摘要：本研究探索人工智能技术在建筑工地危险智能检测中的应用，以提高安全性并减少事故风险。人工智能技术综合运用计算机视觉、机器学习和物联网等先进技术，全面识别、监测和预防潜在危险因素，提高安全管理水平。此外，人工智能技术还能减少人为错误，优化决策制定，为建筑工地的安全生产和可持续发展提供有力支持。本研究建议推动人工智能技术与建筑工程深度融合，实现更安全、可持续的未来。

关键词：人工智能技术；危险检测；建筑工程；安全管理

引 言

古往今来，建筑工程一直是全球的重要产业。然而，建筑工地存在着潜在危险，工地事故会造成人员伤亡和财产损失。人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的快速发展为建筑工地危险智能检测提供新的解决方案。AI技术的融合和应用有助于工人及时应对潜在危险因素，提高工地安全性，减少事故风险。AI在该领域的研究备受关注，具有巨大潜力并实践取得了显著成果。

本文旨在探讨人工智能技术在建筑工地危险智能检测中的应用，研究AI对于提高工地安全性和效率的重要性。将介绍不同类型的AI技术，包括计算机视觉、机器学习和物联网[1]的应用，以及它们是如何协作来识别、监测和预防危险。同时分析这些技术在危险检测和安全管理中的作用。

通过深入探讨建筑工地危险智能检测的最新发展和研究成果，本文分析了如何应用人工智能技术以提高工地安全性的见解。这一技术的发展将有望降低事故风险、改善建筑工程质量，在建筑行业发挥关键作用。

一、概述人工智能技术

（一）探索人工智能的基本概念

从哲学的角度看，人工智能的概念是指通过计算机使其能够根据人的主观意志来实现各种任务，并且朝着非人化以及去人化的特征发展[2]，呈现复杂性及不透明性。

（二）应用人工智能技术改善建筑工程领域

在建筑工程领域，人工智能技术被广泛运用，覆盖了项目中的各个阶段，使施工过程更加智能化，推动了建筑工程发展。人工智能技术在建筑行业的应用起步较晚，但是人工智能在建筑结构、施工以及管理领域已取得显著的效果。

1.改进建筑结构

智能建筑结构涉及到建筑物自身的智能化，包括自适应、自监测和自修复能力。人工智能技术可以检测建筑潜在的结构问题，并进行预警[3]。这有助于延长建筑物的使用寿命，减少维护成本，并提高安全性。

建筑工地的安全监测数据和智能建筑结构的监测数据[4]能够共享。可通过建立信息化风险管理平台[5]的手段使得监管人员能够更好地了解建筑生命周期的情况，并做出决策，包括维护、修复和改进工地和建筑结构的安全性和性能。

人工智能技术能够代替人工，如机器人在建筑结构施工中的应用[6]。这提高了工程效率、降低了工程成本，还减少了工人的潜在危险。

2.提升建筑施工与安全管理

人工智能技术能够监测工地上的安全情况，通过视频监控和多源传感器数据融合分析[7]，检测危险行为或情况，及时发出警报，降低工地事故发生的风险。其中建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）技术得到了广泛运用，基于BIM技术，可以建立建筑安全管理系统，用于识别风险因素、管理危险区域和指定安全措施[8]，通过这项技术，能够进一步预防建筑中的坠落事故。

基于人工智能和机器视觉技术的土木工程施工安全管理系统[9]能够实时监测、全面评估、及时响应、科学分析和引入信息化、智能化手段，从而提高施工安全水平、降低成本、提高效率。

人工智能技术为建筑施工和管理提供了决策支持，提高了效率、降低了成本、提升了质量和安全性。随着技术的进步，人工智能在建筑行业的应用前景将继续扩展，有望改善整个建筑生命周期[10]的管理和执行。

二、建筑工地危险情况

（一）分析常见的建筑工地安全问题

目前来看，建筑工地的安全问题是由多方面因素组成的，不同的安全问题也引发了不同规模的危险灾害。常见的安全问题有以下几点

1.改善安全管理

在施工过程中，人员的安全管理是最基本的问题。监工和工人都有责任承担这个问题。安全管理问题的隐患包括规章制度不完善、责任意识不明确以及对安全资金的合理投入不足。为了解决这些问题，施工单位需要重视建立健全的安全管理规章制度，进行安全教育培训，以及合理分配工人任务[11]。

2.优化消防安全措施

施工现场中，工人常常忽视消防安全，导致火灾事故、经济损失和人员伤亡。消防安全问题的重要隐患包括可燃物和易燃物的堆放、消防设施的数量以及临时线路的使用情况[12]。因此需要加强施工现场消防安全技术规范，严格遵循用火用电标准。

（二）评估现有的安全措施及面临的挑战

建筑施工安全的重要性在于维护人民群众的生命财产安全，承担着重大社会责任。频发的安全事故给社会和企业带来沉重的经济和社会损失，传统安全管理方法需要创新。

传统安全管理方法存在多方面的局限性，包括人工巡查容易漏检误检、缺乏科学性和系统性，无法全面评估安全风险、无法实时应对施工场地的动态变化、缺乏数据支持无法科学分析和预测安全情况，以及缺乏信息化和智能化手段无法满足现代建筑施工的需求。因此，需要引入新的技术手段来提高施工安全水平。

