运用"BIM+AI+物联网"技术实现人、机、料、法、环、质、安、进八大重点，打造施工全过程数字化智慧工地管理平台。
通过智能传感器、BIM 建模、AI识别等技术，实现工地进度、质量、安全的实时监控与动态优化。集成劳务管理、设备调度、绿色施工等功能，帮助企业降本增效，推动传统工地向可视化、智能化转型。
智慧工地源码技术栈：微服务架构+Java+Spring Cloud +UniApp +MySql
1、全方位安全智能管控
整合视频AI识别、临边防护、安全教育等系统，实现"人员-设备-环境"三位一体安全监控。AI实时识别11+类违规行为，降低事故率。
2、绿色建造与智慧协同
无人机巡检+全景工地可视化，环境监测联动智能喷淋，PM2.5超标自动启动降尘；水电用量监测系统优化能耗使用，助力项目LEED认证。
3、施工质量数字化监管
通过大体积混凝土监测、高支模监测、标养室监测等系统对施工质量数据自动采集分析，质量隐患实时推送至责任人。
4、工程进度与资源管理
智能地磅记录材料进场，进度管理编制分部分项计划综合管理人员、材料、设备用量，施工日志自动生成进度报告，提升整体施工效率。
核心驱动力融合应用
1、物联网：打造"泛在感知"的神经系统
**设备：**部署各类智能传感器（环境、位移、应力、振动、图像、RFID等）、智能摄像头、无人机、穿戴设备、GPS/北斗定位。
**作用：**实时、自动采集人员、机械、材料、方法、环境等全要素数据，实现物理世界的全面数字化映射。
2、大数据：构建"全域贯通"的数据血液系统
**数据库：**汇聚来自物联网、BIM模型、业务系统（ERP、OA）、外部数据（天气、政策）的海量、多源、异构数据。
**作用：**进行数据治理、融合分析，挖掘历史规律，建立数据关联，为AI分析和决策支持提供高质量燃料。
3、人工智能：培育"自主决策"的智慧大脑
计算机视觉
通过视频AI识别安全帽佩戴、反光衣穿戴、危险区域闯入、明火烟雾、设备异常行为等。
机器学习/深度学习
用于进度偏差预测、质量缺陷自动识别（如裂缝、空洞）、设备故障预警、材料需求预测、安全风险动态评估。
自然语言处理
智能解析图纸、规范文档，辅助生成施工日志、报告。
添加图片注释，不超过 140 字（可选）
智慧工地核心功能模块：
**劳务信息归档：**对项目上劳务人员进行统一管理，一人一档，从参建单位、班组、工种、人员信息、人员考勤多方面对工地上的人员进行信息归纳，同时了解区域劳务人员薪资发放状态和拖欠情况，减少劳务纠纷问题提高政府监管效率。
**AI智能视频监控：**利用AI智能视频识别系统，对工地重点关注的未佩戴安全帽、未穿反光背心、明烟明火等违规现象实时识别报警，能够有效提高工地的安全管理水平，及时发现并处理违规行为。
**高支模监测系统：**将通过智能传感器倾斜传感器、应变计、位移传感器、压力传感器等监测高支模结构的倾斜、变形、应力等参数，负责对采集到的数据进行分析、处理和报表生成等功能。该平台可以实时监测高支模的变化情况预警潜在的问题，并生成报告供相关人员参考和决策。
**塔吊监测系统：**在起重臂、铰接点和基座等关键部位安装吊重、力矩等传感器或高清摄像头，用于收集起重机的吊重、倾斜、载荷和位置等数据及吊钩可视化分析。这些数据会通过数据采集装置传输到云平台进行处理和分析。
**进度计划管理：**对施工全要素(人员、材料、设备)进行科学规划、动态协调与精准监督。通过可视化甘特图实时展示项目进度计划、任务分解与执行状态，每项任务均设置专职责任人。责任人可通过移动端APP实时反馈任务进展及物料消耗数据系统基于实际进度智能分析偏差，自动触发分级预警机制，督促管理人员及时调整施工节奏。
**BI大屏：**以图形可视化的方式,全方位展现工程情况,包括项目、人员、安全、设备、质量、物资、物联等方面,为领导决策提供信息支撑。