摘要：人工智能（AI）技术在建筑工程安全管理领域具有广阔的应用前景。本文针对传统安全管理系统存在的痛点，设计并实践了一套基于AI的智能安全管理系统。该系统融合计算机视觉、机器学习等AI技术，实现了对施工现场的实时监控和智能分析，及时发现并预警潜在安全隐患，大幅提高了安全管理的效率和准确性。系统架构、关键技术及实践案例在本文中均有详细阐述。AI安全管理系统不仅降低了人工管理成本，更重要的是提升了建筑工程的总体安全水平。本文还分析了该系统在实施过程中遇到的挑战，并就未来发展提出建议。

关键词：人工智能；建筑工程；安全管理系统；计算机视觉；机器学习

引言：

建筑工程是一项复杂的系统工程，安全问题一直是行业内亟待解决的重大挑战。传统的人工安全管理模式不仅成本高昂，且存在漏管盲区，难以应对日益增长的安全风险。随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，基于AI的智能安全管理系统应运而生，为解决建筑工程安全管理难题带来了全新的机遇。

1.传统建筑工程安全管理系统存在的问题

传统安全管理系统高度依赖人工监管，需要大量的安全管理人员长期驻守在施工现场，对工人的操作行为、机械设备运转情况等进行现场监督。这种管理模式不仅耗费大量人力成本，而且人工监管的精力和效率有限，容易出现疲劳失察的情况，无法对施工现场的安全隐患实现全天候、全方位的监控。

施工现场环境复杂多变，存在噪音、灰尘、高空作业等多种安全风险。传统安全管理系统主要依赖人工监管和事后检查，对于瞬时发生的安全隐患难以及时发现和制止。同时，由于缺乏自动化的风险识别和预警机制，管理人员无法对安全隐患进行有效评估和及时响应，导致管理效率低下，难以从根本上杜绝安全事故的发生。

建筑工程施工现场往往面积广阔、环境复杂，存在诸多视线死角和易被忽视的区域[1]。传统的人工监管无法覆盖全部区域，难免会出现漏管盲区。如果在这些区域发生安全隐患，将极易被忽视，从而酝酿更大的安全风险。此外，有些隐患的发现需要专业的检测设备和技术手段，远非人工监管所能发现和处理。

由于受制于人工监管的能力和水平，不同的管理人员在安全管理实践中往往存在标准不一的情况，缺乏统一的执行标准。这不仅会导致管理流于形式，也容易让不同工地的安全管理工作出现差异，无法达到应有的规范化水平。传统的人工监管模式缺乏对安全管理数据的有效采集和积累，大量有价值的管理信息无法被保留下来，无法为后续的风险评估和隐患治理提供数据支持。同时，这些缺失也给安全管理的持续改进带来阻碍，限制了管理水平的提升。

总的来说，传统建筑工程安全管理系统的人工监管模式存在诸多缺陷，急需通过新技术手段对其进行革新和改造，以提高安全管理的效率、精准度和覆盖面，从根本上杜绝安全事故的发生，保障建筑工程的顺利施工。

2.基于人工智能的智能安全管理系统

智能安全管理系统采用分布式架构设计，由数据采集层、数据传输层、数据处理层和应用层组成。数据采集层布置在施工现场，负责通过摄像头、传感器等设备实时采集图像、视频和其他数据;数据传输层将采集到的数据安全高效地上传至云端;数据处理层利用AI算法对上传数据进行智能分析和处理;应用层将分析结果呈现给管理人员，提供决策支持。

系统的核心是计算机视觉和机器学习两项AI技术。计算机视觉技术可以对施工现场画面进行智能识别，精准检测出违规操作行为、机械故障、人员伤亡等安全风险;而机器学习算法则可以基于海量历史数据，对视觉识别结果进行智能分析和风险评估，实现精准的预警和管控。

