基于人工智能的建設(shè)施工安全管理研究

唐世強(qiáng)

(山東省膠州市住房服務(wù)保障中心)

建設(shè)施工安全管理是建筑工程過程中重要部分。傳統(tǒng)的安全管理方式常常因為信息獲取不及時、反應(yīng)速度慢以及準(zhǔn)確度低等問題，使得安全隱患的預(yù)防和控制面臨重大挑戰(zhàn)。這些問題往往導(dǎo)致了安全事故的發(fā)生，給人民生命財產(chǎn)安全帶來嚴(yán)重威脅[1]。隨著科技的發(fā)展，人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，在施工安全管理中的潛力也逐漸被業(yè)界所認(rèn)識。該研究目的在于探索基于人工智能的建筑施工安全管理方法，以期有效提升施工安全管理的智能化和精確化。實現(xiàn)此目標(biāo)需借助人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和圖像識別技術(shù)，通過對施工現(xiàn)場的實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)施工現(xiàn)場安全風(fēng)險的實時識別和預(yù)警。通過解決傳統(tǒng)管理方式中存在的問題，有望減少施工現(xiàn)場的安全事故，保障工人的生命安全，并降低因安全事故帶來的經(jīng)濟(jì)損失。研究成果也將有助于推動建筑施工行業(yè)的數(shù)字化和智能化進(jìn)程，為建筑行業(yè)提供一種新的、高效的安全管理模式。

1.施工工地關(guān)鍵技術(shù)現(xiàn)存問題

1.1 施工安全管理問題

在工地建設(shè)施工中，安全管理是至關(guān)重要的一環(huán)?，F(xiàn)階段，盡管已有一些安全規(guī)程和操作規(guī)定，但仍存在一些問題。例如，施工人員可能因為操作不當(dāng)或不遵守安全規(guī)定，導(dǎo)致安全事故的發(fā)生。同時，由于現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜，施工條件多變，很難在第一時間發(fā)現(xiàn)和處理安全隱患。這些問題在一定程度上增大了施工安全管理的難度。

1.2 施工效率問題

提高施工效率是建設(shè)施工追求的目標(biāo)。然而，由于施工過程中的信息傳遞不暢、協(xié)調(diào)效率低下等問題，可能會導(dǎo)致施工進(jìn)度延誤，增加施工成本。此外，由于施工現(xiàn)場的環(huán)境因素和人為因素的影響，施工過程中可能存在資源浪費、施工質(zhì)量不穩(wěn)定等問題，這些都可能影響施工效率。

1.3 施工設(shè)備管理問題

施工設(shè)備是工地建筑施工的重要組成部分。然而，設(shè)備的故障和維護(hù)問題可能會影響施工進(jìn)度和質(zhì)量。傳統(tǒng)的設(shè)備管理方式，如定期檢查和維護(hù)，可能無法及時發(fā)現(xiàn)和處理設(shè)備故障。同時，由于設(shè)備的使用和維護(hù)數(shù)據(jù)缺乏有效的分析和利用，可能無法實現(xiàn)設(shè)備的優(yōu)化使用和管理。

1.4 施工質(zhì)量控制問題

施工質(zhì)量控制是施工現(xiàn)場管理的重要環(huán)節(jié)。然而，由于施工過程中的環(huán)境因素、人為因素和技術(shù)因素的影響，可能會導(dǎo)致施工質(zhì)量的不穩(wěn)定。傳統(tǒng)的質(zhì)量檢測手段，如人工檢查，可能無法及時和準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題。同時，由于缺乏有效的質(zhì)量預(yù)警和預(yù)測機(jī)制，可能無法及時采取措施防止質(zhì)量問題的發(fā)生。

以上所述的問題，都表明工地建筑施工關(guān)鍵技術(shù)存在一些現(xiàn)存問題，這些問題可能會影響施工安全、效率、設(shè)備管理和質(zhì)量控制。因此，有必要引入新的技術(shù)手段，如人工智能技術(shù)等，來改進(jìn)和優(yōu)化建設(shè)工地施工的關(guān)鍵技術(shù)，以提高施工安全和效率，改善設(shè)備管理，提升施工質(zhì)量。

