安全监管的核心需求
- 对重大施工安全事故零容忍。
- 对高处作业、悬吊吊装等高风险任务实施全过程监管。
- 实时发现施工违规，并支持责任追溯。
- 事件数据需要可记录、可审计，并支持统计分析。
建筑施工
面向高风险施工作业的全场 AI 安全监管
本方案在分散的施工现场支持实时检测、证据采集与事件闭环处置，兼顾日常合规及高处作业、吊装区域、临边防护与火灾隐患等高风险场景。
监管要求与现场挑战
安全团队需要全流程可视化，但现场运营受到规模、延迟与人力限制。
实际痛点
- 站点多、分布广，监管成本高。
- 依靠人工巡查的管理方式，往往在风险发生后才发现问题。
- 传统视频监控往往“只记录、不分析”，难以主动预防风险。
- 安全管理成效难以量化并长期跟踪。
建筑施工安全视频 AI 平台
统一平台能力，涵盖接入与用户控制、AI 场景执行及事件响应。
通用平台功能
- 用户访问与角色管理
- 大屏可视化与地图展示
- 系统日志、操作日志与分析报告
应用管理
- 项目、站点档案与用户资料管理
- 事件推送、全生命周期处理与信息检索
- 摄像头管理与统计看板
视频 AI 场景库
- 防护装备检测：安全帽与反光背心
- 危险检测：烟火及临边洞口防护缺失
- 行为检测：人员跌倒、悬吊载荷风险、入侵
- 防护检查：护栏、安全网与临边防护缺失
数据与部署
- 多源设备的数据接入与管理
- 模型部署管理与备份、导出流程
- 支持固定摄像头、边缘设备与移动终端
事件概览将固定摄像头地理位置与事件元数据结合。发现安全事件时，平台立即定位告警摄像头、发生时间及其在现场地图中的位置，支持快速调度与根因复核。
市场价值与应用趋势
建筑行业的安全 AI 既是风险管控需求，也是快速发展的数字化投资领域。
非致命事故的成本
跌倒、物体打击、过度用力及同平面事故，仍是直接赔偿与运营损失的重要来源。
安全 AI 减少发现延迟，在事件升级前加强预防。
建筑行业 AI 市场增长
行业分析预计，在合规、生产效率与安全需求推动下，建筑行业 AI 将长期增长。
可规模化的现场智能，正成为现代项目交付的竞争基础。
从案例场景到您的部署
开发与测试应用，使用 Awakedata Studio，在受支持的硬件上运行，使用 Awakedata Edge，并通过以下产品协调事件与部署： Awakedata Hub.
SAIL——工业 AI 应用语言与运行时。
认识 Morca，这是我们集成的工业 AI，协助梳理需求与编写 SAIL 应用。欢迎与团队探讨您现场所需的能力、集成和验证工作。
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