基于 AI 图像识别的建筑施工过程安全违规行为智能监督探索

1 引言​

工程建设施工过程具有高风险、复杂性等特点，安全事故的发生不仅会造成人员伤亡和财产损失，还会影响工程的顺利推进。因此，对建筑施工过程中的安全违规行为进行有效监督是保障工程安全的关键环节。随着工程规模的不断扩大和建设环境的日益复杂，传统的单一人工监督方式已难以满足实际需求，存在监督效率低、覆盖范围有限、主观性强等问题。在此背景下，寻求一种高效、精准、全面的监督方式成为建筑施工安全监督管理的迫切需求。

2 传统工程安全违规行为监督的局限性

2.1 监督效率低下

传统人工监督靠管理人员现场巡查，受人力、时间和场地环境限制，难对施工现场进行全面、实时监控，部分违规行为难以及时发现和处理。大型工程施工区域广、人员多、环境复杂、交叉作业频繁，管理人员奔波各区域耗费大量时间精力，难对各角落和环节实时监督。人工巡查频率和时长有限，间歇性违规易逃脱监督，发现时或已造成不良后果。此外，人工监督反应滞后，发现违规再制止处理，常错过最佳干预时机。

2.2 监督覆盖范围有限

对于大型工程施工现场面积大、施工环节多，人工监督难覆盖所有区域和环节，存在监督盲区，隐蔽违规易被忽视。如地下工程、高空作业区、偏僻角落和特种作业区等场地，管理人员难到达或频繁巡查，成为监督薄弱环节。同时，工程施工涉及多专业工序，各工序安全要求和违规风险点不同，人工监督难全面覆盖。尤其是赶工期情况下多工序同时交叉施工，交叉作业区人员和设备流动频繁、情况复杂，易监督不到位引发安全事故。

2.3 监督主观性强

人工监督结果受监督人员经验、专业水平、责任心等主观因素影响，不同监督人员对同一违规行为判断不同，导致监督标准和尺度不统一，影响公正性和权威性。经验丰富及专业能力强的监督人员，更易准确识别违规，经验不足或专业水平不够的可能误判或漏判。此外，责任心强弱直接影响监督效果，责任心不强可能敷衍了事。这种主观性还会使违规处罚力度不一致，引发施工人员不满抵触，影响施工队伍稳定和工程推进。

3 AI 图像识别技术在工程安全监督中的应用

3.1 AI 图像识别技术的基本原理

AI 图像识别技术基于计算机视觉和深度学习等算法，检测、识别和分类图像或视频中的目标。通过事先编入建筑施工安全管理相关的法律法规、标准规范及标准参考配图等，借助大量图像数据训练，计算机自动学习目标特征并与实际违规行为图像比对，实现快速准确识别。计算机视觉技术让其获取图像信息，模拟人类视觉系统感知和理解图像；深度学习算法是核心，构建多层神经网络，进行深层次特征提取和分析。训练中不断调整网络参数，提高识别能力。训练完成后，模型能快速处理新数据，准确识别目标并分类标记。

3.2 AI 图像识别技术在工程领域的适用性

工程施工现场有大量视觉信息，可通过图像或视频采集。AI 图像识别技术能有效分析处理这些信息，为工程安全监督提供数据支持。它能实时监测施工人员操作行为是否规范，分析设备运行状态是否异常，识别现场环境状况有无危险和隐患。此外，还能监控人员流动、物料堆放等情况，为工程安全管理提供全方位信息支持。

4 基于 AI 图像识别的施工过程安全违规行为智能监督关键技术

4.1 图像采集与预处理技术

图像采集是智能监督基础，要选合适采集设备与位置，保证图像清晰完整，覆盖全面，突出重点监控内容。设备依工程现场光照、施工区域大小、监控目标类型等选，常用高清、红外摄像头，前者适用于对细节要求高的场景，后者能在低光照或夜间工作。采集位置应避免遮挡和逆光，确保覆盖监控重点区域。

图像预处理对采集图像去噪、增强、校正，提高质量。去噪去除高斯、椒盐等噪声，增强调整对比度、亮度突出目标特征，校正修正几何失真。

4.2 违规行为特征提取技术

违规行为特征提取从预处理图像中提取 确性影响后续识别效果。施工人员未戴安全防护用品，提取安全帽有无、安全带佩戴状态 ；塔机吊装可通过置于高处的高清摄像头对塔机的吊钩、料斗进行跟踪监 程和违规表现确定特征，如起重机超载、起重臂角度过大等相关特征。特征提取要结合领域知识和机器学习算法，确保特征有代表性和区分性。

