智能监测技术在建筑施工安全管理中的应用

建筑行业作为高风险行业，施工安全始终是发展的重点与难点。随着工程规模扩大、工艺复杂化及人员结构多样，传统依赖人工巡视、纸质记录的安全管理方式暴露出响应滞后、信息孤岛等问题。近年来，以智能监测为代表的技术驱动型安全管理手段逐步兴起，凭借数据实时采集、远程监控、自动预警等优势，有效提升了风险识别与应急响应效率。智能监测系统不仅增强了安全信息的可视化与数据支撑能力，也推动了施工现场安全管理模式的变革。在建筑业数字化转型加快的背景下，该技术正成为提升施工本质安全水平的重要路径，其推广与深化应用具有重要意义。

一、智能监测技术的理论基础与发展现状

（一）智能监测技术的定义与构成

智能监测技术是指通过部署传感设备、采集环境及对象状态信息并结合无线通信技术、数据处理平台与智能算法，实现对施工现场各类风险因素的实时感知、预警与管理，提升施工现场本质安全水平。其核心构成主要包括感知层、传输层、处理层和应用层，四者协同运行构成智能监控的完整闭环 [1]。其中，感知层由多种类型的传感器组成，如红外传感器、激光位移传感器、应变计、加速度计、温湿度采集器等，用于采集位移、振动、环境参数、结构受力等多维度数据；传输层通过ZigBee、LoRa、NB-IoT、5G 等无线通信方式将数据实时上传至数据中心，确保信息流转的低延时与高稳定性；处理层则利用边缘计算或云计算平台对数据进行清洗、建模、分析与识别，实现动态数据驱动的风险预警模型；应用层则以PC 端或移动端软件形式展示风险状态、推送报警信息，并可联动执行控制命令，实现实时决策与远程管理，构建多维度、智能化的施工安全监管体系。

（二）相关技术的发展与演进

智能监测的快速发展得益于物联网、人工智能、BIM（建筑信息模型）等前沿技术的深度融合与协同推进。这些技术显著增强了建筑施工过程中对复杂环境的感知能力与数据处理水平。物联网技术通过将传感设备、人员定位装置、监控摄像头等节点互联，实现信息在感知终端、云平台与用户界面间的高效流通；AI 算法（如深度学习和图像识别）可基于实时图像数据，在施工现场自动识别高危行为，如未系安全带、人员违规进入限行区域、危险操作设备等，极大提高了安全监管的自动化水平；BIM 技术为智能监测提供了三维构件级数据支撑，使得监测点位设置更为科学准确，并能与工程进度动态关联，实现结构健康与进度控制一体化管理 [2]。此外，大数据平台的部署使得现场采集数据能够与历史数据比对分析，提升了风险预测的准确性与可视化管理能力。例如，通过机器学习算法对塔吊运行数据进行建模，可实时识别设备运行趋势与早期疲劳征兆，辅助运维人员制定有针对性的检修策略，有效防止设备突发性故障导致的安全事故，提升设备管理的前瞻性与可靠性。

二、智能监测技术在建筑施工安全管理中的应用路径

（一）高危作业区域的实时监控

针对深基坑、模板支撑、高空作业等危险作业区域，部署倾斜传感器、轴力计、钢筋应变计、视频识别系统等设备，可实现结构应力、位移、沉降的实时监测和预警，提升风险防控的主动性和响应效率。例如，在基坑工程中，通过埋设 BH-381 型振弦式土压力计和 SMT-VL 激光位移传感器，采集围护结构侧向位移及土体内力，并结合极限状态分析模型，实时评估稳定性，当监测值接近临界阈值（如位移超过 20mm或内力变化速率异常）时系统自动报警，通知现场暂停作业，确保边坡结构安全。在深圳某超深基坑项目中，通过搭建 24 小时在线的深层位移监测系统，成功避免了一起因连续降雨导致的基坑坍塌事故，保障了周边道路与建筑安全。此外，通过视频监控系统搭载AI 行为识别模块，可实时分析人员在高空是否佩戴防护用品、是否处于违规操作状态。例如，某钢结构厂房建设项目中，通过部署智能摄像头识别未系安全绳的行为，并联动广播系统进行语音提醒，大幅度提升了作业规范率，事故隐患数量同比下降 43% 。

