九曲人工智能公众号
客户及案例背景
痛点及诉求
传统安全生产管理方式单一,普遍依靠例行检查、教育培训等方式进行管理,人工巡检效率和精细化水平有限,工人懈怠比较常见。工地即便已有物联网监控,但往往以定期查看监控视频的方式进行检查,缺乏智能安全生产信息系统,不具备智能检测与预警能力,难以满足安全生产的监管需求。
建筑行业管理环节繁多、管理效率低。各工地现有的摄像头无法充分利用,仅通过人工巡检、抽查的方式无法满足安全管理的要求。 费时费力效率低,人力成本高。
客户希望结合当前领先的AI视觉识别技术,对已有摄像头画面进行关键信息识别。保障全年无重大质量或安全事故,提升施工安全性及效率。 实现不进工地,“云上监工”,也能了如指掌。
方案亮点
安全帽佩戴合规识别通过对视频画面分析,会先定位出人体关键点,确定头部位置,并检测是否佩戴安全帽,对工人进出工作区以及在作业区内时将安全帽拿在手上或扛在肩上的高危行为进行预警。度目生产安全分析盒EM-4S通过对监控视频进行抽帧处理,实现对现场安全帽佩戴情况的动态检测及报警。
除EM-4S的预置能力外,还通过EasyDL平台基于大量施工现场图片训练,对现场的安全隐患进行自定义识别,全面提升施工现场安全行为管理水平。
价值收益
鲁班云平台通过度目生产安全分析盒EM-4S实现工地的智慧化管理。从安全帽佩戴、危险区域闯入、人流量过密、烟火检测、吸烟、玩手机等维度对视频进行AI分析识别,将检测的结果标记并反馈到管理系统。及时发现施工现场不规范操作及安全隐患,保障施工安全。
通过集成行业内顶级模块,鲁班科技研发了工程智慧云综合管理界面,使所有体系接入政府监管数据库,构建项目管理互联网工具应用平台。