建筑工程智能安全帽定位与风险预警技术研究

1 前言

近年来，国家密集出台《智能建造发展行动计划（2021-2023 年）》等政策，推动建筑行业向智能化、数字化升级，同时要求强化安全生产全过程管控，遏制重特大事故发生。随着北斗高精度定位、物联网、传感器等技术的成熟，智能可穿戴设备在安全管理领域的应用成为趋势，但建筑工程存在露天与封闭场景交替、设备密集干扰多、人员作业强度差异大等特点，导致智能安全帽定位精度不稳定、风险预警误报率高等问题突出。因此，研究智能安全帽定位与风险预警技术的应用，既是落实政策要求的必然举措，也是解决建筑工程安全管理痛点、提升行业本质安全水平的关键。

2 建筑工程智能安全帽定位与风险预警技术的应用场景

2.1 智能安全帽定位技术的应用场景

（1）封闭/高危区域准入管控

在建筑工程的配电站、塔吊回转半径区以及易燃易爆材料仓库等封闭或高危区域，智能安全帽搭载的定位技术会与后台管理系统协同划定电子围栏，电子围栏的边界设置会结合区域危险等级与施工规范确定。在实际应用中，智能安全帽会通过内置的定位模块实时采集并传输佩戴人员的位置信息，当系统监测到无权限人员的位置数据逼近或超出电子围栏边界时，后台管理系统会立即触发智能安全帽的声光报警功能，提醒佩戴人员停止靠近[1]。同时，系统会将预警信息同步推送至现场安全员的管理终端，让安全员能够及时介入干预，避免因人员误闯引发触电或物体打击等安全事故。

（2）应急救援人员精准定位

在建筑工程发生坍塌、火灾等事故后，智能安全帽内置的北斗定位模块会持续向后台系统传输被困人员的实时位置数据，后台系统会将这些位置数据与现场施工图纸进行匹配分析，进而明确被困人员所在的具体区域并规划出最优救援路径。在此基础上，救援人员佩戴的智能安全帽也会通过北斗定位功能实时上传自身位置信息，后台系统会对这些位置信息进行动态追踪监测，若发现救援人员有靠近未坍塌等危险区域的趋势，会及时向救援人员的智能安全帽发送提示信息，避免救援人员陷入新的危险，同时让救援行动更有序推进，最终提升整体救援效率与救援过程中的安全性。

2.2 智能安全帽风险预警技术的应用场景

（1）施工人员生理异常预警

在建筑工程的高温作业或高强度作业场景中，智能安全帽搭载的体征监测模块会持续贴近佩戴人员头部的接触区域。该模块会实时采集佩戴人员的心率与体温数据，这些数据会通过安全帽内部的通信组件传输至后台管理系统[2]。后台系统会对接收的生理数据进行实时分析，当监测到心率数值超过 130 次/分或体温数值超过 38^∘C 时，智能安全帽会立即启动内置的震动组件发出震动信号，同时将包含佩戴人员身份、当前作业位置及具体异常生理数据的信息推送至后台。

（2）人员不安全行为预警

在建筑工程施工现场，智能安全帽内置的红外传感器会持续监测佩戴状态，传感器通过感知头部与安全帽内衬的接触信号判断是否处于正确佩戴状态，一旦监测到人员脱帽导致接触信号中断，会立即将信号传递至安全帽的控制单元，控制单元随即启动声光报警功能，通过声音提示和灯光闪烁让脱帽人员及周边作业人员及时知晓这一不安全行为[3]。同时，智能安全帽的定位模块会实时上传佩戴人员的位置数据，这些数据会与后台系统中预设的高危区域电子围栏进行实时比对，当监测到人员位置超出电子围栏范围进入高危区域时，后台系统会迅速推送预警信息至现场安全管理人员的终端设备。

3 建筑工程智能安全帽定位与风险预警技术的应用要点

3.1 智能安全帽定位技术的应用要点

（1）定位技术选型适配场景需求

在建筑工程露天大范围作业场景中，智能安全帽的定位技术选型需适配开阔空间与长距离数据传输需求，此时优先选用北斗定位与NB-IoT 技术组合，这种组合能借助北斗的高精度特性实现厘米级位置捕捉，依托NB-IoT 的广覆盖能力确保位置数据稳定传输。对于室内或封闭区域作业，因信号易受墙体、设备遮挡，需采用 UWB 技术与 WiFi 结合的方案，同时搭配工业无线 AP 增强信号覆盖强度，以此解决封闭环境下的信号传输障碍，保证定位数据的准确性与实时性。而在应急救援场景中，为应对复杂环境下可能出现的单一卫星信号中断问题，智能安全帽会启用北斗双模定位，通过多卫星系统协同工作维持定位功能，保障救援过程中人员位置信息的持续获取。

