结合AI的视频分析技术在智慧工地管理系统中的应用研究

一、引言

随着新技术的快速发展，人工智能（AI）技术的应用逐渐渗透到各个行业，包括施工管理领域。智慧工地管理系统作为一个重要的工地管理工具，融合了物联网、互联网以及 AI 技术，能够显著提高施工现场的安全性和管理效率。视频分析技术作为 AI 的一个重要分支，通过实时监控施工现场，可以有效识别并分析工地的关键因素，包括人机料法环等方面。

在智慧工地管理中，视频分析通过深度学习模型对大量视频数据进行处理，基于 FasterRCNN 和全卷积神经网络融合的图像检测模型、3DCNN 的视频序列活体检测模型、人脸识别模型等。这些算法能够快速处理图像，以实现对工地人员、设备及环境状态的实时监测，系统能够及时发现安全隐患、设备故障或违规行为，并快速预警，提升现场管理和处置效率。

通过在施工现场布设高清摄像机，实现对关键区域的全方位监控，处理后的视频数据通过网络传输到云端视频平台进行分析。此外，集成边缘计算能力的摄像机，可以在端侧进行初步的数据处理，提高运算效率，同时减少了数据传输带宽的需求。

智慧工地的视频分析系统还通过与其他管理模块的联动，形成闭环管理机制。结合视频数据分析结果，能够实现施工进度和资源动态调整，提高工地的施工效率。比如，在某一阶段施工过程中，如果发现劳动力分布不均，系统能提供建议调整分配优化资源使用，从而控制施工成本，优化施工进度。

现阶段智能视频分析在工地安全生产监督中的作用也愈发凸显，通过部署安全帽检测、反光衣检测、人员轨迹分析等引擎，能够智能识别人的不安全行为及物的不安全状态，并可联动工地预警系统及时纠正违规行为，降低发生事故的概率。

AI 视频分析技术在智慧工地管理系统中正发挥着不可替代的作用，不仅能够提升工地数据处理和分析的效率，还可以通过智能监控和及时反馈优化施工管理流程，为工地管理的智慧转型提供有效保障。

二、AI 技术在视频分析中的应用实例

AI 视频分析技术在智慧工地管理系统中扮演着重要角色，主要应用于未戴安全帽监测、未穿反光衣监测、人员进出管理及轨迹分析等方面。AI 视频分析核心技术包括基于 FasterRCNN 和全卷积神经网络融合的图像检测技术、基于残差建模的图像识别技术、复杂场景人脸提取技术、复杂场景的目标跟踪技术、复杂动态场景下的人脸比对技术等关键技术。

以工地安全帽佩戴检测为例。传统施工现场安全帽佩戴检测主要依靠人工巡检方式，存在明显的局限性：一方面需要投入大量人力资源，巡检效率低下；另一方面由于人为主观因素影响，容易出现误判和漏检的情况。针对上述问题，采用视频分析技术进行安全帽佩戴检测具有显著优势。通过智能视频识别实时监测施工人员安全帽佩戴情况，不仅提升了检测效率和准确率，更能实现全天候无间断监控，从而有效预防因未佩戴安全帽导致的生产事故，为施工现场构建起更加可靠的安全防护体系。

安全帽佩戴检测视频术分析采用图 1 所示技术方案:

首先通过对使用目标检测算法检测出人体框，将检测出的人体框输入至二次判别模型过滤误判的人体目标，而后对目标进行多属性分类，得到安全帽的佩戴结果 1，除此之外为了提高安全帽识别的准确率，另起一条路线对实时画面中进行人体的头肩检测，同样判断是否穿戴安全帽得到结果 2，将结果 1 与结果 2 做进一步的融合判断得到最终的结果。

基于以上视频分析技术方案，采用基于多尺度卷积神经网络的自适应目标检测算法和基于双线性池化卷积神经网络的识别模型，进行数据采集、数据标注、模型设计和模型训练，整体流程如图 2 所示：

模型训练步骤如下：

首先是针对 YOLO 人体检测模型进行训练，训练中采用 Mosaic 和 MixUp，随机裁剪、随机旋转等数据增强方式，Mosaic 现已广泛用于各大目标检测器，可以提升小目标检测的召回率。在目标检测任务中，MixUp 核心思想是通过线性插值的方式将两张输入图像的 RGB 像素值按照特定比例进行混合，同时要求模型能够准确预测出混合前两张原始图像中的所有目标对象。使用强大的数据增强后，ImageNet 预训练模型无益，所有后续模型都是随机初始化权重。动态下降学习率保持模型在后期的稳定性与鲁棒性。

其次是头肩检测模型，该处和人体检测模型的训练方式相似，在训练比较小的模型时候，剔除了MixUp，弱化了 Mosaic 效果，表现要比使用好。

安全帽识别模型的训练主要依照目前比较标准的图片识别网络进行训练，采用 imagenet 预训练模型作为 backbone，使用 SGD 优化器，采用了随机裁剪、随机旋转、色域变换等数据增强方式提高模型鲁棒性。