2.融入人工智能建設(shè)工地施工關(guān)鍵技術(shù)

工程施工是一個復(fù)雜的過程，涉及極其細(xì)致和繁復(fù)的操作，需要采用各種關(guān)鍵技術(shù)以提高質(zhì)量和效率，滿足工期需求。其中，檢測技術(shù)和人工智能技術(shù)尤為關(guān)鍵。檢測技術(shù)是工程質(zhì)量和安全控制的重要工具，這包括但不僅限于材料強(qiáng)度檢測、裂縫檢測、地基穩(wěn)定性檢測等。借助現(xiàn)代化的設(shè)備和技術(shù)，如傳感器、無人機(jī)等，施工單位可以實時控制和檢測施工過程中的各環(huán)節(jié)，以確保工程質(zhì)量和安全。這一實時檢測和控制能力，對于防止事故的發(fā)生、及時發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行修復(fù)具有重要作用。

人工智能技術(shù)在建設(shè)施工過程中的應(yīng)用正在逐步增加，這是因為人工智能具有自我學(xué)習(xí)和自我優(yōu)化的能力，能夠分析處理大量的數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和模式，從而提高施工的效率和質(zhì)量?，F(xiàn)階段人工智能技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)涵蓋了建設(shè)施工的多個環(huán)節(jié)。例如，圖像識別技術(shù)可以用于自動識別施工現(xiàn)場的安全隱患，建筑信息模型技術(shù)可以用于施工方案的優(yōu)化，自動化設(shè)備技術(shù)可以用于提高施工的效率，模擬仿真技術(shù)可以用于預(yù)測施工的結(jié)果。特別是人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，已經(jīng)開始在建設(shè)工程施工中得到應(yīng)用。人工智能能夠通過海量的數(shù)據(jù)而自我改進(jìn)。例如，通過深度學(xué)習(xí)，對施工過程中的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行分類比對，從而預(yù)測施工質(zhì)量和安全問題，提早做出預(yù)警。此外，人工智能還能夠通過機(jī)器視覺技術(shù)，實現(xiàn)對施工現(xiàn)場的實時監(jiān)控。機(jī)器視覺技術(shù)可以識別并跟蹤施工現(xiàn)場的物體，如施工人員、施工設(shè)備和施工材料，從而實現(xiàn)對施工現(xiàn)場的全面監(jiān)控，提高施工安全[2-3]。這些技術(shù)不僅可以實現(xiàn)更高效的工作流程，更安全的施工環(huán)境，更優(yōu)質(zhì)的建筑質(zhì)量，而且還有巨大的應(yīng)用潛力。

圖1 中，呈現(xiàn)了以人工智能為核心，針對建設(shè)施工的安全管理體系。該體系集成了高速數(shù)據(jù)采集裝置、無線網(wǎng)絡(luò)控制，以及Intel Xeon? CPU E5-2600 v4 處理器、32GB 內(nèi)存和GTX 1080 GPU 等硬件組件，搭配Linux Ubuntu、Python 3.7、Tensorflow1.0 和Matplotlib 軟件平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)分析、實時監(jiān)測和預(yù)測功能。圖像識別技術(shù)識別安全風(fēng)險，建筑信息模型技術(shù)可直觀發(fā)現(xiàn)問題，自動化設(shè)備技術(shù)通過智能化硬件執(zhí)行施工過程，傳感及機(jī)器視覺技術(shù)可提前預(yù)警，確保施工質(zhì)量與安全。人工智能技術(shù)還可進(jìn)一步預(yù)測施工中潛在問題和風(fēng)險，優(yōu)化風(fēng)險管理與預(yù)防措施。

