建筑業(yè)作為我國的支柱產(chǎn)業(yè)之一，具有行業(yè)范圍廣、勞動量大、工期長、風險大等特點。傳統(tǒng)的施工管理方式已難以適應大規(guī)模、高周轉(zhuǎn)、高速施工和嚴苛要求的現(xiàn)實需求。建設(shè)安全、高效、實用、可行的輔助施工管理體系勢在必行。地下室工程空氣質(zhì)量監(jiān)測儀KQ-ZL00A

關(guān)鍵詞：智慧工地;安防系統(tǒng);運用

引言

目前建筑業(yè)工地現(xiàn)場監(jiān)督更多的還是依賴傳統(tǒng)的人為巡場、檢查，覆蓋面和時段性較為局限。安全管理比較繁瑣，管理難度較高，很難做到面面俱到。本文通過互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)，運用深度學習和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，實現(xiàn)施工現(xiàn)場安全監(jiān)督和防范，提高管理效率，真正能做到主動預防安全事故的發(fā)生，可實質(zhì)性解決安全管理的難題。地下室工程空氣質(zhì)量監(jiān)測儀KQ-ZL00A

1智慧安防系統(tǒng)搭建原理

1.1搭建人工智能檢測算法模型

結(jié)合深度學習算法和人工精神網(wǎng)絡(luò)理論，基于卷局神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用大量機械學習訓練樣本，構(gòu)建目標檢測模型。

1.2軟件平臺實時分析異常警告

實時采集前端攝像頭視頻流數(shù)據(jù)，根據(jù)構(gòu)建的檢測模型自動實時分析視頻流數(shù)據(jù)，一旦與檢測模型相匹配，實時告警。

1.3大數(shù)據(jù)技術(shù)深度分析數(shù)據(jù)價值

系統(tǒng)長時間運行生產(chǎn)大量數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)深度分析，二次開發(fā)利用，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價值的高效轉(zhuǎn)化。

1.4被動值守到無人值守全面轉(zhuǎn)變

將安全管理人員從周期性、繁瑣性、長期性的巡回工作中解放出來，實現(xiàn)人工智能新技術(shù)在智慧工地現(xiàn)場中的應用，實現(xiàn)“電子安全員"的監(jiān)督職能。