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AI视频识别系统助力传统工地数字化转型

2021年09月30日
        AI视频识别系统助力传统工地数字化转型

        随着我国建设工程规模不断扩展,建筑业信息化成为衡量我国建筑业现代化水平的重要标志。

        目前传统的施工工地往往面临着以下难点:

        1、监管难度大,施工环境复杂,分布广。

        2、安全事故多,作业流程节点多,缺乏有效的实时监控。

        3、人员管理难,工地人员多,流动性强,进出管理难,实名考勤管理难。

        而无论在任何行业,安全生产才是最主要的,因此为保障建设工程领域作业人员的安全,又能体现工地的信息化管理,方便管理人员便捷管理,铱微云推出了AI视频识别系统,该系统通过在施工现场安装各类摄像头,配合AI视频算法,分析挖掘前端视频图像数据,提供人员、环境、设备、物料等安全风险事件识别和报警服务,有效节约人力成本,实现对施工现场的全方位实时监控,满足不同工地应用场景的人员安全、财产安全的管理需求。
AI视频识别系统助力传统工地数字化转型
        AI视频识别系统产品价值

       1、通过智能安全帽内置的传感器和AI算法,实时监测劳务人员是否佩戴安全帽、穿戴反光衣,有效防止因疏忽造成的意外事故,避免潜在安全事故,提高监管效率。

        2、全天24小时多点位监控,真实反映现场施工实况,避免物品丢失或失窃,保护工地人身财产安全。

        3、实时监控,动态易查,危及情况一键告警,实现管控集中处理,适应企业、项目多级管理。

        AI视频识别系统功能特点

        1、安全帽识别:自动识别现场工人并检测工人的安全帽佩戴情况,当工人在施工区域没有佩戴安全帽时,会触发报警,并将画面截图上传后台。

        2、反光衣检测:针对夜间施工人员,交通指挥人员等特殊环境工作人员,进行穿戴反光衣检测,有效防止因未穿反光衣造成的意外事故,实现低成本高效率的监管。

        3、危险行为识别:基于人工智能视觉分析技术,自动识别检测区域内抽烟和打电话的动作。若检测到人员有吸烟或打电话动作,可立即报警,报警信号同步推送至管理人员,防范因烟火带来的火灾,避免潜在安全事故,极大地提升了工作区域的管控效率。保障了工作人员的安全。

        4、人员聚集监测:当监测到人群大量聚集是主动触发报警装置,并自动上传信息至指定管理人员。

        5、摔倒识别:基于安全帽内置的传感器,配合现场摄像头,自动识别如施工区域内人员摔倒行为,及时救援,提高人工监管效果,保障生命安全。

        6、周界入侵告警:通过对施工工地设定警戒围墙区域,一旦有可疑人员靠近或攀爬围墙时,系统将锁定目标在画面中的位置,对可疑人员发出警告,同时提醒值班人员注意,及时制止。

        7、烟火预警:基于大规模烟雾场景数据识别训练,配合摄像头实时监控各区域内烟雾动态情况,定位烟雾发生区域,立即告警迅速救援。

        本文由铱微云UWB室内定位系统小编整理发布,铱微云物联网专业提供UWB定位、UWB室内人员定位、室内人员定位、超宽带室内定位、二维定位、UWB高精度人员定位、室内定位系统、uwb定位系统、高精度人员定位系统等产品及整体解决方案,提供定位基站、定位标签的免费询价和技术方案。


TAGS:AI视频行为监控   物联网   
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