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十大人工智能技术改善施工现场安全的方法。

栏目:行业资讯 作者:ZHHYzh 时间:2020-12-01 13:19:19 浏览人次:

[导读]:迈阿密、亚特兰大和芝加哥等地的建筑项目的安全主管表示,机器学习的确能有效地解决在他的建筑工地上报告错误的问题。我们的团队对机器学习算法进行了优化调整,以适应特定的

  迈阿密、亚特兰大和芝加哥等地的建筑项目的安全主管表示,机器学习的确能有效地解决在他的建筑工地上报告错误的问题。“我们的团队对机器学习算法进行了优化调整,以适应特定的操作模式,在进一步提高预测失窃和意外闯入行为的能力的同时,几乎完全消除了误报,”他解释说。

  在本次大会上,AI技术将通过以下10个方面为施工现场带来安全改进:

  减少对现场安全小组的依赖,建立一个每天24小时、一周7天、一年365天的所有施工现场监控视图。

  各大楼安全负责人都表示,这也是云端远程监控系统最有价值的优点,它能从物联网、数字电视、热像仪和红外线探头接收数据。尽管建造者仍需要组织现场小组,但这种实时、持续在线的监测能力,的确能提供强大的模型和洞察支持,以数据流为载体。

  2.与潜在的责任诉讼一起,确定哪些工人没有正确穿上个人防护设备(PPE),从而减少施工现场的伤害问题。

  通过由监督机器学习算法支持的高级模式匹配,建筑安全和安全负责人能够根据工人穿着PPE快速确定高风险角色和工作区域。比如,面对横扫全球的COVID-19疫情,仍在施工的工地,每一名员工都必须戴上口罩,这也是各国疾病预防控制中心的统一要求。遥控监测系统可以立即发现那些需要警告的建筑团队,并指导他们遵守规定。

  通过实时监控替代清单、例行检查和其他手工形式的安全审核方法,确保在几秒内提供关于趋势和画面内容的分析结果。

  这些安全和安保负责人指出,他们目前面临的最大挑战是如何帮助现场施工队伍节省时间。目前项目所在的城市何时突然宣布再次实行隔离或封锁,他们并不清楚。根据参加会议的负责人所说,与机器学习技术和可以通过直观仪表盘随时访问的现场数据相比,当前的工作效率比纯手工操作至少要高5倍。

  施工现场的实时物理监控和网络安全监控能力越强,施工流程越灵活。

  该负责人表示,施工现场实时采集和解读传感器和视频数据的能力越强,施工流程的灵活性就越高。尽管建立之初只是为了实现物理和网络的安全保障,但这一新的数据洞察力的确有助于流程改进,从而增加运营收益。

  可以配合智能标签和事件支持情报的高级视频分析技术即将问世,将进一步提高机器学习远程监控系统的预测精度。

  当前,远程监控产业整体上的研发支出,主要集中于通过各种视频帧获取更多的背景信息。我们希望看到更多能定义高级模式匹配的技术专利,从而提高远程监控系统的预测精度。

  在建立特定事件风险评分时,实时预测网络和物理威胁对建设项目的影响,同时创建特定算法。

  在远距离监视系统中,最值得期待的开发工作是试图将物理事件和网络事件相关联。比如,假设某一具体建筑物的系统遭到网络攻击,那么将两者结合起来,就能提高防卫方对安全态势的监控和预测的准确性,从而阻止偷窃、入侵和破坏等行为。

  为各个建筑项目生成风险评分,然后分析哪些因素可以改进以减轻设备和材料被盗威胁。

  通过机器学习技术,利用盗窃相关数据建立预测模型,我们可以预测下次事件可能发生的时间。安保部负责人指出,持续保存视频数据对于项目执行的重要性也正在于此。使用这部分材料,机器学习模型将逐步地学习和预测下一次偷窃尝试。

  八、识别和追踪施工现场非法闯入者的活动,以此减轻工业间谍活动的威胁。

  建筑行业的间谍行为可能造成数十亿美元的损失,尤其是在那些项目中,例如负责建立含有专利技术的芯片代工厂。为保证现场的安全,相关人员需要尽快引入基于AI的远程监控策略。

  确定建材在哪里被偷窃,借此来控制费用,提高现场的安全水平。

  每年,大量的建筑工程都会有10%到25%的材料被偷走或倒卖。有时,是否能制止偷盗行为甚至可以直接决定一个项目能否正常进行,顺利完成。当前,安全和安保负责人都寄希望于远程监控系统。

  确保施工现场符合OSHA和其他有关政府法规的要求,并向审计人员提供实时审计记录。

  安保负责人说,以前的OSHA审核准备工作通常需要几周甚至几个月的时间。现在,实时监控系统可以根据需要生成报告,每年可为施工单位节省数百小时的准备审核时间。

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