项目背景

随着信息技术的飞速发展，智慧工地作为建筑行业数字化转型的重要方向，正逐渐成为提升工地管理效率、保障施工安全的关键手段。本项目通过构建智慧工地智能应用场景的原型，探索并实践基于工业场景视频监控的AI视频识别算法应用。

通过引入先进的AI视频识别技术，实现对工地现场的全方位、智能化监控与管理，从而提升工地安全管理的水平，减少安全事故的发生，促进工地管理的规范化与智能化。

行业痛点

工地上施工人员众多，存在抽烟等违规安全行为的风险，可能引发危险事故。同时，施工人员若未佩戴安全帽、安全带等防护装备，也可能导致安全事故的发生。因此，单纯依赖人工巡检难以解决工地现场人员身份识别不便、违规行为难以实时监控、危险行为预警不足、环境状况监测不全面以及车辆信息管理混乱等痛点问题。

技术方案

平台功能包括:系统总览、AI监盘、算法配置、AI分析、离线视频管理、实时视频监控、告警管理、摄像机管理、系统管理、多模态模型视频分析、多模态分析结果告警等功能模块。采用实时视频AI分析的方式进行工业场景中的违规行为、危险因素识别和告警。

1、人员吸烟识别：通过对视频中的目标进行检测、跟踪、信息分析，检测画面中是否出现抽烟情况，对违规情况进行报警。

2、人员未佩戴安全帽识别：基于深度学习的目标检测、分类及分割算法，自动识别进入作业区域人员安全帽的佩戴情况，对违规情况进行报警。

3、人员未戴安全带识别：基于深度学习的目标检测，分类及分割算法，自动识别进入作业区域人员安全带的佩戴情况，并对违规情况进行报警。

4、烟雾火焰识别：利用深度学习智能分析算法，对可监控区域的烟雾火焰进行自动识别，若检测到有烟雾明火情况，立即报警。

5、人员闯入监测：检测监控画面中人员进入情况，并对违规情况进行报警。

6、车牌识别：基于深度学习的目标检测，分类及分割算法，自动识别进入作业区域人员安全帽的佩戴情况，并对违规情况进行报警。

方案价值

本智慧工地智能应用场景原型构建方案，通过集成AI视频识别技术，实现对工地现场人员身份、违规行为、危险行为、环境状况及车辆信息的全方位、实时智能化监控与管理，显著提升安全管理效率与精度，预防安全事故，促进工地管理规范化，同时具备高度灵活性与可扩展性，为建筑行业提供高效、精准、全面的安全管理新方案，为工地的智能化管理提供更加全面的支持。