建筑工地常用智能AI云監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)算法
建筑工地常用智能AI云監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)將以建筑工程為主線，運用5G、AI算法、邊緣-云協(xié)同計算、數(shù)字孿生、物聯(lián)網(wǎng)感知等核心技術(shù)，構(gòu)建建筑工程智能AI云監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)總體框架，以實現(xiàn)不同應(yīng)用層的可視化與交互，保障系統(tǒng)的高度穩(wěn)定性、實用性和可擴展性。主要應(yīng)用的智能AI云監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)算法如下：
1、安全帽識別
基于視頻監(jiān)控和AI算法，能夠?qū)崟r檢測并識別人員是否佩戴安全帽。在施工區(qū)、材料加工區(qū)等需要佩戴安全帽的場所，該技術(shù)能夠顯著提高安全管理效率，減少安全事故的發(fā)生。通過攝像頭捕捉畫面，利用深度學習算法對圖像進行分析，判斷人員是否佩戴安全帽，并在發(fā)現(xiàn)未佩戴情況時及時發(fā)出警報。
2、反光衣識別
應(yīng)用于交通工地場景，用于檢測人員是否穿戴反光衣。反光衣采用反光材料制作，能在夜間或光線不足時反射光線，提高人員的可見性。反光衣識別系統(tǒng)通過攝像頭捕捉畫面，利用圖像處理技術(shù)識別反光衣的特征，從而判斷人員是否穿戴反光衣。這對于提高夜間作業(yè)人員的安全性具有重要意義。
3、煙霧識別
基于深度學習算法，能夠在視頻監(jiān)控中自動檢測和識別火焰。該技術(shù)通過采集大量煙霧視頻數(shù)據(jù)進行訓練，構(gòu)建煙霧識別模型。在實時視頻監(jiān)控中，該模型能夠動態(tài)識別煙霧的形態(tài)、顏色等特征，一旦發(fā)現(xiàn)煙霧立即發(fā)出警報。
4、明火識別
基于深度學習算法，能夠在視頻監(jiān)控中自動檢測和識別火焰。該技術(shù)通過采集大量火焰視頻數(shù)據(jù)進行訓練，構(gòu)建火焰識別模型。在實時視頻監(jiān)控中，該模型能夠動態(tài)識別火焰的形態(tài)、顏色等特征，一旦發(fā)現(xiàn)火焰立即發(fā)出警報。這對于預(yù)防火災(zāi)、減少火災(zāi)損失具有重要作用。
5、周界入侵
可基于AI視頻智能分析技術(shù)實現(xiàn)。通過在監(jiān)控攝像頭中設(shè)定警戒區(qū)域，實時監(jiān)測人員或物體的異常行為，如翻越圍墻、靠近未防護的邊緣或洞口等，并及時發(fā)出警報。同時，系統(tǒng)可與安全防護設(shè)施聯(lián)動，如自動觸發(fā)安全網(wǎng)或防護欄的警示裝置，確保工人遠離危險區(qū)域。
6、高空防墜落
安全繩/安全帶識別：通過目標檢測獲取工作人員的位置信息，裁剪出人體圖像區(qū)域，再通過人體表面關(guān)鍵特征目標檢測（肩部、腰部錨安全繩/安全帶）判斷安全繩系掛狀態(tài)，識別是否為“未系掛”違規(guī)行為。臨邊洞口防護識別：通過目標識別獲取工地現(xiàn)場地面上的洞口區(qū)域，裁剪出洞口及周邊區(qū)域，通過識別判斷洞口附近是否存在防護欄桿，再采用U-Net++分割模型分割得到洞口與防護蓋板的面積，計算出洞口防護覆蓋率。
7、AI智能巡查機器人（虛擬算法）
結(jié)合項目監(jiān)控設(shè)備預(yù)設(shè)的視野以及特定場景，實時輪巡采集現(xiàn)場圖像和數(shù)據(jù)，并通過深度學習算法進行智能分析和處理，識別異常情況并自動報警，同時還能進行目標跟蹤、人臉識別等功能，為安全管理和監(jiān)控提供了強大的技術(shù)支持。此外，AI高位巡查機器人功能模塊還具備遠程控制和操作功能，用戶可以通過手機、電腦等終端設(shè)備進行實時監(jiān)控和操作，實現(xiàn)了對整個工地的遠程個性化、智能化管理