智能安全管理系统集成了实时视频监控、智能行为识别、风险预警与管控等多个功能模块。实时视频监控模块可以24小时不间断对现场进行拍摄;智能行为识别模块对拍摄画面进行AI分析，识别出危险操作等风险行为;风险预警与管控模块则根据识别结果，发出预警并提供应对措施建议。 相比传统的人工监管，智能系统的自动化程度更高，可以实现全天候不间断的自动监控，不受人力和精力因素的影响。同时系统还能主动学习，持续优化自身的识别和分析能力。这不仅大幅节省了人力成本，更提高了安全管理的专业化和标准化水平。

智能系统将施工现场的所有视频画面和识别数据全程保留，为后期的安全分析和事故追查提供了完备的数据支持。管理人员还可以基于这些数据，制定更加科学的安全防范措施，持续改进管理水平。

总之，基于人工智能技术构建的智能安全管理系统，可以充分发挥AI在视觉识别、模式分析等方面的优势，弥补传统管理模式的诸多短板，为建筑工程的安全施工保驾护航。未来这一系统必将成为建筑安全管理的发展趋势。

3.智能安全管理系统的实践案例

案例一：某高层住宅工程施工现场

该工程引入了基于AI的智能安全管理系统，在数百个监控点布置了高清摄像头，覆盖了全部施工区域。系统通过计算机视觉技术，能够准确识别出工人不系安全带、操作机械时手机走神等各种违规行为，并第一时间发出预警，提醒现场管理人员及时制止。同时，系统还可以检测施工机械的运转状态，对可能出现的故障提前预警。

该系统的应用，大幅提高了现场安全管理的效率和覆盖面，整个施工过程无一重大安全事故发生，圆满完工。

案例二：某城市轨道交通工程

这一地铁工程施工线路长达几十公里，沿线分布着数十个施工点和几个地下车站的修建工地。施工环境极为复杂，管理难度很大。智能安全管理系统通过机器学习算法，对沿线所有施工现场的视频数据进行智能分析，及时发现并预警各类安全隐患，并根据危险级别自动派遣应急响应人员。

实践证明，有了AI技术的支持，管理人员能够快速高效地应对突发状况，确保了整个线路工程安全有序推进

4.应用过程中的挑战与未来展望

尽管基于人工智能的智能安全管理系统在建筑工程领域取得了卓越的实践成效，但其应用和推广过程中也面临着一些挑战和困难，需要行业内外的共同努力来加以克服和解决[2]。智能系统对海量高质量数据的需求极大，但建筑工地环境复杂多变，对数据采集带来诸多挑战。如灰尘、光线等干扰因素可能影响图像数据质量;同时隐私保护政策也会对现场人员画像数据的采集带来限制。因此，如何在复杂环境中获取高质量的训练数据，是系统应用所面临的重大挑战之一。

现有的AI视觉识别和分析算法，虽然已经达到较高的精准度，但仍然存在一定的误识别率。对于一些极端和罕见的危险情况，算法的准确性和鲁棒性还需进一步提升。否则，系统的预警结果可能存在遗漏和误报，影响管理效率和系统可信度。

结语：

AI技术赋予了建筑工程安全管理全新的生命力。本文设计并实践了一套基于AI的智能安全管理系统，融合了视觉识别、机器学习等技术，实现了施工现场的智能监控和风险预警，大幅提升了管理效率和精准度，为建筑工程的安全施工保驾护航。尽管在实施过程中面临诸多挑战，但AI安全管理无疑将成为未来建筑工程安全管理的发展趋势，未来仍需持续优化算法，扩大系统应用场景，促进行业内安全管理水平的整体提升。

参考文献：

[1]孙啸天.基于人工智能和大数据技术的建筑工程质量风险识别与评估研究[J].中国质量万里行，2023，（11）：56-58.

[2]龚财君.人工智能技术在建筑工程中的优势探析[J].房地产世界，2022，（15）：125-127.

作者简介：刘晓晨（1985.10）男  汉族 硕士 讲师、工程师 研究方向：建筑工程技术