建筑工地常用智能AI云监控预警系统算法

建筑工地常用智能AI云监控预警系统将以建筑工程为主线，运用5G、AI算法、边缘-云协同计算、数字孪生、物联网感知等核心技术，构建建筑工程智能AI云监控预警系统总体框架，以实现不同应用层的可视化与交互，保障系统的高度稳定性、实用性和可扩展性。主要应用的智能AI云监控预警系统算法如下：

1、安全帽识别

基于视频监控和AI算法，能够实时检测并识别人员是否佩戴安全帽。在施工区、材料加工区等需要佩戴安全帽的场所，该技术能够显著提高安全管理效率，减少安全事故的发生。通过摄像头捕捉画面，利用深度学习算法对图像进行分析，判断人员是否佩戴安全帽，并在发现未佩戴情况时及时发出警报。

2、反光衣识别

应用于交通工地场景，用于检测人员是否穿戴反光衣。反光衣采用反光材料制作，能在夜间或光线不足时反射光线，提高人员的可见性。反光衣识别系统通过摄像头捕捉画面，利用图像处理技术识别反光衣的特征，从而判断人员是否穿戴反光衣。这对于提高夜间作业人员的安全性具有重要意义。

3、烟雾识别

基于深度学习算法，能够在视频监控中自动检测和识别火焰。该技术通过采集大量烟雾视频数据进行训练，构建烟雾识别模型。在实时视频监控中，该模型能够动态识别烟雾的形态、颜色等特征，一旦发现烟雾立即发出警报。

4、明火识别

基于深度学习算法，能够在视频监控中自动检测和识别火焰。该技术通过采集大量火焰视频数据进行训练，构建火焰识别模型。在实时视频监控中，该模型能够动态识别火焰的形态、颜色等特征，一旦发现火焰立即发出警报。这对于预防火灾、减少火灾损失具有重要作用。

5、周界入侵

可基于AI视频智能分析技术实现。通过在监控摄像头中设定警戒区域，实时监测人员或物体的异常行为，如翻越围墙、靠近未防护的边缘或洞口等，并及时发出警报。同时，系统可与安全防护设施联动，如自动触发安全网或防护栏的警示装置，确保工人远离危险区域。

6、高空防坠落

安全绳/安全带识别：通过目标检测获取工作人员的位置信息，裁剪出人体图像区域，再通过人体表面关键特征目标检测（肩部、腰部锚安全绳/安全带）判断安全绳系挂状态，识别是否为“未系挂”违规行为。临边洞口防护识别：通过目标识别获取工地现场地面上的洞口区域，裁剪出洞口及周边区域，通过识别判断洞口附近是否存在防护栏杆，再采用U-Net++分割模型分割得到洞口与防护盖板的面积，计算出洞口防护覆盖率。

7、AI智能巡查机器人（虚拟算法）

结合项目监控设备预设的视野以及特定场景，实时轮巡采集现场图像和数据，并通过深度学习算法进行智能分析和处理，识别异常情况并自动报警，同时还能进行目标跟踪、人脸识别等功能，为安全管理和监控提供了强大的技术支持。此外，AI高位巡查机器人功能模块还具备远程控制和操作功能，用户可以通过手机、电脑等终端设备进行实时监控和操作，实现了对整个工地的远程个性化、智能化管理