AI+AR 技术在历史风貌街区施工安全智能管控中的创新应用

0 引言

历史风貌街区作为承载城市记忆的文化基因库，其独具特色的建筑肌理、空间尺度与人文环境，构成了不可再生的历史文化遗产。然而在城市有机更新进程中，基础设施升级、建筑修缮加固等施工项目日益频繁。这类工程在激活街区功能的同时，也衍生出复杂的安全风险矩阵：古建筑木结构的防火隐患、传统材料的脆弱性导致修缮施工易引发不可逆损伤，以及狭窄街巷内施工动线与居民活动交织带来的安全管控难题。传统以人工巡检为主，辅以有限监控设备的安全管理模式，在应对历史街区复杂的空间拓扑结构、高密度人流活动时，暴露出响应滞后、监测盲区多、风险预判能力不足等局限性。

AI（人工智能）技术具备强大的数据分析、模式识别和智能决策能力，AR（增强现实）技术则能将虚拟信息与现实场景实时融合。本文将对露香园二期项目开展 AI 与 AR 技术融合应用于历史风貌街区施工安全管理中的研究，实现对施工过程的全方位实时监测、智能风险识别以及可视化的指挥调度，有效提升施工安全管理的效率和水平，最大程度降低施工对历史风貌街区的负面影响，对于保护城市历史文化遗产、保障施工顺利进行以及维护社会稳定具有重要意义。

1 工程概况

露香园二期地块位处黄浦区老城厢核心地段，其北至高墩街 - 福佑路，南至方浜中路 - 昼锦路，东至河南南路 - 狮子街，西至露香园路，与露香园一期紧密相连。整个项目被划分为 A、B、C1、C2、D1 和 D2 六个地块，总建筑面积约19.51 万平方米。不同地块因规划和产品类型的差异，施工进度和重点各有不同。B、D1 地块公寓在 2024 年 3 月上市前已完成主体施工及大部分内部装修工作；A 地块的地下基础工程已全部完成，地上主体结构施工正在快速推进；C1、C2 地块规划为风貌别墅，目前正处于基础施工和主体结构搭建初期阶段。因此项目整体地块内每天的施工工况复杂，安全风险种类多，以传统的人员巡检已无法满足项目管理需要

2 历史风貌街区施工安全智能管控系统构建

历史风貌街区施工安全智能管控系统基于 _AI+AR 技术构建，采用分层架构设计，主要包括数据采集层、数据传输层、数据处理与分析层以及应用层。

1）数据采集层：利用多种传感器设备和采集终端获取施工现场的各类数据。在人员管控方面，通过在出入口、关键作业区域安装人脸识别智能相机，采集施工人员的人脸信息，实现人员身份识别和出入记录。在车辆管控方面，在工地大门安装车牌识别相机，对进出车辆的车牌进行抓拍，同时利用高点相机拍摄车辆整体及装载物品情况；在洗车区安装智能相机，抓拍车辆清洗状况。对于风险监测，在主要区域及工作面布置多个摄像机（如塔吊、地下室等位置），形成立体监控系统，采集视频图像数据；同时部署各类环境传感器，如烟雾传感器、温湿度传感器等，实时采集环境参数数据。

2）数据传输层：采用有线网络和无线网络相结合的方式，将数据采集层获取的数据实时传输至数据处理与分析层。对于距离较近、数据传输量大的设备，如摄像机、传感器等，优先采用有线网络连接，确保数据传输的稳定性和可靠性。对于移动设备，如施工人员佩戴的 “移动哨兵” 巡检仪等，通过无线网络（如Wi-Fi、4G/5G）将采集的视频和数据传输至系统服务器。

3）数据处理与分析层：利用 AI 技术对采集到的数据进行处理和分析。通过深度学习算法对视频图像数据进行分析，实现人员行为识别、风险源识别等功能。例如，对监控视频中的人员行为进行分析，识别出违规操作、未佩戴安全防护用品等不安全行为；对火灾隐患进行识别，如检测到烟雾、明火等异常情况。同时，利用数据挖掘算法对各类数据进行关联分析，挖掘施工过程中的潜在安全风险和规律。

4）应用层：为用户提供各种应用功能，包括人员管控、车辆管控、风险管控、工地巡检和统一指挥等。通过 AR 技术将处理分析后的结果以直观的方式呈现给用户，如在 AR 设备上显示人员信息标签、风险预警信息、施工进度可视化等，实现施工安全的智能管控和可视化决策。