圖1 建設(shè)施工的安全管理體系

3.融入人工智能的建設(shè)工地施工安全控制效果實例

3.1 項目概況

工程選取位于城市中心區(qū)域的大型道路建設(shè)工程，采用了人工智能技術(shù)以提高施工安全和效率。此工程跨越了一條主要的高速公路，從起點樁號K 11 ＋900.517 到終點樁號K 19 ＋700，總長度約7.799 公里。工程涉及多座橋梁和隧道的建設(shè)，其中主線橋長3.2 公里，匝道橋長5.5 公里，隧道全長615 米。工程設(shè)計包括一座中長隧道，7 座橋梁，其中包括一座特大橋，四座大橋，兩座中橋，一座互通式立交橋，以及11 座匝道橋。此外，工程還設(shè)置了四個收費站和一個停車區(qū)。工程的主要結(jié)構(gòu)包括樁柱式下部結(jié)構(gòu)，樁基采用鉆孔灌注樁，設(shè)承臺系梁，上設(shè)圓柱墩、方柱墩、花瓶墩，柱頂設(shè)蓋梁。上部結(jié)構(gòu)為先簡支后連續(xù)組合箱梁、現(xiàn)澆箱梁、鋼箱梁等結(jié)構(gòu)形式。工程計劃工期為913 天，即30個月，計劃開始施工日期為2020 年8 月30 日，計劃完工日期為2022 年12 月27 日。工程管理團(tuán)隊采用人工智能技術(shù)，通過自動處理施工現(xiàn)場的圖像信息，對施工人員實施實名制管理和工作狀態(tài)監(jiān)控，以提高施工管理效率，降低安全事故發(fā)生率。

3.2 項目智慧工地施工安全控制效果分析

項目采用的改進(jìn)人工智能控制策略基于深度學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)[4]。深度學(xué)習(xí)部分通過構(gòu)建一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型能學(xué)習(xí)和識別施工現(xiàn)場的復(fù)雜模式和潛在風(fēng)險。網(wǎng)絡(luò)模型由卷積層、池化層、歸一化層和全連接層構(gòu)成，卷積層可以提取圖像中的特征，池化層降低特征的空間維度，而歸一化層和全連接層則負(fù)責(zé)特征的非線性組合和分類決策。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)則通過在施工現(xiàn)場部署多種傳感器，如攝像頭、溫濕度傳感器、煙霧探測器、噪聲傳感器等，實現(xiàn)對施工現(xiàn)場環(huán)境的實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集。這些傳感器收集的數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)實時傳輸?shù)街醒胩幚韱卧?，再結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險評估。收斂性能指的是AI 控制策略在訓(xùn)練過程中達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)的速度。量化時，通常觀察誤差值和損失值隨訓(xùn)練次數(shù)的下降速度。

施工安全控制策略收斂性能對比圖，如圖2 所示。

圖2 施工安全控制策略收斂性能對比圖

從施工安全控制的收斂性能進(jìn)行比較。在項目初期，三種策略的施工安全控制誤差值和損失值都在迅速下降，顯示出較快的收斂性。當(dāng)收斂到一定程度后，策略的誤差值和損失值不再變化，表明策略完成了收斂。改進(jìn)的人工智能控制策略完成收斂需要的時間比深度學(xué)習(xí)預(yù)警識別控制策略和物聯(lián)網(wǎng)實名制管理的策略分別少25%和87%，這表明改進(jìn)的人工智能控制策略的收斂性更好，控制效果更佳。

在管理效率方面，通過構(gòu)建一個自動化的工作流程管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠自動分配任務(wù)，跟蹤任務(wù)的完成情況，并通過數(shù)據(jù)分析預(yù)測潛在的延遲和問題。這種智能化的任務(wù)管理減少了人為分配任務(wù)時的延誤和錯誤，顯著提高了管理效率。在事故響應(yīng)時間方面，改進(jìn)策略通過實時監(jiān)控系統(tǒng)快速識別出事故發(fā)生的位置和性質(zhì)，自動觸發(fā)報警并啟動應(yīng)急響應(yīng)程序。與傳統(tǒng)的人工巡查和報告系統(tǒng)相比，這種自動化響應(yīng)減少了事故的發(fā)現(xiàn)和反應(yīng)時間。關(guān)于預(yù)防措施的有效性，通過對比采用改進(jìn)人工智能控制策略前后的事故發(fā)生率和事故件數(shù)，可以明顯看出事故率的降低。這種降低反映了預(yù)防措施如安全培訓(xùn)、風(fēng)險評估和現(xiàn)場監(jiān)控的有效性。管理效率、事故響應(yīng)時間和預(yù)防措施的有效性構(gòu)成關(guān)鍵評價指標(biāo)。管理流程優(yōu)化顯著縮短了施工任務(wù)的完成周期；事故的快速識別與即時響應(yīng)減少了事故處理的時間跨度；降低的事故頻率反映了預(yù)防策略的有效實施。針對控制措施的改進(jìn)，著眼于技術(shù)參數(shù)的微調(diào)與數(shù)據(jù)處理流程的提升，涉及數(shù)據(jù)架構(gòu)的擴(kuò)展和處理功能的精細(xì)化調(diào)整。強(qiáng)化傳感器網(wǎng)絡(luò)與增加數(shù)據(jù)上傳頻次為實時數(shù)據(jù)分析提供了基礎(chǔ)，確保在面對潛在風(fēng)險時系統(tǒng)能做出快速反應(yīng)。智慧工地安全管理系統(tǒng)分析見圖3。

