智能化建筑施工工地监管系统设计与实现

智能化建筑施工工地监管系统设计与实现

李佳敏

北京外企人力资源服务江苏有限公司（江苏南京  邮编 ：210000）

摘要：建筑施工工地是一个复杂的环境,存在诸多安全隐患,因此需要建立智能化监管系统来实时监控施工现场,及时发现并预警潜在的安全风险。该系统通过融合多种先进技术,如深度学习目标检测、人脸识别、物联网等,对施工人员、设备、材料等进行实时监控和管理。系统可自动识别违规行为,如未佩戴安全帽、进入禁区等,并及时发出警报,提醒相关人员采取措施;同时,系统还能对施工设备状态进行监测,预防设备故障引发的安全事故。总之,智能化监管系统的应用将极大提高建筑工地的安全管理水平,确保工程顺利高效推进。

关键词: 智能化建筑, 施工工地监管, 物联网, 云计算, 大数据

1 引言

建筑工程项目是一项复杂的系统工程,涉及多个参与方、大量人力物力投入,施工环境复杂多变。确保施工工地的安全生产和高效管理,对于保障工程质量、控制工期和成本、降低安全风险具有重要意义。传统的工地监管模式主要依赖人工巡视和现场记录,存在工作强度大、效率低下、容易出错等问题。随着人工智能、物联网等新兴技术的发展,智能化建筑施工工地监管系统应运而生,能够实现对施工人员、设备、材料、环境等要素的自动化识别和实时监控,提高管理水平和应急响应能力,促进工程项目高质量完成。

2 系统设计

2.1 系统架构设计

    智能化建筑施工工地监管系统采用分层架构设计,主要包括感知层、网络层、平台层和应用层四个层次。

(1)感知层由各种传感器设备组成,如摄像头、气体传感器、温度传感器等,用于采集工地现场的视频、环境数据等信息。传感器设备通过有线或无线方式与网络层相连。

(2)网络层负责数据的传输和转发,包括有线网络和无线网络。有线网络可采用以太网技术,无线网络可使用ZigBee、WiFi等技术。网络层将感知层采集的数据传输至平台层。

(3)平台层是系统的核心,由边缘计算设备、数据库、人工智能分析模块等组成。边缘计算设备对来自网络层的数据进行初步处理,如数据过滤、压缩等。处理后的数据存储在数据库中,供人工智能分析模块调用。人工智能分析模块基于深度学习等技术,对视频图像、环境数据等进行智能识别和异常检测,实现对工人行为、设备状态、环境条件等的实时监控。

(4)应用层为用户提供可视化界面,展示平台层分析的结果,如工人位置、违规行为、设备故障等信息。同时,应用层还具有报警功能,一旦发现异常情况,可及时通知相关人员。此外,应用层还可与BIM系统等其他系统对接,实现信息共享和综合管理。

2.2 硬件设备选择

    为了实现对建筑施工工地的全面监控和数据采集,需要选择合适的硬件设备。首先,应采用高清晰度的网络摄像机,用于对工地的关键区域进行视频监控,捕捉工人的行为和设备运行状态。其次,可配备红外线感应器和门禁系统,对工地人员的出入进行监控和身份识别。此外,还需部署温湿度传感器、烟雾探测器、噪音传感器等,监测工地的环境状况。为了实现对重型机械设备的监控,可安装倾斜传感器、载荷传感器等,检测设备的工作状态和负载情况。最后,采用无线通信技术将各类传感器数据传输至控制中心,实现远程集中监控。

2.3 软件模块设计

视频监控模块主要负责对施工现场的实时视频监控,包括人员行为监控、设备运行监控等。该模块通过部署在现场的高清摄像头采集视频数据,并将视频数据传输到服务器端进行分析处理。视频监控模块采用深度学习算法对视频数据进行智能分析,实现对施工人员的行为识别、违规操作检测等功能。同时,该模块还可对施工设备的运行状态进行监测,及时发现异常情况并发出预警。

环境监测模块则负责对施工现场的环境参数进行实时监测,包括噪音、扬尘、温湿度等。该模块通过部署在现场的各类传感器采集环境数据,并将数据传输到服务器端进行存储和分析环境监测模块可根据预设的阈值,对环境参数进行异常检测,一旦发现异常情况即可触发预警机制。同时,该模块还可对历史环境数据进行分析,为施工现场的环境管理提供决策支持。