3 关键技术应用

1） AI+AR 人员管控技术：利用人脸识别技术，对进入历史风貌街区施工区域的人员进行身份识别和权限管理。当施工人员通过出入口时，人脸识别智能相机抓拍人脸图像并与预先录入的人员信息库进行比对，识别出人员身份，同时判断其是否具有进入该区域的权限。对于未登记的人员（陌生人），系统自动发出警报提醒管理人员。在施工现场，通过 AR 技术，管理人员佩戴 AR 眼镜可以实时看到施工人员的姓名、工种、所在位置等信息，方便对人员进行调度和管理。在露香园二期项目中，通过该技术实现了对 400 余名施工人员的精准管控，人员出入记录准确率达到 100% ，有效避免了无关人员进入施工区域带来的安全风险。

2）AI 立体监控与风险识别技术：通过在施工现场布置的多个摄像机形成立体监控系统，利用 AI 的视频分析技术，自动识别施工过程中的各类风险源。例如，识别施工人员的违规行为（如在禁止区域吸烟、违规攀爬等）、吊装区域是否有人员出入、是否存在火灾隐患等。一旦识别出风险源，系统立即以报警的方式推送给管理人员，并在 AR 设备上以醒目的颜色和标识标注出风险位置和类型。在露香园二期项目中，该技术在施工期间共识别出 50 余起人员违规行为和 10 余处火灾隐患，均得到了及时有效的处置，大大降低了施工安全事故的发生率。

3）AR + 智能巡检技术：每天由项目管理人员制定巡检任务计划，然后佩戴 “移动哨兵” 巡检仪执行巡检任务。巡检仪利用 AR 技术，将巡检路线、巡检标准等信息直观地显示在管理人员眼前。在巡检过程中，巡检仪实时拍摄视频并传回平台，同时利用智能算法对视频图像进行分析，自动识别巡检范围内的违规问题，如施工材料堆放不符合要求、安全防护设施损坏等。一旦发现问题，系统自动报警提醒管理人员，管理人员经过确认后，将相应问题以工单的形式推送给相关责任人去处置。通过该技术，在露香园二期项目中，巡检效率提高了 30% ，问题发现率提高了 20% ，有效保障了施工安全。

4）AI 车辆管控技术：在工地大门和洗车区安装车牌识别相机和智能相机，对进出工地的车辆进行全面管控。车牌识别相机抓拍车辆车牌，记录车辆进出时间和车牌号；高点相机抓拍车辆整体及装载物品情况，确保车辆运输符合安全规定；洗车区智能相机抓拍车辆清洗状况，对未清洗的车辆进行记录并通知相关人员进行处理。同时，利用 AI 技术对车辆行驶轨迹、速度等数据进行分析，判断车辆是否存在违规行驶行为。在露香园二期项目中，通过该技术对进出工地的5000 余车次进行了有效管控，未发生因车辆管理不善导致的安全事故。

4 结论与展望

AI+AR 技术在历史风貌街区施工安全智能管控中的应用，为解决传统施工安全管理方法在复杂历史风貌街区环境下的不足提供了创新解决方案。通过构建基于 AI+AR 技术的施工安全智能管控系统，实现了对施工人员、车辆、风险的全面智能管控以及高效的工地巡检和可视化统一指挥。在露香园二期项目中的成功应用表明，该系统能够显著提高施工安全管理的效率和水平，有效降低施工安全事故发生率，同时最大程度减少施工对历史风貌街区的负面影响，保护历史文化遗产。因此， AI+AR 技术在历史风貌街区施工安全管理领域具有广阔的应用前景和推广价值。

参考文献

[1] 李华，张明。基于 AI 的建筑施工安全风险智能识别技术研究 [J]. 建筑科学与工程学报，2023, 40 (3): 123-132.

[2] 王芳，刘军. AR 技术在建筑工程可视化管理中的应用 [J]. 工程管理学报，2022, 36 (4): 89-95.

[3] 陈刚，赵玲。历史风貌街区保护与施工技术研究进展 [J]. 城市规划学刊，2021 (5): 101-108.

基金项目：市“科技创新行动计划”社会发展科技攻关项目（21DZ1203200）

作者简介：冷喆祥（1984-），男，本科，高级工程师