圖3 智慧工地安全管理系統(tǒng)分析

圖3 中，具體減少的安全事故數(shù)據(jù)包括在實施AI 策略前后的對比數(shù)字，如事故年發(fā)生率從2%降至0.5%，或事故件數(shù)從40 件降至10 件。這些數(shù)據(jù)通過收集特定時間內(nèi)的安全記錄和事故報告來獲得，用以證明策略實施的成效。項目應(yīng)用的改進(jìn)人工智能策略在施工現(xiàn)場安全控制方面取得了顯著效果。

通過在施工現(xiàn)場布置更密集的傳感器網(wǎng)絡(luò)，并增加數(shù)據(jù)上傳的頻次，研究確保了實時監(jiān)控數(shù)據(jù)的全面性和及時性。這些數(shù)據(jù)被實時傳輸?shù)街醒胩幚韱卧?，并快速地由深度學(xué)習(xí)模型分析，從而實現(xiàn)高效的風(fēng)險預(yù)警和事故預(yù)防。改進(jìn)的人工智能控制策略在施工安全管理方面取得的成效得益于多方面的技術(shù)革新與優(yōu)化[5]。數(shù)據(jù)處理能力的增強(qiáng)使得從龐大的施工現(xiàn)場信息中提取重要指標(biāo)變得更加高效；這一點是通過對數(shù)據(jù)架構(gòu)的優(yōu)化與處理功能的精細(xì)調(diào)節(jié)實現(xiàn)的。提升的實時數(shù)據(jù)分析能力，尤其是在傳感器網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)與數(shù)據(jù)上傳頻率提高的支持下，確保了系統(tǒng)在識別潛在風(fēng)險時的迅速性和準(zhǔn)確性。采用先進(jìn)的模型訓(xùn)練技術(shù)可能是導(dǎo)致模型以更少的訓(xùn)練迭代達(dá)到高精度的關(guān)鍵，這加快了收斂速度，縮短了誤差減少與損失最小化所需的時間。上述技術(shù)進(jìn)步與方法的綜合應(yīng)用提升了控制策略的敏感性和執(zhí)行效率，導(dǎo)致安全控制效果的顯著提升。集成化與智能化的安全管理手段顯著減少了工地安全事故發(fā)生的頻率，進(jìn)而優(yōu)化了項目管理的整體性能。

4.結(jié)論

在建設(shè)施工領(lǐng)域，安全管理對于降低事故風(fēng)險、保護(hù)人員生命財產(chǎn)安全至關(guān)重要。針對此挑戰(zhàn)，研究旨在提升施工安全管理效率與效果，通過人工智能深度學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，強(qiáng)化對海量數(shù)據(jù)的采集、匯聚、分析，從而分析風(fēng)險點，做到提前預(yù)警管控，降價風(fēng)險。上述技術(shù)的綜合應(yīng)用整體提升了施工效率及安全防控效果。智能化、精細(xì)化的安全管理手段減少了工地安全事故發(fā)生的頻率，進(jìn)而優(yōu)化了項目管理的整體性能。通過數(shù)據(jù)分析顯示，相較于傳統(tǒng)管理方式，運用人工智能技術(shù)在同等條件下達(dá)到收斂所需時間減少了25%和87%，表現(xiàn)出更優(yōu)越的性能與控制效果。大大提高施工安全管理效率。