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人工智能提高建筑安全施工的十种方法。

栏目:围挡资讯      作者:未知      时间:2020-12-01 12:59:09      点击次数:

[导读]:根据国家设备注册局公布的数据,每年因建筑盗窃造成的损失往往超过10亿美元。最新型号的设备、工具和用品最有可能被盗,最不可能被找回。目前,只有25%的被盗建筑设备能够成功

  根据国家设备注册局公布的数据,每年因建筑盗窃造成的损失往往超过10亿美元。最新型号的设备、工具和用品最有可能被盗,最不可能被找回。目前,只有25%的被盗建筑设备能够成功追回。除了事故和伤害造成的年度成本外,建筑业还要承担高达13亿美元的意外费用。从这个角度来看,提高建筑工地安全水平的必要性已经变得越来越迫切。

  通过机器学习提高施工现场的安全性。

  通过分析特定施工现场的具体条件、因素、位置和阶段,机器学习技术可以有效地发现和预测当前的现场安全状况和安全风险。着眼于现在乃至未来,越来越多的建筑工地远程监控系统将使用监督式机器学习算法从历史数据中发现各种新的模式。基于机器学习技术的远程监控系统将结合物联网传感器、夜视、红外和热感相机来捕获实时数据流。

  在最近与一些采用标准化机器学习远程监控系统的楼宇安全领导的电话会议中,我们了解到这种方案确实可以减少误报,节省大量时间。

  一名负责迈阿密、亚特兰大和芝加哥建筑项目的安全主管表示,机器学习有效地消除了他的建筑工地的误报问题。他解释说,“我们团队对机器学习算法进行了微调,以适应具体的操作模式,几乎完全消除了误报,进一步提高了盗窃预测和意外入侵的预测能力。”

  基于这次会议,人工智能技术正在通过以下10种方式为施工现场带来安全改进:

  1.减少对现场安全团队的依赖,对每个建筑工地建立每周7天、每天24小时、每年365天的监控视图。

  所有楼宇安全官员表示,这也是云远程监控系统最有价值的优势,可以接收物联网、数码相机、红外探头的数据。虽然构建者仍然需要组织现场团队,但这种实时和始终在线的监控能力确实可以以数据流为载体提供强大的模型和洞察力支持。

  2.通过确定哪些工人没有正确穿戴个人防护装备,减少施工现场的伤害和潜在责任诉讼。

  利用监督式机器学习算法支持的高级模式匹配,施工安全和安全负责人可以根据佩戴PPE的工人快速识别高风险角色和工作区域。例如,面对席卷全球的新冠肺炎疫情,每个工人都必须在施工现场佩戴口罩,这也是各国疾控中心提出的统一要求。远程监控系统可以立即找到那些需要警告和指导以保持符合要求的施工团队。

  3.用实时监控代替核对表、常规程序等人工安全审核方法,确保在几秒钟内提供趋势和图片内容的分析结果。

  安全和安保负责人指出,他们目前最大的挑战是如何帮助现场施工团队节省时间。他们不知道当前项目所在的城市什么时候会突然宣布另一次隔离或封锁。与会领导表示,机器学习技术与现场数据相结合,可以通过直观的仪表盘随时访问,目前的工作效率比纯手工方法提高了至少5倍。

  4.施工现场的实时物理和网络安全监控能力越强,施工过程的灵活性越高。

  负责人表示,捕捉和解释实时传感器和视频数据的能力越强,施工过程的灵活性就越高。虽然最初是为了物理和网络安全而建立的,但这种新的数据洞察能力确实可以有助于流程改进,进而增加运营收入。

  5.先进的视频分析技术,可以通过智能标签和关键事件支持上下文智能,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。

  目前整个远程监控行业的研发支出主要集中在通过每个视频帧提取更多的上下文信息。希望新的一年能看到更多能定义高级模式匹配,提高远程监控系统预测精度的技术专利。

  6.实时预测网络和物理威胁对建设项目的影响,并创建特定算法来为特定事件生成风险分值。

  在远程监控系统中,最预期的开发工作是试图将物理事件与网络事件相关联。比如某个特定建筑工地的系统遇到网络攻击,两者结合会提高监控和预测防御方安全情况的准确性,从而阻止盗窃、入侵和破坏的推进。

  7.为每个建设项目生成风险分值,然后分析哪些因素可以改善,以减轻设备和材料被盗的威胁。

  利用盗窃相关数据,通过机器学习技术构建预测模型,可以预测下一个事件可能发生的时间。安全保卫负责人指出,持续保存视频数据对项目实施也有重要意义。利用这些材料,机器学习模型将逐渐学习并预测下一次盗窃企图。

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