大型工地项目安全问题一直是重点问题，再大的工地项目也不能出半点安全问题，智慧工地的一个重点任务是安全保证和安全预警，最大程度的减少安全事故的发生。通过AI新技术，全天候、全工况的视频监控，标记重点或危险区域，实现视频故障分析与预警。

针对工地常见的安全问题，如工人工服和安全帽的正确穿戴、人员身份验证、安全区域监测、违规行为如打电话和吸烟的识别、摔倒和明火的及时检测，以及渣土车和土堆裸露管理等场景，提供了一系列针对性的智能识别和分析技术。我们的目标是通过这些技术，规范人员进出，保护设备安全，确保工地安全施工，满足刚性需求，从而为施工项目提供坚实的安全保障。

BVS采用“联网→感知→分析”闭环应用模式，对智慧工地的监控视频进行智能诊断：

1、系统支持IPC、NVR、DVR设备接入，支持RTSP、onvif、GB28181协议

2、系统采用深度学习算法针对大量的实际场景图片进行学习训练，对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、视频信号丢失等等多种摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、录像 完整性以及存储天数异常进行判断和及时报警；

3、系统支持通过国标协议接收设备自带的告警信息并进行展示；

4、系统支持各类行为类算法模块的堆叠，经过规则配置后可分析相关行为动作并产生告警。

目前以下几种算法已有在智慧工地成熟应用：

1、安全帽识别：识别人员是否有佩戴安全帽，对未佩戴安全帽的人员进行报警，极大地提升了作业区域的管控效率，保障了作业人员的安全；

2、人员闯入识别：识别是否有人员闯入违禁区域，一旦发现有人员进入违禁区，立即报警；

3、反光衣识别：算法基于计算机识别技术，配合现场摄像头，可检测视频中指定区域内的人员上半身是否穿着反光衣（绿色反光衣或红色反光衣任一即可）；

4、工衣工服识别：识别入口处人员是否正确穿着工服，对未穿着规范人员进行报警；

5、徘徊识别：对区域周边徘徊人员进行检测与报警；

6、监控室脱岗：识别监控室的在岗人数，少于规定人数发出报警等多种算法。

 智慧工地利用监控视频接入、图像质量诊断、AI智能识别、以安全、稳定和创新为出发点，大大提高监管方的便捷性和实效性，运用信息化手段，通过监控视频围绕工地安全的过程管理，实现工程施工可视化智能管理，以提高智慧工地管理信息化水平。

   出入实名制管理                                 安全帽                                                反光衣检测                                                          

  

 

 周界入侵检测                                      烟火/烟雾检测                                    抽烟识别                                                             

 

  

 裸露土堆识别                                      渣土车识别

视频AI分析机充分利用了现有的前端监控设备，通过先进的人工智能技术对视频进行深度分析，实现了对人、物、文字、场景等的精准识别与预警预测。其识别场景涵盖环境、秩序、突发事件等多个领域，准确率达90%以上，为管理者提供了实时、准确的信息支持。

此外，视频AI分析机还具备数据研判和可视分析功能，能够根据识别事件的频繁程度和已发生事件进行数据分析，为管理者提供科学的决策依据。同时，它还支持多维分析和闭环处置，实现了从识别到预警、从分析到决策的全流程智能化管理。