人工智能在河北邢台建筑工程监测预警中的应用研究

摘要：伴随建筑行业的高速发展，河北邢台建筑工程规模持续扩张且复杂度不断提升，对精准、高效的监测预警需求极为迫切。人工智能技术凭借其强大的数据处理与分析能力，为邢台建筑工程监测预警带来了新的突破方向。本文深入剖析人工智能在邢台建筑工程监测预警中的具体应用，详细阐述相关技术原理、应用场景、优势以及面临的挑战，旨在为邢台建筑工程安全管理的智能化升级提供有力支撑。

关键词：人工智能、建筑工程、预警监测、邢台

中图分类号：G632

1 引言

近年来，邢台大力推进城市建设，众多大型建筑项目如雨后春笋般涌现，涵盖了商业综合体、高层住宅、桥梁道路等多种类型。在建筑工程施工及运营期间，安全风险始终是核心关注点。结构变形、地基沉降、设备故障等问题，不仅可能致使工程延期、成本超支，更严重时会威胁到生命财产安全。传统的监测预警方式多依靠人工定期巡查与简单的仪器测量，面对复杂多变的建筑环境与海量监测数据，逐渐暴露出效率低下、准确性欠佳以及实时性不足等问题。人工智能技术以其数据挖掘、模式识别和预测分析的卓越能力，为邢台建筑工程监测预警工作注入了全新活力，有望实现对建筑工程安全状态的全方位、实时、精准监测与预警。[1]

2 人工智能相关技术原理在建筑工程监测预警中的应用基础

2.1机器学习算法

SVM 作为一种典型的监督学习算法，在建筑结构安全状态分类方面表现出色。它依据已有的建筑结构安全状态数据，包括正常状态与各类异常状态样本，通过构建最优分类超平面，实现对不同状态数据的有效区分。在实际应用中，将建筑结构的应力、应变、位移等关键监测数据作为特征向量输入 SVM 模型进行训练。例如，在邢台某高层住宅建设过程中，收集了施工各阶段结构关键部位的应力、应变数据，按照正常施工状态与异常状态（如局部应力集中、应变过大等）进行分类标注，以此训练 SVM 模型。训练完成后，当新的监测数据输入，模型能够迅速判断当前建筑结构所处的状态，为施工安全提供实时评估。

3 人工智能在邢台建筑工程监测预警中的具体应用场景

3.1 建筑结构安全监测预警​

在邢台的高层建筑、大型桥梁等复杂建筑结构工程中，人工智能技术为结构安全监测预警提供了有力支持。通过在建筑结构的关键受力部位，如框架柱、梁节点、桥梁主拱圈等安装高精度传感器，实时采集应力、应变、位移、加速度等数据。将这些数据传输至数据处理中心，运用机器学习和深度学习算法构建结构安全评估模型。例如，在邢台某超高层写字楼项目中，在核心筒的关键楼层和框架柱底部安装了光纤光栅应变传感器和位移计，实时采集结构在施工及使用过程中的应力应变和位移数据。利用 SVM 算法结合深度学习中的神经网络模型，对采集到的数据进行分析处理，建立了结构安全状态分类与预测模型。该模型不仅能够实时判断结构是否处于正常工作状态，还能对可能出现的结构异常进行提前预测。

3.2 施工现场安全监测预警​

3.2.1 人员行为监测​

利用安装在施工现场的多个摄像头，结合计算机视觉技术和深度学习算法，对施工现场人员行为进行实时监测。通过 CNN 模型对摄像头采集的图像进行分析，能够准确识别工人是否正确佩戴安全帽、安全带，是否存在违规动火、高空抛物、擅自离岗等危险行为。一旦检测到违规行为，系统立即发出声光警报，并通过短信或 APP 推送通知相关管理人员。在邢台某大型建筑施工现场，部署了一套基于人工智能的人员行为监测系统，在实施后的一个月内，成功识别并纠正了数十起违规行为，显著提升了施工现场的安全管理水平，有效降低了人为因素导致的安全事故发生率。​