（二）人员进出与作业行为监管

利用 RFID、人脸识别和 UWB（超宽带）定位技术构建实名制管理系统和高精度定位网络，能够对进出现场的人员进行身份核验、作业权限设定及实时位置追踪 [3]。系统支持对关键区域如高空作业平台、电缆井、隧道内进行强制限员，提升了人员布控效率与风险隔离能力。例如，通过部署 UWB 基站及人员定位卡，定位精度可达 10³0cm ，系统每 5秒刷新一次位置数据，可实时掌握每位工人的活动轨迹；结合智能安全帽中的三轴加速度传感器、心率检测模块与 SOS 按键，可对突发健康事件或物理摔倒实现快速识别与响应。在北京某轨道交通盾构施工现场，安全帽检测系统曾成功发现一名工人在通风不畅区域因中暑晕倒，并迅速调度应急小组救援，避免了人身伤亡事故。此外，现场人员作业时间、停留区域、超时作业等行为信息均可沉淀为历史数据库，结合可视化报表，用于人员管理、班组考核与劳动强度分析。例如，某住宅项目通过对 UWB 历史轨迹数据进行分析，发现部分工人在高温天气下作业时长超 4 小时，随后调整轮班制度并增设遮阳区，有效降低了中暑风险，提高了作业效率和工人满意度。

（三）环境参数监测与预警机制

施工现场常伴随高噪声、粉尘、有毒气体等环境风险，极易影响作业人员健康及设备运行稳定性。通过部署 PM2.5 传感器、CO/CH₄ 传感器、噪声计、多合一环境监测站等智能终端，可对空气质量与有害气体浓度进行连续监测，并实时反馈至平台进行风险评估。如在地下室、隧道或密闭空间作业中，利用 NDIR 红外式甲烷传感器可实现对 CH₄ 浓度的连续监测，其测量范围可达 0^- 5000ppm，精度为 ±2%；一旦数值超过设定阈值（如 500ppm），系统将自动触发本地声光报警，并联动启动排风系统，确保人员安全撤离。在钢结构焊接施工区域，利用热烟流模拟系统与红外热成像仪，可识别高温作业烟尘扩散方向及浓度峰值，提前调度人员避开高污染区域。在西安某大型商场地下车库改造工程中，通过安装复合型环境监测站，连续监控 PM2.5、VOC 和 CO 浓度，实时联动通风装置，并通过短信和 APP 推送功能，向项目经理、安监人员同步发出超标报警，显著提升响应速度与联动效率，现场空气污染投诉下降约 60% 。

（四）施工设备状态管理与故障预警

施工现场常用大型机械设备如塔吊、施工电梯、混凝土泵车、搅拌站等，其稳定运行直接关系到作业安全与施工进度。通过在关键部位安装应变片、电流传感器、温度传感器、振动传感器等组件，并接入SCADA 系统实现集中监控，可有效实现对设备运行状态的实时跟踪与故障识别 [4]。例如，针对塔吊回转机构，部署 MEMS 三轴加速度计和电机转速编码器，监控其震动频率与启动时长；若震动超出 ± 20% 历史均值范围，或电机启动时间异常，则系统发出黄色预警提示设备可能存在轴承磨损或电机失调问题，建议立即检修。在施工升降机上，利用霍尔电流传感器实时监控主电机工作电流变化，若超过额定电流 40A 阈值时间超过 15 秒，即触发报警，有效防止电机过载烧毁。某高层写字楼项目在使用该系统过程中，通过对电机偏心运转的早期发现，提前安排检修，成功避免了运行卡滞与乘梯安全事故。此外，在混凝土搅拌站中集成温度传感器与润滑油质量检测模块，实现设备维护预判，尤其在夏季高温条件下，能显著降低设备因过热导致的停机风险，提高设备出勤效率及混凝土浇筑连续性。

（五）数据集成平台的建设与信息可视化

为实现多类传感数据的集中展示、统一分析与智能控制，构建一体化智能监测数据平台是关键环节。该平台一般采用 B/S 架构，具备良好的跨平台兼容性，并支持多种通信协议（如MODBUS、OPC、MQTT 等）进行数据采集接入，实现对位移、温度、应力、风速、浓度等参数的分层分类管理。系统前端通过热力图、动态趋势曲线、数据分布图等可视化模块，辅助管理人员实现多维度决策支持，强化可操作性与预警响应效率[5]。例如，在成都某市政道路改扩建项目中，平台整合道路沉降监测、交通荷载流量数据与周边建筑物倾斜监测结果，发现路面沉降速率连续3 天超过 5mm/d 的异常值后，自动发布高等级风险警报，指导项目部及时开展注浆加固施工，成功避免了交通封闭及工程延误风险。此外，平台支持设置多级报警策略，针对不同指标设定黄、橙、红三级风险等级，并可自动联动摄像头、广播、施工电力系统，实现多手段闭环控制。一些高端平台还嵌入 AI 预测模型与风险热力算法，可依据历史趋势与关联因子预测风险事件发生时间窗口与影响范围。例如，某南站周边高架桥维修工程中，预测模型准确识别了潜在的结构裂缝扩展趋势，提前制定加固方案并缩短了维修周期约 12% 。

