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AI 技术在建筑施工安全管理中的应用研究
摘要:在建筑施工安全管理面临诸多挑战的背景下,本文探讨了人工智能技术在其中的应用。通过分析计算机视觉、自然语言处理、知识图谱和大数据分析技术在安全管理各环节的应用实践,揭示了AI 赋能安全管理的新路径,推动安全管理从经验驱动走向数据驱动、从被动应对转向主动预防。研究表明,人工智能与安全管理的深度融合,将显著提升安全管理的效率和水平,为建筑业高质量发展提供有力保障。
关键词:人工智能;建筑施工;安全管理;技术应用
人工智能技术正加速向建筑施工安全管理领域渗透,以其强大的感知、认知与决策能力,为解决传统管理模式的痛点和难题提供了新思路。传统的安全管理方式面临着人力资源投入大、风险识别滞后、事后整改被动等问题,亟需引入新技术手段提升管理效率和水平。将计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、大数据分析等人工智能技术与安全管理深度融合,有望在机器代替人工、风险智能预警、管控措施优化等方面取得突破,推动安全管理从经验驱动走向数据驱动、从被动应对转向主动预防。本文将重点探讨人工智能在建筑施工安全管理中的应用实践,分析 AI 赋能下的安全管理新范式。
一、计算机视觉技术辅助安全监管
在建筑施工现场场景中,计算机视觉主要在智能视频监控、工人安全行为识别以及危险区域入侵检测等方面得以应用。智能视频监控系统借助深度学习算法,针对摄像头所采集到的视频流展开实时分析,能够自动对工人未佩戴安全帽、高空作业未系安全绳等违章行为加以检测,并及时发出预警,以此减少人工值守过程中可能出现的疏漏情况。当下,已经有多家建筑企业在相关项目里对智能视频监控系统展开试点应用,凭借对现场违章行为的自动化识别这一方式,有效地提高了安全管理方面的效率。就提高管理的细粒度与实时性而言,工人安全行为识别能够起到相应的作用。传统的巡查方式很难对每一个工人的施工动作进行持续不断的跟踪,然而基于骨骼关键点检测的计算机视觉技术却可以精准地捕捉工人的姿态,进而判断是否存在违规操作的情况[1]。部分研究机构开发出了建筑工人违规行为检测系统,利用目标检测以及姿态识别算法,达成了对高空作业、起重吊装等高危工序里违规行为的智能监测目的,在很大程度上提升了隐患排查的效率。在建筑施工现场,存在着塔吊、基坑等危险区域,对于人员进出需要实施严格的管控。以往的传统做法是在危险源的周边设置警戒线,依靠人工值守或者语音提示的方式,但其所起到的效果比较有限。而计算机视觉不仅能够实时监测人员是否进入危险区域,还可以对人员的移动轨迹以及接近程度加以判断,从而在潜在风险演变成事故之前及时发出预警。
二、自然语言处理技术优化安全教育培训
在建筑施工安全管理方面,知识库问答、培训考核、语音交互等场景中都能运用自然语言处理,以此提升安全教育培训的针对性与实效性。分散于规范、标准、案例等文本资料中的大量安全知识,靠传统学习方式难以实现快速检索和理解。而利用自然语言处理技术,关键信息可从海量文本中被自动抽取出来,进而构建起结构化的安全知识库,还能开发出智能问答系统。当工人遇到安全问题时,可用自然语言进行提问,相关答案则由系统通过语义理解和知识推理给出[2]。部分建筑企业与AI 公司展开合作,基于行业知识图谱开发出智能安全对话系统,一线工人获取安全知识的效率借此得到了极大提升。在岗前培训和考核环节,自适应学习的实现可借助自然语言处理。系统通过对学员所提交文本答案展开语义分析,能够诊断出学员的掌握程度以及薄弱环节,进而从题库中智能推荐有针对性的学习内容,并且不断对学习路径加以优化。一些企业应用自适应培训系统,依据工种和工作内容的差异生成个性化培训计划,培训效果由此得以提高。在日常巡查进程中,管理人员需频繁记录检查情况并填写大量报告,此项工作耗时又费力。而语音识别和自动报表生成技术能够显著降低管理人员的工作强度。借助语音转文字、关键信息提取等技术,巡查发现可自动生成结构化的安全检查记录和报告,管理效率也因此得到了提升。
三、知识图谱技术赋能风险预警与隐患排查
知识图谱是一种结构化的知识库,通过构建实体及其关系的语义网络,形成可供机器理解和计算的知识体系。在建筑安全管理领域,知识图谱可应用于施工风险知识建模、关联分析、隐患智能识别等场景,从经验驱动走向数据驱动、知识驱动的风险管控模式[3]。