三、案例研究和实际应用中的智能建筑工地危险检测

近年来，随着我国建筑行业的迅速发展，传统的工地安全管理体系渐渐无法满足现阶段建筑工程行业的需求[13]，以下将对一些国内外已存在的用于建筑工地危险检测的人工智能技术的案例进行研究并且对其效用进行分析。

（一）基于音频传感技术的工人危险检测

目前比较时兴的是一种基于音频传感技术和人工智能的声音检测模型[14]。该模型利用设备声音数据检测碰撞危险，并在工程现场进行实际应用。通过收集推土机、压路机、起重机等大型机械装置产生的声音数据并进行特征提取并建立机器学习模型，通过大量实验与数据分析过后，能够自动检测碰撞产生的危险，并且在工程现场进行实际运用和调查，发现所提出的模型能够正确的检测设备并且能够及时的通知工人危险的到来，以实现危险检测。

（二）基于YOLO算法对于施工现场的危险检测

使用YOLO（You Only Look Once）算法能够对施工过程中不安全的情况进行捕捉并预测，可以使用倾斜摄影技术，实现视觉定位[15]。YOLO算法在施工现场危险的预测方面具备着重要的应用潜力。其具体体现在以下几个方面：

1.实时危险检测

YOLO算法具有实时性，可以在图像和视频流中实时检测多个目标，并提供目标的类别和位置信息。将该技术应用于建筑工程领域，可以实时监测工人、设备和材料的动态信息，快速发现潜在的危险行为和情况。

2.多类别检测

在施工现场通常同时存在多种危险源，例如高空作业、电气设备、机械设备等。YOLO算法能够同时检测多个类别的目标，实时检测施工现场工人是否佩戴安全帽、安全带、工作服、安全手套等，保障工人的安全。YOLO算法还能够监测设备和机械，包括吊车、挖掘机、搅拌车等，并追踪它们的状态和位置。它还可以检测工人手中的工具和机械装备，确保符合规定和安全要求。此外，该算法能够识别建筑材料的位置、数量和结构安装情况，确保材料的质量和正确使用，避免浪费和施工质量问题，同时保证结构的稳定性和安全性。在高空作业监测中，YOLO算法能够识别工人的位置和姿态，确保他们遵守安全操作规则。

3.异常行为检测

YOLO算法还可用于检测工人的异常行为，如在危险区域停留时间过长、个人防护装备装备不当等。通过分析这些异常行为，能够预测潜在的危险事件。

四、实施人工智能技术面临的挑战

在建筑工地上实施人工智能技术用于危险检测无疑是对传统建筑工程行业的一个挑战，这些挑战影响了技术的有效性和可持续性。以下是在实施过程中可能会遇到的主要挑战。

（一）解决数据质量与多样性问题

获取准确且多样化的建筑工地数据是具有挑战性的任务。数据集可能存在错误标注、噪声和异常数据，对模型训练和泛化能力产生影响。此外，不同建筑工地环境下的危险事件特征差异大，因此需要具有多样性的训练数据。

（二）处理隐私与伦理问题

在使用人工智能监控技术时，需平衡监控和隐私保护，避免侵犯工人隐私权。保护个人信息和隐私是一项重要的考虑因素，包括避免记录私人行为、泄露工人位置等。同时，数据的存储和传输需要采取高度安全措施，以保护数据免受潜在的网络攻击。

结 语

本研究旨在探讨人工智能在建筑工地危险智能检测中的应用。通过案例研究和分析，得出人工智能技术能够提高建筑工地的监测和预警能力并有效防止安全事故发生。音频传感技术和YOLO算法等应用为实时危险检测、多类别检测和危险预测提供了有效手段。

此次研究建议深化人工智能技术在建筑领域的应用，结合机器学习和深度学习，开发智能化、高效化的安全管理系统。同时，加强数据质量和多样性管理，解决隐私和伦理问题，加强工人培训，提升系统的可解释性和用户信任度。

人工智能技术在建筑工地危险智能检测中具有广阔前景和重要意义。跨学科团队的合作将确保其顺利实施，推动建筑工业的技术革新，提升行业的安全标准和效率水平。希望本研究能为学术研究和实际工程实践提供有效参考，指导未来发展。

参考文献：

[1] María M，José M G，Autilia V， et al. An Internet of Things and Fuzzy Markup Language Based Approach to Prevent the Risk of Falling Object Accidents in the Execution Phase of Construction Projects[J]. Sensors，2021，21（19）.

[2]王亚明. “人工智能”概念的哲学分析[D].东南大学，2020.DOI：10.27014/d.cnki.

朱书杭 2003年2月，男，浙江嘉兴，吉林外国语大学人工智能专业本科生在读

吉林外国语大学2022年度21级大学生创新创业训练计划项目，项目名称：人工智能技术在建筑工地危险智能检测中的应用研究，项目编号S202210964007