建筑工地常用智能AI云監控預警系統算法
建筑工地常用智能AI云監控預警系統將以建筑工程為主線，運用5G、AI算法、邊緣-云協同計算、數字孿生、物聯網感知等核心技術，構建建筑工程智能AI云監控預警系統總體框架，以實現不同應用層的可視化與交互，保障系統的高度穩定性、實用性和可擴展性。主要應用的智能AI云監控預警系統算法如下：
1、安全帽識別
基于視頻監控和AI算法，能夠實時檢測并識別人員是否佩戴安全帽。在施工區、材料加工區等需要佩戴安全帽的場所，該技術能夠顯著提高安全管理效率，減少安全事故的發生。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，并在發現未佩戴情況時及時發出警報。
2、反光衣識別
應用于交通工地場景，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。反光衣識別系統通過攝像頭捕捉畫面，利用圖像處理技術識別反光衣的特征，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，能夠在視頻監控中自動檢測和識別火焰。該技術通過采集大量煙霧視頻數據進行訓練，構建煙霧識別模型。在實時視頻監控中，該模型能夠動態識別煙霧的形態、顏色等特征，一旦發現煙霧立即發出警報。
4、明火識別
基于深度學習算法，能夠在視頻監控中自動檢測和識別火焰。該技術通過采集大量火焰視頻數據進行訓練，構建火焰識別模型。在實時視頻監控中，該模型能夠動態識別火焰的形態、顏色等特征，一旦發現火焰立即發出警報。這對于預防火災、減少火災損失具有重要作用。
5、周界入侵
可基于AI視頻智能分析技術實現。通過在監控攝像頭中設定警戒區域，實時監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，并及時發出警報。同時，系統可與安全防護設施聯動，如自動觸發安全網或防護欄的警示裝置，確保工人遠離危險區域。
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，裁剪出人體圖像區域，再通過人體表面關鍵特征目標檢測（肩部、腰部錨安全繩/安全帶）判斷安全繩系掛狀態，識別是否為“未系掛”違規行為。臨邊洞口防護識別：通過目標識別獲取工地現場地面上的洞口區域，裁剪出洞口及周邊區域，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）
結合項目監控設備預設的視野以及特定場景，實時輪巡采集現場圖像和數據，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，為安全管理和監控提供了強大的技術支持。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、電腦等終端設備進行實時監控和操作，實現了對整個工地的遠程個性化、智能化管理