三、智能监测技术实施的挑战与对策建议

（一）实施难点与瓶颈分析

当前智能监测在施工现场的实施仍面临诸多技术与管理障碍。首先，系统集成复杂，不同厂商的设备间协议不统一，造成数据孤岛问题严重，难以实现多系统的高效协同与数据交互；其次，部分施工项目因工期短、预算紧张，难以承受智能化建设前期软硬件投入与后期维保成本；再者，施工人员对智能系统操作不熟，技术培训缺乏，系统使用率不高，易造成数据误用、设备损坏或长期闲置，难以发挥技术应有的价值。

（二）数据安全与隐私保护问题

智能监测涉及大量人员位置信息、生理数据、设备运行参数等敏感信息，若无有效加密与权限控制机制，极易遭受数据泄露或非法利用，甚至引发法律纠纷与企业声誉危机。系统应采用国际通行的 AES 加密标准、VPN 加密隧道传输及多因子身份认证机制，确保数据在采集、传输、存储和调用各环节的安全性；同时，应在平台端设置多级权限分级管理策略，区分不同层级管理人员的数据访问范围，确保数据仅限授权范围内使用，防止内部滥用与外部攻击双重风险，并建议建立数据操作日志以便溯源。

（三）管理制度与标准化建设滞后

目前国家层面对智能监测系统在施工领域的应用尚缺乏统一技术规范与验收标准，导致各企业自主研发系统难以互联互通，设备接口不兼容、数据格式不统一问题普遍存在，严重制约了行业整体智能化水平的提升。同时，尚未建立具有权威性、可操作性强的第三方认证评估体系，无法有效衡量系统部署成效与运行质量。部分项目虽形式上部署了相关设备，但因缺乏配套制度与标准指导，数据仅作展示用途，缺乏实质干预功能，监测价值难以落地。

（四）对策与建议

建议从以下几方面加强推进：一是由行业主管部门牵头，加快制定《建筑智能监测系统技术规范》《施工现场数据接口标准》《工程安全监测数据分类与传输标准》等规范文件，统一设备接口和数据结构，提升系统互操作性；二是鼓励政府设立专项资金或给予税收优惠，扶持中小施工企业建设智能化系统，降低技术门槛与资金壁垒；三是依托高校与行业协会，建设智能监测人才培训体系，开展岗位适配的定向技术培训，提升管理与一线人员的技术素养与使用能力；四是推动政府监管平台与企业数据平台的互联互通，打通监管信息链，构建实时预警、快速响应、责任追溯的一体化闭环安全监管体系，全面提升行业的本质安全水平。

总结：智能监测技术作为推动建筑施工安全管理智能化、精细化的重要手段，已在高危作业监管、人员管理、环境监测、设备预警及数据集成等方面展现出广阔的应用前景。其依托物联网、人工智能、BIM等先进技术，有效提升了风险识别的实时性与管理决策的科学性。然而，在推广过程中仍面临系统集成难、标准缺失、数据安全隐患及人员技术不足等问题。为实现建筑施工安全管理的现代化转型，需强化政策引导、标准制定与技术培训，推动智能监测技术的系统化部署与落地应用，构建多层次、闭环式的施工安全保障体系，促进建筑行业高质量发展。

参考文献

[1] 李东锋 . 人工智能技术在建筑施工现场安全管理中的应用探索[J]. 住宅与房地产 ，2020，（12）：140-141.

[2] 陆晓栋 ， 陆鹏程 ， 陈章 . 智能技术在建筑施工现场安全管理中的应用与实践 [J]. 建筑安全 ，2025，40（08）：30-34.

[3] 王恒任 . 基于智能技术的危大工程安全管理系统构建及应用[D]. 首都经济贸易大学 ，2021.001275.

[4] 赛菡 ， 周冀伟 ， 罗运平 ， 等 . 基于 BIM 技术的建筑工程高支模监测应用与研究 [J]. 施工技术 ，2021，50（02）：66-69+73.

[5] 朱满朋 ， 智能监控系统在建筑工程施工安全管理中的应用 . 河南省 ， 河南川越环境科技有限公司 ，2023-12-01.