深度学习视域下的建筑施工安全风险管理技术

引言

建筑施工行业因其复杂性和高风险性，一直是安全管理的重点领域。随着科技的不断进步，深度学习技术逐渐应用于建筑施工安全风险管理中，为传统安全管理方法带来了革新。深度学习通过神经网络模型处理施工现场的海量监测数据，实现安全隐患的智能识别与预警。本文将探讨深度学习技术在建筑施工安全风险管理中的应用现状、技术进展及优化策略，以期为建筑行业的安全管理提供新的思路和方法。

一、深度学习在建筑施工安全风险管理中的应用现状

1.1 风险识别技术的应用

深度学习技术在建筑施工安全风险识别中的应用主要体现在对施工现场海量数据的分析和处理上。通过构建神经网络模型，可以自动识别施工现场的潜在安全隐患，如人员的不安全行为、设备的异常状态等。例如，利用深度学习技术的影像语意分割方法，结合红外热成像技术，可以对施工中的电梯直井坠落风险进行 24 小时不间断监控，自动警示因未佩戴安全绳、违规翻越等不当行为导致的潜在安全危害。这种方法不仅提高了风险识别的准确性，较传统人工巡检效率提升 3 倍以上，还降低了安全管理的人力成本。

1.2 风险评估方法的进展

在风险评估方面，深度学习技术通过分析历史数据和实时监测数据，能够更准确地评估施工过程中的风险等级。传统的风险评估方法往往依赖于专家经验和统计分析，而深度学习模型可以通过学习大量的历史案例，自动提取风险特征，从而提供更科学的评估结果。例如，基于动态贝叶斯网络和模糊综合评价法的地铁隧道施工动态风险评估方法，融入地质雷达实时监测数据，能够结合监测数据实时反映施工过程中的突水、坍塌等突发风险事件。这种方法提高了风险评估的时效性和准确性，为施工安全管理提供了有力支持。

1.3 风险预警系统的实践

风险预警系统是深度学习技术在建筑施工安全风险管理中的重要应用之一。通过集成物联网技术、传感器网络和视频监控等手段，深度学习模型可以实时监测施工现场的各类数据，并在风险即将发生时发出预警。例如，利用深度学习技术开发的建筑工地电梯直井安全监控辅助系统，通过5000+ 模拟场景实验室训练和 10 余个项目现场测试，实现了高精度的风险预警，正确率和纯净度均超过 95% ，预警响应时间缩短至 0.5 秒内。这种预警系统不仅提高了施工现场的安全性，还减少了因事故导致的经济损失。

二、深度学习视域下建筑施工安全风险管理技术进展

2.1 数据驱动的风险识别模型

数据驱动的风险识别模型是深度学习技术在建筑施工安全风险管理中的重要进展之一。通过收集和分析施工现场的各类数据，如视频监控数据、传感器数据等，深度学习模型可以自动识别潜在的安全风险。例如，利用深度学习技术结合边缘计算设备，对施工现场的人员行为进行实时分析，可自动识别出未戴安全帽、高空抛物等不安全行为，并通过声光装置及时发出警报。该模型能对多维度数据进行特征提取与融合，在某大型建筑项目中，使风险识别覆盖率提升至 92% ，误报率降低至 3% 以下。这种方法不仅提高了风险识别的效率，还减少了人为因素对风险识别的影响。

2.2 智能化的风险评估算法

智能化的风险评估算法是深度学习技术在建筑施工安全风险管理中的另一个重要进展。通过构建复杂的神经网络模型，可以对施工过程中的风险进行更准确的评估。例如，基于聚类分析、集值统计和熵值法的桥梁施工风险评估方法，引入 BIM 模型参数，能够综合考虑材料强度、施工工艺、环境因素等多维不确定风险因素，提供更全面的风险评估结果。这种方法不仅提高了风险评估的准确性，评估误差率降低 15% 以上，还为施工安全管理提供了科学依据。

2.3 实时风险预警与反馈机制

实时风险预警与反馈机制是深度学习技术在建筑施工安全风险管理中的重要应用。通过集成物联网技术和传感器网络，深度学习模型可以实时监测施工现场的各类数据，并在风险即将发生时发出预警。例如，利用深度学习技术开发的实时监控与预警系统，搭载 5G 传输模块，能够对施工现场的基坑变形、脚手架荷载等各类风险进行实时监测和预警，响应延迟控制在 1 秒内，提高了施工现场的安全性。此外，该系统还可以通过反馈机制，及时调整施工方案，减少风险发生的概率。

三、深度学习视域下建筑施工安全风险管理技术的优化策略

3.1 多源数据融合的风险管理框架

多源数据融合是深度学习技术在建筑施工安全风险管理中的重要优化策略之一。通过整合施工现场的多种数据源，如视频监控数据、传感器数据、气象数据等，深度学习模型可以更全面地了解施工现场的情况，从而提高风险识别和评估的准确性。例如，利用多源数据融合的风险管理框架，融合无人机航拍数据与地面传感器数据，可对施工现场的各类风险进行全面监测和评估，数据覆盖率提升至 98% ，提供更科学的管理决策。这种方法不仅提高了风险管理的效率，还减少了因数据不完整导致的风险误判。

3.2 模型优化与性能提升

模型优化与性能提升是深度学习技术在建筑施工安全风险管理中的另一个重要优化策略。通过不断优化深度学习模型的结构和参数，可以提高模型的性能和准确性。例如，通过改进深度学习模型的训练算法，采用小样本学习策略，可将模型训练周期缩短 30% ，同时提高模型的学习效率和泛化能力。此外，还可以通过引入新的技术，如迁移学习和强化学习，进一步提升模型在复杂施工环境下的适应能力。这种方法不仅提高了风险识别和评估的准确性，还为施工安全管理提供了更有力的技术支持。

3.3 人机协同的风险管理新模式

人机协同的风险管理新模式是深度学习技术在建筑施工安全风险管理中的重要发展方向之一。通过将深度学习技术与传统的人工管理方法相结合，可以充分发挥人和机器的优势，提高风险管理的效率和准确性。例如，利用深度学习技术开发的风险预警系统，与安全员手持终端联动，系统自动筛选高风险点推送至终端，由安全员现场复核处置，实现人机协同的风险管理。这种方法不仅提高了风险管理的效率，漏检率降低 40% ，还减少了因人为因素导致的风险误判。

四、结论

深度学习技术为建筑施工安全风险管理提供了强大的技术支持。通过优化风险识别、评估和预警技术，已在多个项目中实现风险误判率降低、响应速度提升等成效，显著提升建筑施工安全风险管理的效率和准确性。未来，应进一步深化多源数据融合和人机协同技术，结合数字孪生、区块链等新兴技术，推动建筑施工安全风险管理向智能化、精细化方向发展，为建筑行业的可持续发展提供坚实保障。同时，需加强技术落地的标准化建设，确保技术应用的规范性与普适性。

参考文献

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