chǎn)生火災(zāi)的潛在危險(xiǎn)地區(qū)設(shè)置煙火報(bào)警裝置，當(dāng)有濃煙和火苗出現(xiàn)時(shí)，該裝置會(huì)對(duì)此情況進(jìn)行報(bào)警，使有關(guān)的項(xiàng)目部工作人員快速做出反應(yīng)。在此基礎(chǔ)上，利用圖像分析與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)煙氣和火災(zāi)的識(shí)別與預(yù)警。在不設(shè)置常規(guī)傳感裝置的情況下，可以大范圍內(nèi)對(duì)在視頻監(jiān)管區(qū)域中剛開始產(chǎn)生的濃煙和火苗進(jìn)行快速、精確的辨識(shí)，做到無誤報(bào)，無漏報(bào)。將警報(bào)的快照、錄像保存到資料庫中，并將警報(bào)的訊息即時(shí)推送至有關(guān)部門。煙火煙霧探測(cè)可以幫助管理者對(duì)所監(jiān)測(cè)的區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)和預(yù)警，如圖9所示。

3.8 ?缺少邊界保護(hù)的探測(cè)

在缺少保護(hù)措施的高空作業(yè)中存在作業(yè)人員高空跌落的危險(xiǎn)，需要開發(fā)一個(gè)可以對(duì)沒有保護(hù)的高空工作表面進(jìn)行報(bào)警和語音播報(bào)警示的探測(cè)體系，并且將報(bào)警截圖和視頻存儲(chǔ)到一個(gè)數(shù)據(jù)庫中，可以按一定的時(shí)間間隔查詢報(bào)警記錄、報(bào)警截圖和視頻，如圖10所示。

該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)安全帽、反光衣、安全繩佩戴與否的檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)某人跨越危險(xiǎn)區(qū)域等不安全行為的檢測(cè)，以及實(shí)現(xiàn)對(duì)火焰、煙霧、臨洞等環(huán)境和物體的不安全狀態(tài)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方案的識(shí)別準(zhǔn)確度高達(dá)90%以上，錯(cuò)誤識(shí)別率低于10%。

4 ?結(jié) ?論

針對(duì)目前工程建設(shè)中普遍存在的“低效率、重工作量”問題，以及現(xiàn)有的“云”安保技術(shù)的不足，項(xiàng)目擬開展基于“端—邊—云”協(xié)作的智慧工地視頻智能解析研究，以降低深度學(xué)習(xí)算法對(duì)服務(wù)器及云端計(jì)算的依賴性，完成對(duì)視頻信息的準(zhǔn)確辨識(shí)及處理，從而提升工程建設(shè)中視頻信息的處理效率；同時(shí)，還可以利用云端輔助的二次解析服務(wù)器，完成對(duì)復(fù)雜視頻信息及深層數(shù)據(jù)的挖掘。本項(xiàng)目旨在解決施工現(xiàn)場(chǎng)人員不安全行為、施工現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境安全等方面的問題。以長(zhǎng)沙國(guó)際航空運(yùn)輸一體化樞紐為例，在此體系中進(jìn)行了初步的運(yùn)用，取得了良好的應(yīng)用效果。在智慧工地中進(jìn)行的對(duì)智能視頻分析技術(shù)的研發(fā)與運(yùn)用，可以將AI技術(shù)與施工情景深度融合，從而改變?cè)镜娜斯ひ曨l監(jiān)督方式，推動(dòng)傳統(tǒng)被動(dòng)型建設(shè)施工工地視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)向智能化方向轉(zhuǎn)變。

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作者簡(jiǎn)介：段瑞霞（1986.09—），女，漢族，山西運(yùn)城人，高級(jí)工程師，碩士，研究方向：人工智能。