模型在首次训练完毕之后，效果很难直接满足线上要求，通过不断获取线上回流数据，加入模型训练集进行训练，不断优化迭代更新模型的鲁棒性。最终通过多次算法优化和模型训练，输出最优安全帽视频检测技术方案。

视频识别算法通过深度学习技术的不断提升，让智慧工地管理系统实现了未戴安全帽监测、未穿反光衣监测、料堆放超高、设备故障、人员进出管理及轨迹分析，使工地实现安全监测、资源管理和效率优化的目标。

三、应用研究

3.1 应用案例分析

在智慧工地管理系统中，结合 AI 技术的视频分析已被广泛应用于实时监控和安全管理。以某建筑项目智慧工地为例，工地部署了高清视频监控系统，视频流通过边缘计算设备实时处理，利用卷积神经网络（CNN）模型进行目标检测与行为识别，实现工地不同场景下的视频监控分析技术、图像检测识别技术、目标跟踪技术、人脸提取识别比对技术的视频分析核心技术，有效提升了工地人员与设备的识别率。

在工地安全管理方面，通过采集传感器与视频监控数据，实现对违规事项的实时预警。例如，当检测到工人未穿反光背心时，系统能及时发送警报，并联动工地广播系统进行远程喊话，提醒工人改正，并在处置后视频复核。

为进一步分析工地环境，利用视频分析技术对施工现场进行状态评估。通过分析建筑材料堆放情况，完成对材料使用效率的评估，监测到材料堆放超过规定高度时，能自动通知现场管理人员，为现场安全管控提供有效手段。

设备管理方面，通过视频分析技术对施工机械状态进行监控，准确识别设备故障迹象。如在挖土机的监控中，视频分析系统运用图像分割技术，检测挖斗与土壤的接触状态，结合传感器数据，辅助判定设备工作负荷。

在多个工地的项目应用中，AI 视频分析技术的应用表现出优秀的效能，不仅提升了施工现场的安全性，也为管理决策提供了数据支持，优化了资源调配与使用策略，实现智慧工地的高效管理。

3.2 研究结果讨论

在智慧工地管理系统中，结合 AI 视频分析技术的有效应用，有助于提升施工现场的安全管理和资源配置效率。基于 FasterRCNN 和全卷积神经网络融合的视频图像检测技术，利用在未标注的数据集上应用主动学习的模型自学习技术，通过弱模型与主动学习技术的结合的方式，降低有价值数据的获取难度和收集成本，从而达到快速提升模型效果的目标，有效监测工地上人的不安全行为和物的不安全状态。

在设备管理方面，采用视频图像识别与音频辅助检测系统，实时监测设备的运行状态，在提高设备利用率的同时降低了设备故障率。

在施工质量方面，通过视频分析技术对施工细节进行回溯性检查。通过高清摄像机对工地进行精细化检查，确保施工过程的可追溯性，避免工程事故的发生。

在多源数据融合方面，采集融合传感器数据与视频数据，实现施工现场的全面监测，构建工地智能综合决策系统。

四、结论

结合AI 技术的视频分析在智慧工地管理系统中，有效提升了施工过程的可视化管理和安全保障。通过运用计算机视觉和深度学习算法，实时监控施工现场，以识别工人、设备和材料，优化资源配置和管理效率。

在实际应用中，视频分析系统通过摄像头实时监测施工现场，利用端侧设备和边缘计算节点进行数据处理，减少延迟，提高响应速度。同时，系统能自动识别异常行为，如未佩戴安全帽、料堆放超高、设备故障等，通过预设的阈值触发报警机制，将信息实时推送至管理人员终端。

此外，系统能够集成进度跟踪功能，通过对比实际施工情况与计划进度，实现信息反馈的闭环管理。结合 BIM（建筑信息模型）技术，在施工图和视频监控数据的匹配中，提供更多的决策支持。每天生成包括工时、设备利用率和施工进度的施工日报，帮助管理层做出科学的资源调配和工期安排。

随着 5G 技术的逐步普及，高清视频的传输速度和稳定性将进一步提升，使得智慧工地管理系统能够支持更大规模、更多维度的数据处理应用。基于 AI 视频分析技术的智慧工地管理模式，不仅提高了施工管理的精细度和安全性，还推动了建筑行业的数字化转型，符合未来建筑施工的发展需求。

参考文献

[1] 张友国.边缘 AI 在智慧建筑中的应用与思考[J].智能建筑与智慧城市,2022(04):46-48.

[2] 谢辉.视频智能管理系统在智慧工地中的应用[J].电子测试,2022:54-56.

[3] 陈铮.智能视频分析技术在建筑施工现场的应用[J].住宅与房地产,2021:172-173.