基于 AI 视频分析的建筑工人不安全行为实时识别与预警系统开发

一、引言

建筑行业是高危行业之一，施工过程中工人的不安全行为是导致安全事故发生的重要原因。据统计，超过 70% 的建筑施工安全事故与工人的不安全行为相关 。传统的安全管理方式主要依赖人工巡查和监督，存在效率低、覆盖范围有限、主观性强等问题，难以及时发现和制止工人的不安全行为。随着人工智能技术的快速发展，AI 视频分析技术在图像识别、行为分析等领域展现出强大的能力。将 AI 视频分析技术应用于建筑施工安全管理，开发建筑工人不安全行为实时识别与预警系统，能够实现对施工现场的实时监控和智能分析，及时发现工人的不安全行为并发出预警，有效降低安全事故发生的概率，对保障建筑工人生命安全和提高施工安全管理水平具有重要意义。

二、建筑施工场景与不安全行为分析

2.1 建筑施工场景特点

建筑施工现场环境复杂，存在人员密集、设备众多、作业区域分散等特点。施工过程包含土方工程、模板工程、钢筋工程、混凝土工程等多个工种交叉作业，不同作业区域的光照条件、背景环境差异较大 。同时，施工现场的人员和设备处于动态变化中，工人的行为动作多样，这些因素都增加了对工人不安全行为识别的难度。

2.2 常见不安全行为类型

建筑工人常见的不安全行为包括未佩戴个人防护装备（如未佩戴安全帽、安全鞋、护目镜等）、高空作业未系安全带、违规操作施工机械（如超载吊装、无证操作塔吊等）、在危险区域逗留、随意攀爬脚手架等 。这些不安全行为一旦发生，极易引发高处坠落、物体打击、机械伤害等安全事故，严重威胁工人的生命安全。

三、基于 AI 视频分析的不安全行为识别技术研究

3.1 深度学习算法应用

深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），是识别不安全行为的关键技术。CNN 通过自动学习图像的局部和全局特征，有效提取特征向量。针对建筑工人，YOLO 和SSD 算法用于快速准确地检测工人及其不安全行为。这些算法能迅速识别视频中的相关目标，如安全帽和安全带。

为了增强对行为动作的识别，时序卷积网络（TCN）和长短期记忆网络（LSTM）被用来分析连续视频帧，捕捉时间序列特征，实现对不安全行为的动态识别。例如，分析工人高空作业的连续动作，判断是否系安全带。

3.2 数据集构建与训练

构建高质量的数据集是保证识别算法准确性的关键。通过在多个建筑工地采集视频数据，涵盖不同施工阶段、不同作业区域和不同光照条件下的场景 。对采集的视频进行人工标注，标记出工人的不安全行为类型、位置等信息。为增加数据集的多样性，采用数据增强技术，如旋转、缩放、裁剪、添加噪声等，扩充数据集规模。将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集，利用训练集对深度学习模型进行训练，通过验证集调整模型参数，优化模型性能，最后使用测试集评估模型的泛化能力和识别准确率。

3.3 轻量化模型优化

考虑到施工现场计算资源有限，为提高识别效率，对深度学习模型进行轻量化优化。采用模型剪枝技术，去除模型中不重要的连接和参数，减小模型规模；运用量化技术，将模型参数和计算过程中的数据从高精度格式转换为低精度格式，降低计算量 。同时，选择轻量化的网络结构，如MobileNet、ShuffleNet 等，在保证识别精度的前提下，减少模型的计算复杂度和内存占用，实现不安全行为的实时识别。

四、建筑工人不安全行为实时识别与预警系统设计

4.1 系统架构设计

系统采用分层架构设计，主要包括视频采集层、数据传输层、数据处理与分析层、预警发布层 。视频采集层由多个高清摄像头组成，安装在施工现场的关键位置，如塔吊、脚手架、施工通道等，实现对施工区域的全方位覆盖。数据传输层利用 5G 网络或工业以太网，将摄像头采集的视频数据实时传输至数据处理与分析层。数据处理与分析层是系统的核心，包含 AI 算法处理模块和数据库模块，AI 算法处理模块对视频数据进行实时分析，识别工人的不安全行为；数据库模块存储视频数据、标注数据以及识别结果等信息。预警发布层根据识别结果，通过声光报警、短信通知、APP 推送等多种方式，及时向现场管理人员和工人发出预警信息。

4.2 系统功能设计

4.2.1 实时视频监控功能

系统能够实时显示施工现场各区域的视频画面，管理人员可通过电脑或移动终端远程查看现场情况，全面掌握施工进度和工人作业状态 。

4.2.2 不安全行为识别功能

利用 AI 视频分析技术，对视频中的工人行为进行实时识别，准确判断是否存在不安全行为，并标注出行为发生的位置和类型。系统支持对多种不安全行为的同时识别，提高识别效率。

4.2.3 分级预警功能

根据不安全行为的严重程度，将预警信息分为一般预警、严重预警和紧急预警三个等级 。对于轻微的不安全行为（如未正确佩戴安全帽），发出一般预警；对于可能引发严重事故的行为（如高空未系安全带），发出严重预警；对于紧急危险情况（如机械失控），发出紧急预警。不同等级的预警采用不同的声光信号和通知方式，确保相关人员能够及时采取措施。

4.2.4 数据统计与分析功能

系统对识别到的不安全行为数据进行统计和分析，生成各类统计报表，如不安全行为发生频率统计、不同工种不安全行为分布统计等 。通过数据分析，帮助管理人员了解施工现场安全管理的薄弱环节，制定针对性的安全管理措施，预防安全事故的发生。

4.3 系统实现技术

系统开发采用 Python 语言作为主要开发语言，利用 OpenCV 库进行视频处理，基于 PyTorch 或 TensorFlow 深度学习框架实现 AI 算法 。后端服务器采用 Spring Boot 框架搭建，数据库选用 MySQL 存储系统数据。前端界面采用 Vue.js 框架开发，实现用户友好的交互体验。同时，利用 WebSocket 技术实现实时数据传输，确保视频画面和预警信息的及时显示。

五、结论

本论文成功开发了基于 AI 视频分析的建筑工人不安全行为实时识别与预警系统。通过运用深度学习算法和轻量化模型优化技术，实现了对建筑工人不安全行为的快速准确识别；设计的系统架构和功能模块满足建筑施工安全管理的实际需求。未来可进一步扩大数据集规模，优化识别算法，提高系统对复杂场景和罕见不安全行为的识别能力，同时加强系统与其他安全管理系统的集成，实现建筑施工安全管理的智能化和信息化。

参考文献

[1]汪茵,嵇勇,谭晶晶.基于TPB 和DEMATEL 的新生代建筑工人不安全行为研究[J].科技与创新,2025,(08):36-39.

[2]甘文霞,张宇轩,耿晶,等.改进 PoseConv3D 模型在建筑工人临边不安全行为识别中的应用[J].安全与环境学报,2024,24(07):2712-2720.

[3]朱锦春,孟庆峰.基于复杂网络的建筑工人不安全行为强关联机理研究[J].项目管理技术,2024,22(06):58-66.