基于计算机视觉的建筑施工现场安全智能监控系统研究

作者简介：杜非凡（1992.05—），男，汉族，山东平度人，本科，工程师，主要研究方向为建筑工程。999Sep58··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.2021.1感知层感知层的关键是保证“画面可解释、链路可持续”。现场布设通常以固定枪机、球机与广角相机为基础，在出入口、临边洞口、脚手架通道、塔吊与吊装影响区、卸料平台等点位补充近距离视角，用于PPE与细部行为的识别；在作业强度变化或工序切换频繁的区域，单一视角往往会因遮挡与逆光出现盲区，需要通过机位交叉或局部补点维持覆盖质量。必要时接入人员定位（UWB/蓝牙）、门禁、设备状态与环境量（风速、粉尘、照度）等信息，这些信息不追求全面采集，而用于解释“为何此时需要更严阈值”或“告警是否应升级”。采集侧统一时间戳与点位元数据，镜头侧配置低照补光、防抖与防尘功能，保证在雨雾、夜间与高粉尘场景下仍能输出稳定画面。传输侧以有线为主，无线为辅，边缘网关负责码流汇聚、带宽自适应、断点续传与加密传输，避免现场网络波动造成事件链路断裂。1.2处理层处理层以边缘计算与云端平台协同为基本形态，其分工由“实时性需求”与“治理需求”共同决定。边缘侧面向现场即时干预，完成解码、抽帧与ROI裁剪，结合GPU/NPU做推理加速，输出人员、设备与防护设施的检测结果、轨迹及关键帧，并在本地执行入侵、未戴安全帽、临边停留超时等一级规则，使告警在可接受时延内形成。对画质不稳定或对象过远的片段，边缘侧可降频推理或仅保留事件线索，降低误报与资源占用。云端侧负责跨点位关联与一致性校核，对同类事件进行规则融合与风险评分，并结合项目制度库生成处置策略，同时承担模型管理、版本灰度、样本回流、标注训练与审计留痕。全链路配置数据脱敏、访问控制与可观测性监测，确保在多班组、多分包并行的场景下仍具备可追溯与可管控能力。1.3应用层应用层强调“能用、可管、能闭合”，否则识别结果很容易停留在屏幕上。现场端以告警处置为中心，通过大屏、APP或企业微信推送，明确点位、风险类型、证据片段、触发规则与处置时限，并以工单串联确认、整改、复核与归档，避免出现“收到告警但无人负责”的断点。管理端更关注规律性信息，风险热力图、违规高发时段、班组与分包对比、设备作业合规率等指标用于调整巡检路线与资源配置，使管理动作与数据输出形成对应。监管对接侧通过接口与报表满足留痕、抽查与追溯需求，但接口输出以结构化事件为主，减少对原始视频的依赖。应用层同时提供规则与阈值的可配置能力，使系统能随工程阶段、作业组织和点位变化进行快速调整，而不需要频繁重构底层算法流程［2］。2建筑施工现场安全智能监控系统视频采集与数据预处理模块设计2.1摄像机布设原则摄像机布设应以风险分布和作业组织为依据，而不是单纯追求覆盖面积。点位优先落在高处作业面、临边洞口、脚手架通道、吊装作业影响区与塔吊回转范围、卸料平台、材料堆场、出入口及人车交叉口等位置，这些区域在工序切换、人员更替和运输高峰时更容易出现短时失管，应随施工阶段及时调整机位与视场［3］。视角配置通常采用“广角掌握边界、近距保证证据”的组合，广角承担区域边界识别与入侵判定，近距用于PPE佩戴与细部动作取证。对遮挡频繁或人员密集的关键点位，单机位容易在作业堆叠时失效，交叉机位可显著降低漏检。安装高度与俯仰角需兼顾逆光反光、透视畸变与遮挡风险，避免正对强光源；低照区域补光以可辨识为度，控制眩光对识别的干扰。供电与网络以PoE为主并保留无线备份，边缘网关就近部署以降低端到端时延；点位编号、标定与维护路径统一规范，便于扩容与复用。2.2数据清洗与增强策略数据预处理的重点在于把“不可判读画面”与“可学习样本”区分开来，并维持标注口径一致。采集侧引入画质评估，对严重模糊、强遮挡、过曝/欠曝、雪花噪声、镜头污染等片段进行过滤或降权，避免此类数据进入推理与训练造成误报扩散；对仍具信息量的片段进行去噪稳像、亮度与对比度校正、畸变校正，并统一分辨率、帧率与时间戳，保证跨点位数据可对齐。训练增强面向施工现场的典型偏移：通过随机裁剪与多尺度缩放覆盖远近目标差异，以遮挡模拟提升在拥挤作业面下的鲁棒性，以光照扰动与色彩抖动覆盖阴影、逆光与夜间补光条件；对少样本违规类别采用重采样与难例挖掘，结合伪标签或半监督方式提高样本利用率。数据链路保留“原始—清洗—增强”的可追溯记录，用于误报复盘与迭代评测［4］。3建筑施工现场安全智能监控系统安全风险识别与分析模块3.1风险类型判定逻辑风险类型判定采用“先识别对象，再推断关系，最后结合时序”的逻辑链，以减少单帧误判（见图2）。