人工智能AI之智能预警平台-安全帽识别烟火功能介绍：

• 大联网大整合

多级联网，工地建立小的监控中心，可采用4块小屏显示本工地视频及相关系统的数据，建设集团公司建立电视墙，对集团下各个工地的施工进度和现场规范进行管理，住建局建立电视墙系统，对管辖范围内的所有施工现场进行质量安全进行管理，环保局建立电视墙系统，对管辖范围内所有施工现场的环境污染进行管理，各个部门各自管理各自的职责范围内的事情，统一从工地流媒体服务器调取视频及采集到的各类数据。另外县一级的管理部门进行管理，上级部门市、省也需要进行管理，这是大联网。大整合是以视频监控为基础，对物联网采集到的各类检测数据进行判断，并和人工智能分析到的各类异常数据统一汇聚到数字矩阵平台，对各种预警信息统一在地图平台进行呈现，准确定位，快速反应，并联动对应位置的视频，进行人工二次判断和现场指挥。并通过服务器把采集到的各类数据实时叠加到视频上，并保存在录像文件中，方便日后查询和查证。

• 利用物联网传感器解决污染问题

随着施工工地对环境污染越来越严重，如何有效监测工地环境情况，比如粉尘污染和噪声对人的身体健康的危害，如何保障人民的身体健康和环境安全，正日益成为一个突出的问题，严峻地摆在了人类的面前。

近年来，我国的环境污染监测工作取得重要进展，随着物联网理念的提出与发展，以在线自动分析仪器为核心，以移动通讯为传输媒介，运用现代传感技术、自动测量技术、信息技术以及相关的监控分析软件所组成的一个综合性的粉尘、噪声等监控子系统是智慧工地的一个重要环节。

• 利用人工智能的行为分析避免安全隐患

针对工地施工现场，有许多的环境限制，如果用传统的技术手段来解决比如翻围墙、进行敏感区域、看守物品等，实施难度非常大，利用人工智能的行为分析就能轻易的解决这些问题。

• 利用安全帽检测规范施工现场

施工场地必须戴安全帽，但人总有侥幸心里和管理难度，靠人为去管理和监管难度比较大，而且处罚没有依据，但通过安全帽检测功能，就能自动发现未戴安全帽的人员，并自动抓图做为证据，为处罚和管理带来可操作性。

• 利用人脸识别解决考勤和工时问题

由于工地工人的特殊性，一般的指纹和考勤机无法满足现场需要，往往由于工人的手和脸比较脏而不能考勤，而通过人脸识别技术，不靠指纹和脸部纹路来识别，而是通过100多项人脸特征来识别，所以不依赖于人脸和手的清洁度来判断，从而达到考勤和严格的工时管理，并自动生成考勤报表，减少纠纷和人工。

• 利用地图解决呈现问题

由于建筑工地分布比较广的原因，而靠人为识别视频是属于哪个工地比较困难，要通过视频上的OSD文字来识别，呈现效果不理想，那我们就需要GIS地图来做呈现，而对于工地内部又要用平面地图来显示细节位置，所以地图要即支持GIS地图，而支持平面地图，有条件的工地，还要求要支持2.5D航拍地图或3D建模地图，这就对地图提出了较高的要求

• 利用数字矩阵解决外网视频切换轮巡问题

建筑工地分布广，所以一般不现实走局域网或专网，一般能拉个光纤就不错了，很多都是走的ADSL，所以在视频切换显示、轮巡就变得复杂了，一般的解码器就无法满足要求了，再加上各个工地的建设时间和厂家不一样，导致无法用国标协议或统一的格式来管理和显示，数字矩阵的超级兼容性就解决了这个问题，而且适应各种网络架构的环境

• 利用上传服务器解决外网IP及流畅性问题

上面讲到由于工地的网络情况不太理想，所以IP和码流问题非常突出，方案一旦设计不合理，就会带来无穷尽的售后服务，安装也变得非常麻烦，而且如果依赖第三方的云服务器，产生昂贵的费用不说，还会加重网络的不稳定性和图像的不流畅性。低码流上传服务器不仅解决IP问题，还不依赖第三方云平台，还能省下不少费用，数据还更安全。

• 利用无线网桥解决塔吊监控传输问题

智慧工地的塔吊是整个工地的制高点，是工地必装的位置，塔吊的高度并不固定，会经常变化，只能通过无线网桥来解决塔吊上的视频传回监控中心的问题，而且爬一次塔吊可不容易，所以好的无线网桥就需要重点考虑了

人工智能AI之智能预警平台-安全帽识别烟火特色功能：

• 利用云存储服务器解决存储问题

智慧工地网络走的是ADSL和拨号光纤，集中存储就变得有难度了，传统的NVR和IPSAN就无法满足要求，必须要云存储服务器来解决二次存储问题，前端存储还是可以用传统的NVR做存储，但上传服务器已经具备基本的存储功能。

• 利用报警联动解决监控不过来的问题

随着大量的监控安装，面对海量视频时，人眼已经很难从电视墙上发现问题，迫切需要通过技术手段来解决人眼观看发现问题的难题，利用报警联动机制，设计好预案后，一旦触发设定的条件，系统自动报警，提醒相关人员，对于值班人员来说只要做二次判断，判断是否需要处理和处理的紧急程序