传统的施工安全管理高度依赖专家经验和个人能力,对风险认知的系统性、一致性不足。利用知识图谱技术,可将施工安全领域知识进行结构化表示和语义化组织,形成覆盖事故案例、安全规范、专家经验等的施工安全知识库。基于图谱进行知识推理,可揭示风险事件之间的复杂关联,预判事故的演化趋势。目前,已有研究机构构建了建筑施工安全风险知识图谱原型系统,利用风险推理模型,对典型事故类型的预警准确率有较大提升。
隐患排查是事故预防的关键环节,传统做法主要依靠人工排查,容易遗漏隐蔽隐患。利用知识图谱,可建立隐患场景库,自动生成多维度的隐患排查清单。通过文本挖掘技术,对隐患排查记录进行语义分析,匹配图谱中的相关知识,智能诊断隐患成因。一些研究机构开发了隐患智能识别系统原型,利用知识图谱技术提取隐患特征,在试点应用中显著提升了隐患发现效率。
在事故调查和应急处置中,知识图谱可辅助还原事故场景,溯源问题根因。通过整合事故数据,构建事故案例知识库,运用因果推理算法,生成事故的因果链路,指导制定防范措施。初步研究表明,基于知识图谱的事故分析方法能够快速锁定关键风险点,为事故调查与决策提供知识化支撑。
四、大数据分析技术支撑安全管理决策优化
建筑施工现场每天产生海量的结构化和非结构化数据,传统的数据处理方法难以应对。大数据分析技术可用于施工安全领域数据采集、挖掘分析、可视化展示等环节,为管理决策提供数字化、精细化的依据。
数据是应用人工智能的基础。利用物联网、移动互联等技术,对人员、机械、环境等关键要素进行数字化采集,并基于统一的数据标准实现互联互通,形成完备的施工安全大数据资源池,为AI 模型训练提供高质量样本[4]。一些建筑企业在项目中部署了智慧安全管理系统,通过各类智能设备采集现场海量数据,奠定了大数据分析的数据基础。
基于安全大数据,可利用机器学习算法,从多维度刻画事故发生规律,建立风险评估模型。通过关联规则、决策树等数据挖掘方法,可发现人员、机械、环境、管理等关键要素与事故之间的关联特征,形成数据驱动的风险分级管控策略。一些建筑企业基于历史安全管理数据,建立了高空作业、机械伤害等典型工种或工序的风险评估模型,对事故发生概率进行预测预警,指导了安全资源的优化配置。
可视化分析是大数据技术在安全管理决策中的重要应用。通过多维交互式图表,直观呈现施工安全状态,让管理人员快速洞察风险变化趋势,发现管理短板,优化安全管控措施。目前,多家建筑企业搭建了安全管理可视化平台,集成了安全指标监控、风险地图等功能,管理人员可实时掌握各项目安全现状,基于数据异常进行预警和决策,提高了管理的时效性和精准度。
大数据分析技术让管理决策从经验直觉走向数据驱动,关键在于如何将管理问题抽象为数据模型,并选择合适的分析算法。通过员工违章、培训等数据的关联分析,可精准识别高风险人员,实施差异化管控。利用设备台班、作业量等数据优化资源配置,可在确保安全的同时提升生产效率。将事故数据、风险因素进行多维综合评价,可动态调整安全管理策略。大数据分析正推动安全管理走向精细化、科学化、智能化。
结语:人工智能技术与建筑施工安全管理的融合,开启了“智慧安全”的新篇章。从感知到认知,从决策到行动,人工智能在安全管理各环节的赋能应用,推动建筑业从粗放管理走向智慧管控。随着5G、物联网、边缘计算等新技术与人工智能的协同创新,AI 还将在更多安全管理场景得到落地,推动形成人机协作、多维联动的新型管理生态,为智慧工地建设注入源源不断的创新动能。但同时也要看到,建筑施工应用人工智能尚处于探索阶段,在算法适用性、模型泛化能力、系统鲁棒性等方面,仍面临诸多技术挑战。此外,AI 系统的工程实施、标准规范制定、人才队伍建设等非技术因素也亟需加强。未来,需要产学研用多方协同,围绕建筑施工安全管理需求,加大关键技术攻关力度,加快成果转化应用,探索人机协同的最佳路径,共同推进人工智能在建筑安全领域的创新发展,让科技进步成果更多惠及一线建筑工人,为建筑业高质量发展提供安全保障。
参考文献:
[1]李润亭. 建筑安全管理中的技术创新与实践 [J]. 建材发展导向,2025, 23 (09): 94-96.
[2]陈刚. 基于 AI 技术的建筑施工安全管理策略研究 [J]. 新城建科技,2025, 34 (04): 178-180.
[3]宫语晨. BIM 技术在建筑工程施工安全管理中运用分析 [J]. 城市建设理论研究(电子版), 2025, (08): 136-138.
[4]朱峰. 网络信息化技术在建筑施工安全管理中的应用分析 [J]. 建材发展导向, 2025, 23 (04): 121-123.