AI视觉大模型智慧工地解决方案

AI视觉大模型智慧工地解决方案

概述

传统的工地管理方式由于信息传递滞后、监管手段单一，很容易造成现场管理混乱、安全事故频发、施工数据更新不及时等一系列问题。与此同时，人力资源的配置不足进一步加剧了监管盲区的存在，严重影响施工项目的进度、质量与安全。

施工工地通常具有建筑工程体量大、作业环境复杂多变、施工人员流动性强等特点，这些因素叠加使得对人员、车辆、物资的实时管控变得尤为困难。工地现场往往存在诸多安全隐患，例如设备操作不规范、人员进出无序、高风险区域缺乏实时监控等。由于缺乏智能化的监管手段，施工过程中难以实现对安全风险的早期识别与预警，更无法做到事前防范，致使安全事故屡屡发生，给企业和社会带来巨大的经济和声誉损失。

智慧工地方案充分考虑政府、企业、施工方等多方主体的监管需求，融合现代信息技术，实现对建设项目全流程的高效、精准管控。该方案不仅是解决当前工地管理难题的有效路径，也代表了建筑行业与“互联网+”深度融合的发展趋势。当前，政府监管部门及相关建筑企业对于建设信息化、智能化的工地管理平台有着迫切需求。人工智能、大数据分析、云计算、物联网等前沿技术的综合应用，正逐步推动建筑业向数字化、智能化方向转型升级，从而实现更安全、高效和可持续的发展。

方案介绍

方案概述

宝立科技术边缘计算一体化解决方案，运用“互联网、边缘计算、视频AI”等技术，打造智慧工地智能视频监管解决方案。方案围绕施工现场人、机、料、法、环、各个环节，将现场系统和硬件设备集成至统一的视频智能分析与管理平台，实现对工地数据的实时、动态全面采集、监控、分析与处理等，利用AI视频识别技术监测现场的人员违规操作及安全隐患，实现施工现场隐患“早发现、早预警、早处理”，全面提升工地场景智能化管理能力。

AI硬件

边缘计算服务器是宝立科技推出的软硬一体的AI边缘计算硬件设备，含多种规格型号，硬件内部署了五十多种AI算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析，并上报识别结果，并能进行语音告警播放。算法可按需组合、按场景配置，平台支持前端设备管理、实时视频预览、告警推送、取证抓拍、算法在线加载及优化、数据态势分析大屏等。

硬件性能高、速度快，功耗低、易安装、易维护，操作简单、即插即用，同时拥有丰富的北向API接口，支撑上层业务应用大平台，可应用在工地、园区等场所、行业领域中。

方案架构

场景1：

场景2：

核心功能

AI视频智能分析

人员规范着装识别

对进入作业区域的工作人员自动检测与识别是否佩戴安全帽、穿着反光衣/工服等，若未按照规定着装则将触发告警，联动语音进行提醒。通过实时视频监测和预警在岗工人是否按照要求做好安全防范措施，减少安全事故发生。

安全帽检测：自动检测划定区域内的人员是否佩戴安全帽，未戴则触发告警。

反光衣检测：自动检测划定区域内的人员是否穿着反光衣，未穿则触发告警。

工服检测：自动检测划定区域内的人员是否穿着工服，未穿则触发告警。

人员违规行为识别

目前在工地第一线作业的工人中，农民工群体占据了相当大的比例。根据相关行业统计，这一比例普遍介于50%至70%之间，而在某些施工项目中，农民工的比例甚至高达95%以上。由于其中相当一部分人员未接受过系统、专业的岗位安全培训，他们对施工现场的危险源和安全隐患认知较为薄弱，自我保护意识不足，在实际操作过程中常常出现不规范甚至违规作业行为，进一步增加了安全事故发生的风险。

针对这一问题，可通过部署AI边缘计算视觉识别设备实现对施工现场的智能监管与实时预警。该系统利用计算机视觉和深度学习算法，能够对监控画面进行实时分析，自动识别并预警多种违规行为，有效提升工地安全管理效率。具体功能包括：

抽烟识别：系统可自动检测固定监控区域画面内是否有人员正在抽烟，通过融合手势识别、烟雾检测等多维度判断，显著减少误报率。一旦识别到抽烟行为，将立即触发告警机制，进行实时抓拍与记录，并通知相关人员处理；

