方案:AI边缘计算智慧工地解决方案

一、方案背景

在工程项目管理中,工程施工现场涉及面广,多种元素交叉,状况较为复杂,如人员出入、机械运行、物料运输等。特别是传统的现场管理模式依赖于管理人员的现场巡查。当发现安全风险时,需要提前报告,然后找到管理人员进行处理解决,过程十分繁琐。而且,人工管理不能实现24小时检查,不能做到事故发生就立即发现、解决。

面对这些问题,人工智能就能很好的解决。特别是TSINGSEE推出的"AI边缘计算智慧工地解决方案",以云计算、物联网、边缘计算、人工智能等技术为主要依托,通过内置部署的AI算法的智能分析网关,构建软硬件于一体的智慧工地安全生产风险预警智能分析平台,能有效完成现场安全、文明施工、全过程7*24小时的可视化监管,实现施工现场隐患"早发现、早预警、早处理",有效解决传统现场管理机制造成的安全漏洞问题,完成现场安全生产场景的智能监督。

二、平台优势

1)智能物联网

基于5G、大数据、物联网、智能AI、互联网等技术,满足现场风险早发现、早预警、早解决,建设本地化部署的可按需配置的智慧工地物联网管理系统,实现"人、机、物、事"等四大核心要素监控监测和预警处置管理的一体化采集处理、智能预警、联动管控和分级转发的集成管理,从而有效提升风险预控、风险感知、信息共享能力。

2)视频监控

安全管理可视化是提升安全管理水平的一种最直接有效的手段,通过在施工现场布设视频监控摄像机,并通过现场的通讯网络设施,可以做到实时监控,不论何时何地都能随时查看,并且平台还有告警上报功能,一旦发生危险,告警信息就能立即发送到管理人员。

3)智能门禁

人员/车辆进出场监控子系统利用人员门禁系统、车辆道闸系统和人脸识别技术、车牌号码识别技术,对厂区大门、生活区、高空作业设备区域的人员、工程车辆出入进行登记、统计和管理。

4)人员安全监控

采用了神经网络算法和边缘云计算分析技术,对视频监控画面进行实时分析和识别。系统可从摄像头的视频流中抓拍图像,在摄像头可视范围内自动识别人员是否佩戴了安全帽和穿着了反光衣。一旦发现有人员没有按照规定佩戴安全帽、反光衣,系统会进行语音播报,并记录违规行为。

5)现场环境监测

施工现场的各重点监管区域或设备布置监测设备,构建立体化的远程实时监控监测体系,并根据设定阈值例如裸土未覆盖、积水识别、地面裂缝识别等,实现多等级预警通知。

智慧工地建设是一个数据高度集成的过程,以云边端的形式,采集前端子系统的数据为基础,集成各个子系统的应用,最终在云平台上完成集成,并通过互联网进行便捷访问。TSINGSEE青犀智能视频分析系统AI算法引擎中台是一款专门面向各大场景的视频 AI 识别分析系统,提供视频接入、识别报警、任务调度、报警统计等功能,具有算法多、识别准、功能全、性价比高等特点,适用于智慧工地、智慧矿山、智慧食安、智慧水利、智慧社区等场景。

相关推荐
余炜yw36 分钟前
【LSTM实战】跨越千年,赋诗成文:用LSTM重现唐诗的韵律与情感
人工智能·rnn·深度学习
莫叫石榴姐1 小时前
数据科学与SQL:组距分组分析 | 区间分布问题
大数据·人工智能·sql·深度学习·算法·机器学习·数据挖掘
如若1231 小时前
利用 `OpenCV` 和 `Matplotlib` 库进行图像读取、颜色空间转换、掩膜创建、颜色替换
人工智能·opencv·matplotlib
YRr YRr2 小时前
深度学习:神经网络中的损失函数的使用
人工智能·深度学习·神经网络
ChaseDreamRunner2 小时前
迁移学习理论与应用
人工智能·机器学习·迁移学习
Guofu_Liao2 小时前
大语言模型---梯度的简单介绍;梯度的定义;梯度计算的方法
人工智能·语言模型·矩阵·llama
我爱学Python!2 小时前
大语言模型与图结构的融合: 推荐系统中的新兴范式
人工智能·语言模型·自然语言处理·langchain·llm·大语言模型·推荐系统
果冻人工智能2 小时前
OpenAI 是怎么“压力测试”大型语言模型的?
人工智能·语言模型·压力测试
日出等日落2 小时前
Windows电脑本地部署llamafile并接入Qwen大语言模型远程AI对话实战
人工智能·语言模型·自然语言处理
麦麦大数据2 小时前
Python棉花病虫害图谱系统CNN识别+AI问答知识neo4j vue+flask深度学习神经网络可视化
人工智能·python·深度学习