智能建造背景下施工人员安全行为数字化监管体系

一、引言

随着建筑行业的快速发展，施工安全问题日益受到关注。施工人员作为施工现场的主体，其安全行为直接关系到施工安全与工程质量。传统的施工人员安全行为监管主要依赖人工巡查、安全培训及规章制度约束，存在监管效率低、实时性差、人为因素影响大等问题，难以有效预防和控制安全事故的发生 。

智能建造以物联网、大数据、人工智能、云计算等新一代信息技术为支撑，为建筑行业带来了全新的发展模式和管理理念。在智能建造背景下，构建施工人员安全行为数字化监管体系，利用技术手段实现对施工人员安全行为的实时、精准、动态监管，成为提升施工安全管理水平、推动建筑行业高质量发展的必然选择。

二、传统施工人员安全行为监管模式的局限性

（一）监管效率低下

传统监管主要依靠安全管理人员定期巡查施工现场，难以覆盖施工全过程和所有施工区域。人工巡查不仅耗时耗力，且容易出现监管盲区，无法及时发现和纠正施工人员的不安全行为 。例如，在大型复杂的施工现场，人工巡查可能无法及时发现高处作业人员未系安全带、违规操作机械设备等问题。

（二）实时性不足

施工过程中安全风险具有动态性和突发性，而传统监管模式无法实时获取施工人员的行为信息和施工现场的安全状况。当安全事故发生时，往往不能及时采取有效的应对措施，导致事故后果扩大 。例如，施工现场突发火灾或坍塌事故，人工巡查发现时可能已错过最佳救援时机。

（三）数据利用不充分

传统监管方式多以纸质记录或简单电子文档存储安全管理数据，缺乏对数据的深度分析和挖掘。这些数据难以形成系统性的安全管理决策依据，无法为后续施工安全管理提供有效的指导 。例如，大量的安全检查记录未经过数据分析，无法总结出施工人员不安全行为的规律和特点，难以针对性地制定预防措施。

三、智能建造背景下施工人员安全行为数字化监管体系架构设计

（一）感知层

感知层是数字化监管体系的基础，主要由各类传感器和智能终端设备组成，用于实时采集施工人员的行为数据和施工现场的环境数据 。具体包括：

人员定位与行为监测设备：采用 UWB 定位技术、北斗定位系统、智能安全帽等设备，实时获取施工人员的位置信息、运动轨迹；通过佩戴式传感器监测施工人员的生命体征（如心率、体温）、动作姿态（如跌倒、攀爬）等行为数据 。

环境监测传感器：在施工现场部署温湿度传感器、烟雾传感器、气体浓度传感器、噪声传感器等，实时监测施工现场的温湿度、空气质量、火灾隐患、噪声污染等环境参数 。

（二）网络层

网络层负责将感知层采集的数据传输至数据处理中心。采用 5G、物联网、无线网络等通信技术，确保数据传输的高速、稳定和可靠 。同时，运用边缘计算技术，在靠近数据源的边缘节点对数据进行初步处理和分析，减少数据传输量，降低网络带宽压力和数据处理延迟。

（三）数据层

数据层对传输过来的数据进行存储、清洗、整合和分析。利用大数据技术搭建数据仓库，对施工人员行为数据、环境数据、安全管理数据等进行分类存储；通过数据清洗和预处理，去除噪声数据和无效数据；运用数据分析算法，挖掘数据背后的潜在规律和安全风险因素 。例如，分析施工人员不安全行为与施工环境、作业时间等因素的关联关系。

（四）应用层

应用层是数字化监管体系的核心，为施工安全管理提供具体的功能服务。主要包括：

实时监控与预警：通过可视化界面实时展示施工人员的位置、行为状

态和施工现场环境信息，当检测到不安全行为（如未佩戴安全帽、违规进入危险区域）或环境异常（如有害气体浓度超标、火灾隐患）时，系统立即发出声光报警，并将预警信息推送至相关管理人员的终端设备 。

安全风险评估：基于历史数据和实时监测数据，运用人工智能算法（如机器学习、深度学习模型）对施工现场的安全风险进行评估，预测安全事故发生的可能性，为安全管理决策提供依据 。

溯源与分析：对发生的安全事故或不安全行为进行溯源分析，通过调取施工人员的行为轨迹、环境数据等信息，找出事故原因和责任主体，为后续改进安全管理措施提供参考 。

四、智能建造背景下施工人员安全行为数字化监管体系的技术支撑

（一）物联网技术

物联网技术实现了施工现场各类设备和物体的互联互通，使施工人员、施工设备、施工环境等信息能够实时采集和传输。通过在施工人员和设备上部署传感器，将人员行为数据和设备运行数据接入网络，为数字化监管提供数据基础 。

（二）大数据技术

大数据技术能够对海量的施工安全数据进行高效存储、处理和分析。通过对施工人员行为数据、环境数据的挖掘和分析，发现安全风险规律，为安全管理决策提供数据支持 。例如，分析不同施工阶段、不同工种施工人员不安全行为的分布特点，制定针对性的预防措施。

（三）人工智能技术

人工智能技术在数字化监管体系中发挥关键作用。利用计算机视觉技术对施工现场视频图像进行分析，识别施工人员的不安全行为；通过机器学习算法建立安全风险预测模型，对潜在安全风险进行预警 。例如，基于深度学习的目标检测算法，能够自动识别施工人员是否佩戴安全帽、是否违规操作等行为。

五、智能建造背景下施工人员安全行为数字化监管体系的实施流程

（一）数据采集与接入

在施工项目开工前，完成感知层设备的部署和调试，确保各类传感器和智能终端设备正常运行。将采集到的数据通过网络层接入数据处理中心，实现数据的实时传输 。

（二）数据处理与分析

数据层对采集的数据进行清洗、整合和分析，提取有效信息。运用大数据分析算法和人工智能模型，对施工人员安全行为和施工现场安全风险进行分析和评估 。

（三）安全监管与预警

应用层根据数据分析结果，对施工人员安全行为进行实时监控。当发现不安全行为或安全风险时，及时发出预警，并通知相关管理人员采取措施进行处理 。

（四）反馈与改进

安全管理人员根据预警信息和处理结果，对施工安全管理措施进行调整和改进。同时，将改进后的措施反馈至数字化监管体系，优化系统的监测和预警模型，提高监管的准确性和有效性 。

六、结论

智能建造背景下施工人员安全行为数字化监管体系的构建，是建筑行业安全管理发展的必然趋势。在未来的发展中，应进一步完善数字化监管体系的功能和性能，加强与建筑信息模型（BIM）、虚拟现实（VR）等技术的融合，推动施工安全管理向智能化、集成化方向发展。同时，加强相关标准和规范的制定，促进数字化监管体系在建筑行业的广泛应用和推广。

参考文献

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