安全监管部门的核心要求
- 对重大安全事故零容忍。
- 对高处作业、吊装等高风险活动进行全过程监测。
- 实时检测不安全行为，明确责任。
- 可追溯数据，支持审计、合规报告与安全评估。
碧桂园案例
建筑施工安全迈入智能监管时代
建筑施工仍是高风险行业，对主动预防、持续监测和责任追溯有严格要求。碧桂园部署边缘 AI 视频分析，加强分布式工地的安全管理。
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部署背景： 以下方案与成效描述的是该客户项目当时交付的系统。
行业背景与挑战
监管要求与现场实际限制共同推动 AI 安全应用。
施工现场的实际挑战
- 站点数量多，地理分布广。
- 巡检与人工复核的人力成本高。
- 风险往往在事故发生后才被发现。
- 传统视频监控可以录像，但无法有效分析。
- 安全表现难以进行长期量化。
AI 安全方案的主要优势
面向快速落地、现场实际响应与集中管理。
快速部署
复用现有视频监控，支持边缘设备部署，降低前期投入。
边缘 AI 分析
实时检测在本地运行，仅传输事件结果，以降低带宽与中心负载。
可扩展的 AI 场景
覆盖数十种安全场景，可根据法规与项目需求快速定制。
即时告警
违规行为触发现场语音警示，并实时推送事件至管理人员与平台。
集中管理
企业级平台提供状态可视化、追溯及支持合规的记录。
建筑施工 AI 安全覆盖
覆盖人员、作业、危险源及临时防护的全场景安全监测。
个人防护装备合规
- 安全帽检测
- 反光背心与反光条检测
- 高处作业安全带使用
- 安全鞋穿戴合规
- 手套、护目镜与面屏佩戴
现场运营管理
- 违规停车检测
- 人员跌倒检测
- 杂物与物料堆放监测
- 限制存储区域入侵检测
- 施工进度可视化
危险源监测
- 烟雾与火情检测
- 限制或危险区域入侵
- 人员位于悬吊载荷下方检测
- 危险物料存储监测
施工防护监测
- 临边防护缺失
- 洞口防护缺失
- 临时防护缺失
- 临边不安全物料堆放
成功案例精选
碧桂园在不更换现有摄像头基础设施的情况下，扩大了智能施工安全监管的覆盖范围。
规模化边缘部署
AI 模型在多个在建项目现场进行边缘部署，实现实时分析。
实时警示与升级处理
检测到违规后，触发本地声报警，并同步通知现场管理人员与中心管理平台。
这些经验如何支持当前平台
碧桂园项目将现场检测、本地警示与跨工地集中管理相结合，体现了本地执行与共享运营视图的价值。
这些职责在当前产品体系中明确分工： Edge 在各现场运行应用 以及 Hub 协调部署与事件运营.
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