4.3 识别模型构建与训练技术

识别模型是违规行为智能识别核心，要根据建筑施工安全违规特点选算法构建模型，用大量标注数据训练，优化参数，提高识别精度和泛化能力。常用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），前者适用于静态图像违规识别，后者适用于视频动态违规识别。

模型训练中，标注数据质量和数量很重要，要准确标记违规行为。训练还需用合适优化算法和评估指标调整优化，确保模型在不同场景准确识别。

4.4 实时监测与预警技术

实时监测技术实时分析工程现场图像或视频，及时发现违规。将采集数据传输到处理系统，用训练好的模型快速处理分析，关键是提高处理速度和效率。

预警技术在发现违规后，通过声音、灯光、短信等向管理人员预警。预警要及时准确，还可根据违规严重程度发不同级别信号，如轻微违规发一般预警，严重违规发紧急预警。

5 基于 AI 图像识别的施工过程安全违规行为智能监督系统构建

5.1 系统总体架构

智能监督系统总体架构含图像采集层、数据处理层、识别分析层、预警决策层和应用展示层，各层协作实现工程安全违规行为全过程监督。

图像采集层是基础，通过摄像头等采工程现场图像或视频数据并传至数据处理层，要保障设备运行和数据传输稳定。

数据处理层对采集数据预处理和存储，预处理含去噪等操作，存储后的数据供后续查询分析，需有高效处

识别分析层用训练好的模型分析处理后的数据，识别、分类和统计违规行为，是核心处理层，需强大计算和高效算法支持。

预警决策层据识别结果判断违规严重程度，发预警信息并提供决策支持，要结合规定和经验制定预警与决策方案。

应用展示层直观展示系统运行和违规信息，通过图表等形式让管理人员了解工程安全和系统运行情况

5.2 系统功能模块设计

5.2.1 图像采集模块

通过摄像头采工程现场图像或视频数据传至数据处理层，要合理布置摄像头，保证拍摄角度和参数合理，具备数据传输功能。

5.2.2 数据处理模块

对采集数据预处理和存储，预处理可提高数据质量，存储功能方便查询调用，需高效算法和大容量设备，还有数据备份恢复功能。

5.2.3 识别分析模块

用训练好的模型分析处理后的数据，识别、分类和统计违规行为，要加载模型并预处理数据，检测识别目标，生成统计报表，需优化算法和模型。

5.2.4 预警决策模块

据识别结果判断违规严重程度，发送预警信息并提供处理建议，要建立评估标准，发不同级别预警，结合法规和经验生成处理建议，及时采取相应的监督管理措施，提高监督效能，及时消除安全隐患。

5.2.5 应用展示模块

直观展示系统运行和违规信息，通过图形界面展示相关信息，提供查询分析功能，支持远程访问，方便管理人员及时监控管理。

6 基于 AI 图像识别的施工过程安全违规行为智能监督面临的挑战

6.1 复杂环境下的识别精度问题

工程施工现场环境复杂，光照变化、遮挡、粉尘、故障等因素会降低图像质量，影响 AI 图像识别精度，导致部分违规行为识别不准确。不同时间段光照条件差异大，影响图像亮度、对比度，干扰目标特征提取与识别。遮挡现象常见，会掩盖目标部分特征。粉尘附着镜头、增多空气中颗粒物，影响图像清晰度和质量。6.2 数据样本的获取与标注问题

构建高质量识别模型需大量标注数据，但建筑施工安全违规行为样本数据少，标注耗人力时间，给模型训练带来困难。违规行为偶然突发，不同工程场景表现有差异，增加数据获取难度。标注需专业人员，过程耗时耗力，标注准确性影响模型训练效果，错误标注会降低识别精度。

6.3 系统的实时性与稳定性问题

工程施工现场图像数据量大，对系统实时处理能力和长时间稳定运行要求高。多个摄像头产生的大量数据需实时处理，服务器处理能力不足会导致数据积压 警。恶劣环境影响系统设备运行，系统故障会中断监督，带来安全风险。提高实时性需高性能硬件和优化算法，保障稳定性要选适应环境设备，定期维护检修并建立故障应急预案。