    数据分析模块则负责对视频监控模块和环境监测模块采集的海量数据进行深入分析和挖掘,为施工现场的智能化管理提供数据支撑。[6][9]该模块可对视频数据进行行为分析、目标检测和跟踪等,实现对施工人员的精准定位和行为分析。同时,该模块还可对环境数据进行大数据分析,发现潜在的风险隐患,为施工现场的安全管理提供决策依据。

3 系统实现

3.1 硬件部署

    在智能化建筑施工工地监管系统中,需要部署多种硬件设备以实现全方位监控。需要安装高清摄像头覆盖整个施工现场,通过图像识别技术对施工人员、机械设备、材料等进行实时监控。需要布置超宽带雷达和RFID读写器等定位设备,实现对人员和重要设备的精确定位跟踪。此外,还需要部署气体传感器、限流氧传感器、温度传感器等,监测施工现场的环境安全状况。所有这些硬件设备通过无线网络连接,将采集到的数据实时传输至云端服务器进行智能分析,从而实现对施工现场的全方位监控和智能管理。

3.2 软件开发

智能化建筑施工工地监管系统的软件开发主要包括以下几个模块:

(1)视频监控模块基于深度学习技术,采用改进的目标检测算法,如Faster R-CNN、优化的YOLOv3等,对工地视频图像进行实时分析,识别出违规行为、危险源等,并进行持续跟踪,从而实现对施工人员和设备的智能监控。该模块还可结合人脸识别技术对施工人员进行身份识别和管理。

(2)环境监测模块通过部署气体传感器、限流氧传感器、温度传感器等,收集工地环境数据,如有毒有害气体浓度、氧气浓度、温度等,并将数据传输至边缘计算设备进行分析,一旦发现异常情况,立即触发预警。

(3)数据分析模块将视频监控、环境监测等模块采集的数据进行深度分析和挖掘,形成工地运行数据模型,为工地管理决策提供支持。通过大数据分析技术,可以对施工过程中的风险因素进行预测和评估,为工地安全管理提供决策依据。

3.3 系统测试

    系统测试是智能化建筑施工工地监管系统开发过程中的重要环节,旨在确保系统能够满足预期的功能和性能要求。测试工作主要包括功能测试和性能测试两个方面。

    功能测试是对系统各项功能进行全面验证,确保系统能够正常运行并满足设计要求。主要测试内容包括:人员识别和跟踪功能、危险源识别功能、视频监控功能、无线供电功能、数据采集和传输功能等。测试过程中需要模拟各种典型场景,全面覆盖各种可能的使用情况,验证系统在不同环境和条件下的稳定性。

    性能测试则是对系统的响应速度、吞吐量、并发能力等指标进行评估,以确保系统能够满足实际应用场景的性能需求。测试内容包括:目标检测和跟踪的实时性、大规模视频数据的处理能力、大量传感器数据的采集和处理能力等。通过模拟高并发、大数据量等极端情况,全面评估系统的性能表现,找出潜在的性能瓶颈,并进行相应的优化。

结束语

    智能化建筑施工工地监管系统的设计与实现是一项综合性的工程,需要集成多种先进技术,如深度学习、物联网、无人机倾斜摄影、数字孪生等。该系统可实现对施工人员、设备、材料的实时定位与监控,及时发现异常行为,提高应急响应速度。通过融合BIM、视频监控等数据,构建信息共享、集成的综合管理与决策支持平台,最大化提高项目管理效率和经济效益。未来,该系统还可进一步优化目标检测算法,提高在恶劣环境下的检测精度;融合更多传感器数据,扩展功能;利用5G等新技术,实现远程服务;结合人工智能技术,实现智能化管理与决策。随着技术的不断发展,智能化建筑施工工地监管系统将变得更加智能、高效、可靠,为确保工程项目顺利高质量实施提供有力保障。

参考文献

[1] 王建华. 智慧工地技术在建筑施工起重机械设备安全管理中的应用研究[J].智能城市应用, 2024

[2] 万巧 王杰. 基于BIM技术的高速公路造价管理研究[J].智能城市应用, 2023

[3] 李峥. ABB“物联网＋”彰显互联价值[J].2016:22-23