3.2.2 设备运行状态监测​

施工现场的各类大型设备，如塔吊、升降机、混凝土搅拌站等，其运行状态的稳定性直接关系到施工安全和进度。通过在设备关键部位安装传感器，采集设备运行过程中的振动、温度、压力、电流等参数，利用 RNN 或其他时间序列分析算法对这些参数进行实时分析，预测设备故障。例如，在邢台某建筑项目中，对塔吊的起升机构、回转机构和变幅机构安装了振动传感器和温度传感器，将采集到的时间序列数据输入基于 LSTM 的设备故障预测模型。

4 人工智能应用于邢台建筑工程监测预警的优势

4.1提高监测预警的准确性

传统监测预警方法主要依赖人工经验判断或简单的阈值设定，容易受到主观因素影响，且难以全面考虑复杂的工程因素，导致误判和漏判情况时有发生。人工智能技术通过对海量历史数据的深度学习和复杂算法的运用，能够挖掘数据中隐藏的规律和复杂关系，实现对建筑工程安全状态的精准评估。例如，在建筑结构健康监测中，机器学习算法可以综合分析应力、应变、位移等多个监测参数之间的协同变化关系，而不是仅依据单一参数的阈值判断结构状态。在邢台某大型工业厂房的结构监测项目中，采用人工智能算法分析监测数据，相比传统方法，预警准确性提高了约 35%，有效避免了因误判导致的不必要维修和因漏判带来的安全隐患。

4.2实现实时监测与快速预警

人工智能技术能够对实时采集的监测数据进行高速处理和分析。借助先进的数据传输和处理技术，一旦监测数据出现异常，系统能够在极短时间内做出响应并发出预警信号。以建筑结构振动监测为例，利用深度学习算法对传感器实时采集的振动数据进行分析，当检测到异常振动信号时，系统能够在秒级甚至毫秒级时间内发出预警，为采取应急措施争取宝贵时间。这对于保障建筑工程在突发情况下的安全至关重要，特别是在邢台这样地震活动相对频繁的地区，实时快速的预警能够极大地减少地震对建筑结构的破坏程度和人员伤亡风险。在一次模拟地震测试中，基于人工智能的监测预警系统在检测到地震波后0.5秒内即发出预警，为建筑内人员疏散和应急处置提供了充足的准备时间。

5、结论与展望​

人工智能技术在河北邢台建筑工程监测预警中的应用，为提升建筑工程安全管理水平提供了有力支撑。通过机器学习、深度学习等技术手段，实现了对建筑结构安全、施工现场安全以及建筑环境的精准监测和及时预警，有效提高了监测预警的准确性、实时性，并挖掘出潜在安全风险。然而，在应用过程中也面临着数据质量与安全、专业人才短缺、模型适应性与可解释性等挑战。未来，需要政府、企业和科研机构共同努力，加强数据管理，建立健全数据质量和安全保障体系；加大专业人才培养力度，鼓励跨学科人才的发展；持续优化模型算法，提高模型的适应性和可解释性。随着人工智能技术的不断发展与完善，其在邢台建筑工程监测预警领域将发挥更为重要的作用，推动建筑工程行业向智能化、安全化方向持续迈进，为城市建设的高质量发展提供坚实保障。

参考文献

[1]刘欣荣.智能监测技术在建筑安全与风险预测中的优化[J].现代职业安全（3），2025：6-8.

[2]贺东航.人工智能与中国式现代化研究——基于现状、挑战及对策的考察[J].社会科学辑刊，2025（3）：67-80.

[3]于柯.智能化技术在住宅建筑工程安全管理中的应用研究[J].建筑，2025（2）：84-86.

作者简介：栗楠（1987—），女，汉族，河北邢台人，专科学历，从事建筑行业工作。