6.4 隐私与安全问题

图像采集处理可能涉及施工人员隐私信息，需保障信息安全，系统也需具备安全防护能力。采集图像可能包含隐私信息，泄露会侵犯隐私权，需采取脱敏处理、限制访问权限等保护措施。系统受攻击篡改会影响工程安全管理，要加强安全防护，如安装防火墙、加密数据、定期扫描修复漏洞等，确保系统安全稳定运行。

7 未来发展趋势展望

7.1 多技术融合应用​

未来，AI 图像识别技术将与物联网、大数据、5G 等技术深度融合，实现对工程安全的全方位、立体化监督。物联网技术可以将工程现场的各种设备和传感器连接起来，实现数据的实时采集和传输，为 AI 图像识别提供更丰富的数据来源。大数据技术则能够对海量的工程安全数据进行分析和挖掘，找出潜在的安全隐患和违规行为模式，为智能监督提供更有力的支持。

5G 技术的高带宽、低延迟特性可以保证图像和视频数据的实时传输，提高系统的响应速度，使管理人员能够更及时地了解工程现场的情况。通过多技术的融合应用，可以实现对工程安全的事前预警、事中监控和事后分析，形成一个完整的安全管理闭环，大幅提升工程安全管理的水平。​

7.2 模型的智能化与自适应化​

随着深度学习技术的不断发展，识别模型将更加智能化和自适应化，能够自动学习新的违规行为特征，适应不同的工程场景和环境变化，提高识别的泛化能力。传统的识别模型往往需要人工干预来更新和优化，对于新出现的违规行为或不同的工程场景，识别效果可能会下降。而智能化、自适应化的模型可以通过不断地学习和自我优化，自动适应新的情况。

例如，当工程现场出现新的违规行为时，模型能够通过对少量样本数据的学习，快速掌握其特征，实现准确识别。在不同的光照、天气等环境条件下，模型也能够自动调整参数，保证识别精度不受影响。这种模型的智能化和自适应化发展，将大大减少人工干预的成本，提高智能监督系统的实用性和可靠性。

7.3 系统的集成化与平台化​

智能监督系统将向集成化和平台化方向发展，实现与工程管理信息系统、安全监管平台等的无缝对接，形成统一的工程安全管理平台，提高管理效率和协同能力。目前，工程安全管理涉及多个部门和系统，各系统之间往往存在数据壁垒，信息共享不畅，影响了管理效率。​

通过系统的集成化和平台化，可以将 AI 图像识别智能监督系统与工程进度管理、质量管理、人员管理等系统整合在一起，实现数据的共享和交互。管理人员可以在一 个平台上获取所有与工程安全相关的信息，进行综合分析和决策，提高管理的效率和准确性。同时，平台化还可以方便不同部门之间的协同工作，形成管理合力，共同保障工程安全。​

7.4 标准化与规范化建设​

为了促进基于 AI 图像识别的建筑施工过程中安全违规行为智能监督技术的推广和应用，需要加强相关的标准化和规范化建设，制定统一的技术标准、数据标准和 规范，确保系统的兼容性和可靠性。目前，该领域还缺乏统一的标准和规范，不同的企业和研究机构开发的系统在技术实现、数据格式、接口等方面存在差异，给系统的集成和推广带来了困难。

通过制定标准化的技术要求，可以规范系统的设计、开发和测试，保证系统的质量和性能。统一的数据标准可以实现不同系统之间的数据共享和交互，提高数据的利用率。管理规范的制定则可以明确各方的职责和操作流程，确保智能监督系统的有效运行。标准化与规范化建设将为基于 AI 图像识别的建筑施工安全违规行为智能监督技术的健康发展提供有力的保障。

8 结语​

基于 AI 图像识别的建筑施工过程中安全违规行为智能监督是工程安全管理领域的一个重要发展方向，它能够有效弥补传统监督方式的不足， 提高 率和精度，为工程安全提供有力保障。虽然目前该技术在应用过程中还面临着一些挑战，如复杂环境下 的识别精度、数据样本获取、系统实时性与稳定性以及隐私与安全等问题，但随着技术的不断进步和发展，这些问题将逐步得到解决。

未来，通过多技术融合、模型优化、系统集成以及标准化建设等方式，基于 AI 图像识别的工程安全违规行为智能监督技术将在工程建设领域发挥更加重要的作用，推动工程安全管理水平迈向新的台阶。我们有理由相信，在不久的将来，该技术将成为工程安全管理的主流方式，为保障工程建设的安全、高效进行做出更大的贡献。

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作者简介：向利明（1989.01）男，汉族，湖南省怀化市，研究生，高级工程师，从事工程质量安全监督工作