玩手机识别：系统能够自动识别监控范围内是否有人员长时间使用手机进行游戏、浏览等与作业无关的行为。一旦检测到该行为，将立即抓拍图像并发出告警提示，助力管理人员及时制止此类分散注意力的行为；

打电话识别：系统还可自动检测画面中是否有人员在作业过程中违规使用手机拨打电话。识别到该行为后，将迅速完成图像抓拍与告警上报，加强对作业规范的监督力度。

此外，该系统还可扩展应用于未佩戴安全帽、高空作业未系安全带、区域入侵等其他典型违规场景的识别与预警，从而构建更为全面、智能的工地安全生产防控体系。

区域入侵检测

对工地危险区域如滑坡、基坑等，以及仓库、配电房等重要场地划定警戒区，通过安装智能监控设备和传感器系统，自动侦测与识别人体活动。当有人员进入监测范围内，系统会立即触发声光告警装置，并自动抓拍图像或视频记录，实时将预警信息推送至安全管理平台，从而及时阻止危险区域内的人员区域入侵事件，有效防止发生安全事故，提升工地整体安全防护水平。此外，系统还可集成人脸识别技术，区分授权人员与未授权入侵，进一步优化监控效率，确保关键区域的安全管理万无一失。

在岗离岗检测

关键岗位的人员值守在工地管理中非常重要，这些岗位通常涉及安全监控、进出管理、设备操作等核心职责，一旦出现人员离岗、睡岗或职责疏忽，可能引发安全事故、财产损失甚至人员伤亡，造成不可估量的后果。因此，建立可靠的在岗状态监测机制是施工现场管理的一项基础且关键的工作。

通过将值班室、保卫室等区域的监控摄像头接入智能分析网关，可实现对人员离岗、睡岗等行为的自动识别与实时告警，有效提升岗位管理的效率和响应速度。该系统主要提供以下两种检测功能：

离岗检测：利用图像识别算法自动检测预设区域内的人体目标，实时统计区域内的人员数量。当识别到人员数目低于设定阈值，且持续超过预设时间，系统将自动触发告警，通知管理人员及时核查处理。

睡岗检测：通过行为分析模型，系统能够识别人员是否处于睡眠状态。一旦检测到划定区域内的人员存在趴伏、低头持续时间过长等睡岗行为，将立即抓拍现场图像并生成告警事件，提醒相关人员介入处理。

借助智能视频分析技术，工地管理方可实现对关键岗位工作状态的全程可视、可查、可预警，显著提升岗位管理的精细化水平和应急响应能力。

客流量统计

通过人头+人形识别、人形跟踪、ROI区域等算法可以精准得出每个区域的详细人流情况，减少误报。

周界入侵检测

自动检测系统通过实时视频监控与智能分析算法，持续对预设的警戒区域进行监测，精准识别人员翻越围墙的行为。一旦检测到异常入侵，系统立即触发声光告警装置，同步抓拍高清图像并生成详细事件记录（包括时间、位置及视频证据），同时支持通知安保人员及时处置。该功能有效提升工地周界的安全防护水平，实现全天候自动化监管，降低人工巡检成本，保障施工现场的封闭管理要求。

烟火消防检测

对工地的消防安全场景进行智能化监管，主要基于AI视觉分析技术，实时检测固定区域监控画面内是否存在烟雾、火焰等消防风险隐患。系统能够实现对多个监控点位的同时分析，有效识别早期火情特征，减少误报和漏报。当识别到异常时，平台将自动发出告警信号，并通过短信、App推送等方式及时通知相关安全管理人员，同时记录事件详情包括时间、位置及视频片段，为隐患排查与事后处理提供依据，全面提升工地消防安全管理的效率和响应速度。

视频融合汇聚

海量资源接入

平台能够将工地各区域内已部署的各类摄像头快速、便捷地接入系统，实现对分散视频监控资源的统一汇聚与集中管理。通过设备树结构，平台支持按区域、功能等多种维度对设备进行分组和分级管理，并依据用户角色灵活配置操作权限，从而实现高效、统一的全域监管，显著提升管理效率与响应速度。