第一步进行目标检测与属性识别，获取人员/设备/防护设施及PPE佩戴状态，并通过多目标跟踪形成连续轨迹与身份ID。第二步进行空间语义映射，将目标投影到预先配置或自动生成的工区语义图（禁入区、临边线、洞口、吊装区、车辆通道等），计算图1系统总体架构999Sep59··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.202入侵、距离、停留、交汇等空间关系。第三步引入时间维度，基于轨迹的持续性与动作片段判定风险：例如“进入禁区+停留超过阈值”“临边区域逗留+未系安全带”“吊装作业中人员进入危险半径+目标与吊物轨迹交汇”。最后输出风险类别与等级（一般/较大/重大）及置信度，并通过冷却时间、最小持续帧数与多证据校验抑制瞬时误报。图2风险类型判定逻辑3.2多规则协同识别机制多规则协同识别强调“模型结果不直接告警”，而是通过规则引擎将多源证据融合成稳定判断。机制可分三层：底层为模型输出层，提供检测框、属性（PPE）、姿态/动作概率、轨迹与速度等基础特征；中层为规则原子层，将业务可配置的判据抽象为若干原子规则，如入侵（in-zone）、距离小于阈值（distT）、状态缺失（no-PPE）、异常姿态（pose-abnormal）等；上层为协同策略层，支持AND/OR、优先级、投票、置信度加权与时序窗口融合，形成可解释的复合规则。对高风险事件采用“强约束多证据”（如入侵+持续+交汇），对低风险提示采用“弱约束单证据”（如未戴安全帽提醒）。同时引入黑白名单、工序时段开关、点位阈值差异化与自适应校准，使规则随工程阶段和现场组织方式变化而可维护。4建筑施工现场安全智能监控系统预警与信息反馈机制设计预警与信息反馈机制的关键不在于把识别结果“推送出去”，而在于让其进入现场管理链条并形成可执行动作，避免出现画面提示频繁却处置跟不上的情况。机制设计以风险等级、置信度与场景约束共同决定响应强度：对一般性违规，采用轻量提示并设置冷却与合并策略，降低重复提醒带来的干扰；对可能被工序节奏放大的风险，告警同步送达安全管理人员，并附带必要证据以便快速复核；对高危场景则采用强预警并触发人工核查或现场干预，确保在吊装、临边、夜间等敏感时段不因误判或延迟放过关键窗口。信息反馈侧以结构化事件为载体，自动固化风险类型、发生时间、点位位置与证据片段，并将确认、整改与复核结果纳入统一记录，使风险从识别到处置的过程可追溯、可核验，也为后续阈值校准与规则调整提供依据［5］。现场运行中，预警机制的有效性常受两类因素牵制：一是施工组织节奏带来的告警密度波动，二是处置链条的响应能力。以进出场高峰、混合作业集中、夜间照明变化等时段为例，画面目标数陡增、遮挡加重，若仍采用静态阈值与固定推送策略，容易出现同类事件连续触发、处置人员被动追赶的情形，告警反而难以形成实质干预。较为可行的做法，是将阈值、冷却时间与合并规则与工序和时段绑定，在吊装、临边、脚手架拆装等阶段适度提高敏感度，在运输穿插或人员密集的过渡时段加强去重与聚合输出，使告警保持“可处置”的数量级。处置结果若不能及时回写，规则口径很快漂移，误报与漏报难以被定位。将确认、整改、复核的关键字段固化，并与点位、工序同步更新，有助于形成可复盘的运行记录，为后续阈值校准与规则维护提供更可靠的依据。5结语建筑工程施工现场安全风险的生成与暴露具有明显的运行属性，往往在工序衔接、作业面转换与人员流动的间隙被放大，单一技术难以在脱离管理体系的情况下独立化解。计算机视觉进入安全管理，更适合被理解为一种持续的现场感知与证据供给机制：它把分散、瞬时的风险迹象转化为可复核的信息，使管理干预不再完全依赖巡查时点与个人经验。识别结果只有被组织进责任链条，才能形成稳定效用；在这一过程中，告警阈值、规则口径与处置流程的匹配程度，往往比模型指标更能决定系统的实际表现。随着施工条件与作业组织不断变化，保持系统稳定运行并实现规则与模型的协同调整，将决定智能安全监控能否从试点走向常态化应用。参考文献：［1］赵凡.大数据背景下智能监控在建筑施工安全管理中的应用研究［J］.工程与建设,2023,37(01):343-346.［2］谢之茂.智能监控系统在建筑工程安全生产中的应用研究［J］.建筑,2025(08):120-122.［3］庄庆阳.建筑工程中智能监控技术应用探索［J］.城市建筑空间,2025,32(S1):218-219.［4］孔鑫.建筑施工现场智能监控系统的安全管理应用［J］.城市开发,2025(09):113-115.［5］陆晓栋,陆鹏程,陈章.智能技术在建筑施工现场安全管理中的应用与实践［J］.建筑安全,2025,40(08):30-34.999Sep60