（2）定位精度校准与误差控制

在建筑工程露天作业场景中，智能安全帽的北斗模块需定期接入 CORS 站差分数据开展校准操作，通过差分数据对卫星定位信号进行修正，使露天场景下的定位误差维持在2 米以内[4]。对于室内作业场景，需在配电站门口、地下车库转角等关键点位部署RFID 触发器，这些触发器能与智能安全帽的UWB 定位模块形成信号交互，对UWB 定位产生的误差进行实时修正，最终将室内定位平均误差控制在 10 厘米以内。在定位模块安装环节，需充分考虑金属材质对信号的遮挡影响，将模块布置在安全帽顶部而非侧面，通过优化安装位置减少金属构件对定位信号的干扰，保障定位数据的稳定性。

3.2 智能安全帽风险预警技术的应用要点

（1）多维度预警指标体系构建

在生理指标设定上，会依据建筑工程不同作业强度区分阈值，比如高强度作业对应更严格的心率与体温上限，低强度作业适当放宽标准，让指标更贴合实际作业负荷。针对环境指标，会以《建筑施工场界环境噪声排放标准》为参考，结合油漆作业区、地下车库等不同场景的通风条件，确定有害气体浓度的安全上限，避免因浓度超标引发健康风险。对于行为指标，会结合现场管理需求明确脱帽次数的月度惩罚界限，同时划定危险区域靠近次数的合理范围，超出设定范围即触发预警。而静态指标方面，会根据作业时人员正常活动规律设定静止报警门限，通过连续监测图像特征判断是否属于非正常静止，确保及时识别晕厥等异常情况。

（2）预警算法适配场景特性

针对静态预警场景，考虑到夜间或隧道施工中光照条件频繁变化的问题，对FAST 特征检测算法进行优化，在算法架构中增加光照补偿模块，该模块能实时捕捉环境光照强度变化并调整图像亮度参数，抵消光照差异对特征点提取的干扰，避免因光照波动将正常作业状态误判为静态异常。在环境预警场景中，为应对有害气体浓度或温湿度出现瞬时波动的情况，采用“滑动窗口均值”算法，该算法会连续采集一定时间段内的环境数据并计算平均值，以均值作为判断依据，而非单一依赖瞬时数据，从而过滤掉短暂波动带来的干扰，避免触发无效误报[5]。在行为预警场景中，会将智能安全帽的定位轨迹数据与预警判断相结合，通过分析人员移动方向、速度及停留时间，区分人员是“主动越界”还是因偶然靠近或信号偏差导致的位置偏移，以此减少非主观违规行为引发的误预警。

4 结语

综上所述，建筑工程智能安全帽的定位技术通过场景化选型与精度校准，可实现封闭/高危区域管控、应急救援定位等功能，而风险预警技术依托多维度指标与适配算法，能精准识别安全风险。未来可进一步推动技术与AI 视频识别、BIM 模型的深度融合，优化低功耗硬件设计以延长设备续航，完善预警信息分级响应闭环机制，让智能安全帽更好适配建筑工程多样化场景，助力行业构建更高效、更精准的安全生产管控体系。

参考文献：

[1]李雪梅, 朱诗芳, 仁泓杰, 等. 智能安全帽在建设工程项目中的应用研究[J]. 中国设备工程, 2025, (16): 36-39.

[2]郑应豪, 金叶欢, 蔡圣本. 满足实时定位的安全帽智能辅助装置的研究[J].自动化应用, 2025, 66 (S1): 366-368.

[3]朱叶风, 王玉刚, 温和达, 等. 智能安全帽集成监测系统对冶金行业作业人员安全的影响研究[J]. 工业安全与环保, 2025, 51 (06): 26-30.

[4]曾长轩, 潘巍巍, 柴晓峰. 5G 网络支持下的智能安全帽远程调度系统设计探析[J]. 仪器仪表用户, 2025, 32 (05): 21-23.

[5]黄桂新, 陈世豪, 陈怀成, 等. 我国土木工程行业智能安全帽技术现状与发展趋势[J]. 价值工程, 2025, 44 (06): 152-155.

作者简介：姓名：李学宁（1986.8.30）；性别：男，民族：汉，籍贯：天津市宝坻区人，学历：本科；现有职称：中级工程师；研究方向：建筑施工。