平台兼容多种主流协议，包括国标GB/T28181、RTMP、RTSP/Onvif，以及设备厂商私有协议如海康Ehome、海康SDK、大华SDK、宇视SDK、华为SDK、萤石SDK、乐橙SDK等，支持各类终端设备的广泛接入。借助高效的资源调度与轻量化接入技术，平台能够实现海量视频监控设备的统一管理、远程配置控制与智能分析应用，满足大规模视频监控系统的运行需求。

平台具备优秀的兼容性和扩展性，可覆盖目前市场上绝大多数视频监控设备。在项目部署过程中，能够充分利用现场已有设备，将其快速融合至整体视频网络中，有效避免设备重复投资和大规模更换，既显著降低了系统实施难度与周期，也大幅节约了建设成本。同时，系统维护简便，管理界面友好，极大减轻了后期运维的复杂度和人力投入。

高清视频监控查看

利用部署在工地各个区域的监控视频系统，可对工地人员、设备、工程车辆等全场景进行实时、全面的监管，有效提升安全管理水平和作业效率。视频平台支持单画面、多画面灵活显示，用户可根据需要选择任意一路或多路视频进行观看，视频窗口数量提供1、4、9、16个可选配置，还支持视频轮巡播放功能，自动切换不同摄像头视角，从而显著提高监管效率和覆盖范围。

该平台可兼容多种标准视频流格式，包括RTSP、RTMP、HTTP-FLV、WS-FLV、HLS、WebRTC、WS-FMP4、HTTP-FMP4等，确保无缝集成和高效传输。这使得远程访问变得极为便捷，能实现跨PC端（如Windows、Mac、Linux系统）、手机端（Android和iOS设备）、微信端、以及电视墙或电子大屏等多终端、多平台的视频观看。此外，通过部署电子大屏或电视墙，监控视频可以轻松上墙显示，实现集中监控和指挥调度，让工地的可视化监管更加灵活和智能化。

即使监管人员不在视频监控室内，也能通过智能手机、平板等便携终端设备，随时随地对工地的生产运营行为进行日常监控与监督。系统操作界面简洁直观，支持快速切换视图和调取录像，大大提升了使用的便捷性和响应速度，确保工地运营的持续安全和高效。

监测数据回放/存储

平台能根据业务场景进行识别抓取，形成专业化的场景识别数据，并且支持录像的检索与回放。监控视频抓取数据可采用多种方式进行存储，监管人员可随时查看视频录像，进行抽查回放、对异常事件进行视频调阅、追溯。

支持自定义存储时间；

支持录像的检索、下载与回放，回放可通过时间轴精准控制播放；

支持多种存储方式包括：本地存储、服务器存储、云存储。

设备统一管理

平台能够将工地所有区域的设备进行集中接入与统一管理，全面支持设备树的多级分组、权限与角色的分配及管理等功能，从而实现对各个区域内视频监控资源的明晰化、细致化管理目标。具体而言，该平台具备以下核心能力：  

支持实时监测接入设备的运行状态，包括设备在线、离线、故障等状态指标，并通过告警机制通知监管人员，以便及时排查和处理异常设备，确保系统稳定运行；  

提供灵活的设备分组功能，允许用户根据工地区域、设备类型或管理需求进行多级分组和分级管理，同时支持对管理人员分配细化的操作权限，例如设备运维、配置修改、数据增删改查以及视频实时查看与回放权限等，从而实现工地视频监控资源的精细化管理与高效协同。  

此外，平台还可集成数据分析工具，辅助用户优化设备部署和运维策略，进一步提升整体管理效率与安全性。

云台控制/语音对讲

若工地接入的设备具备云台功能，则可以在平台进行云台控制，支持PTZ控制镜头调焦和转向，可以查看更多监控细节。

支持通过语音广播与对讲功能实现对监控现场的喊话。当有突发事件或紧急情况发生时，监管人员可通过语音对讲进行应急指挥，快速响应，及时处置，将事件的影响降至最低。

具体包括：

支持平台和设备之间进行直接喊话；

支持GB/T28181协议、海康SDK、Ehome协议等对接的语音对讲；

支持音频降噪回声处理。

设备地图位置全景

依托平台的GIS电子地图功能，可以实现设备在电子地图上的实时定位与便捷查看监控视频，当监测到异常事件时，监管人员可根据设备的位置，及时定位故障点并前往现场查看与处理。

数据共享

平台能与上下级监控平台实现对接，开放相应的视频调用和管理权限，支持各级数据互通，一方面能打通工地内部的数据流，破解“信息化孤岛”困境，另一方面也能满足多监管单位的协同监管、数据共享共用、信息互联互通等需求，例如：总部可以查看各个分部工地的监控视频，便于协助监督。

智能告警/消息上报

平台可对监控设备上传的异常及AI动态监测的异常情况，进行告警上报与消息推送；支持将告警信息分级分类，并将其变成动态监管的重要指标参数，进一步提高工地的监管精度。

告警消息可通过语音、短信、邮件、微信等方式推送给监管人员，以便监管人员及时处理机器与设备的异常、做到“早发现、早处理”。

可视化数据

平台通过对工地数据的采集与处理，能实现可视化、综合化、智慧化的数据融合分析、管理与展示，包括：

服务器设备数据统计：能看到包括CPU、硬盘、内存等使用情况；

点位设备统计：展示在点位上的所有在线设备和离线设备；

类型统计：展示所有算法的告警类型以及每个告警类型产生的告警数量；

近1个月告警趋势：一个月内产生的所有告警类型的趋势走向统计；

实时告警：实时滚动产生的告警；

地图分布：显示所有接入的边缘计算服务器在这个地图上的位置标点。

智能分析网关设备管理平台界面

视频融合平台界面

平台优势

产品性能与特点优势

低功耗高性能：边缘计算单元采用专用AI芯片，基于ARM64位能效比架构，低功耗、高集成度。四核配置，支持多线程任务处理，功耗0.5-2W，单路视频分析延迟＜500ms，支持7×24小时连续运行。

易部署与跨品牌兼容：即插即用硬件与图形化配置界面，支持零基础快速搭建；兼容海康、大华等主流摄像机RTSP接入，适配ONVIF协议及4G/RTMP流等特殊场景。

可扩展与多算法协同：支持算法模型定制与算力扩展，满足危化品识别等个性化需求；单路视频可同时运行人员检测、火焰识别等多种算法，实现“一屏多检”。

多端联动与闭环处置：报警时同步触发本地弹窗、语音播报、远程推送，支持与门禁、消防系统对接，形成立体防护网络。

平台核心优势

部署快、即装即用：无需破坏原有环境，增加视觉AI算力服务器等硬件后简单配置即可使用，界面支持定制化修改。

系统开放度高：设备兼容度高，无需开发适配组件即可将传统摄像头升级为AI工具；支持分析模型动态扩展与外部数据共享，可对接指挥调度、应急响应系统。

远程运维与无人值守：具备自诊断、在线升级、日志查询等功能，支持批量配置与状态监控，降低维护成本，保障长期稳定运行。

高效大屏展示：提供即装即用的大屏分析能力，支持定制化界面与多终端同步投射，直观呈现全域态势。

产品对应市面上产品的主要优势

解决的核心问题

传统摄像头功能局限问题：传统摄像头缺乏专业研判预警能力，专业摄像头适用场景单一，无法满足多场景视频分析需求。

硬件升级成本高问题：无需大规模更换现有摄像头，通过统一算法框架适配模拟信号、网络高清及智能摄像头等多种输入源，降低硬件升级成本。

视频数据利用效率低问题：通过视觉大模型实现对多类行为、状态、事件的统一理解与分析，提升视频资源利用效率。

运维与管理复杂度问题：远程运维功能减少现场介入需求，动态扩展模型与数据共享能力解决个性化需求与跨系统协同难题。

为管理带来的提升

从“事后追查”到“事前预警”的模式转变：通过行为识别、异常检测等AI能力，提前发现安全隐患（如校园学生留置、园区翻越围墙等），减少事故发生。

管理效率与应急响应提升：实时告警推送、多端联动及闭环处置机制，缩短响应时间，如烟雾火险报警可联动聚焦现场画面并推送负责人。

运维成本与人力成本降低：无人值守与远程运维，统一管理平台降低多设备维护复杂度；减少人工巡检的人力成本。

数据驱动的精细化管理：历史数据回溯分析（如校园留置数据），重构分析模型发现问题的规律；多维度标签标注（如异常行为分类），辅助优化管理策略。