甘肃
上一篇文章，对于“东方商易无人机AI（智能）巡检平台”就施工巡检中核心功能做了解读。平台在设计开发中，就赋予了施工安全巡检的闭环能力。构建了一套“计划、执行、分析、处置、复核”的全覆盖、全流程智能化管控体系。并对“执行、分析、处置、复核”等核心功能模块作了介绍。今天，和大家说说平台在施工巡检中所应用的核心技术。
东方商易无人机AI（智能）巡检平台，在施工安全巡检中的功能应用核心技术，主要是AI视觉算法与多元数据融合技术的协同支撑。
首先是多目标检测。平台的开发应用使施工安全巡检从传统的“人眼发现”上升到“AI”的秒级识别。
我们知道，施工安全巡检的最终目的，是发现各种各样的安全隐患和违规行为。而平台建设中使用的AI图像识别技术，正是实现这一目的的关键所在。其中，搭载的AI算法模型，就是通过海量的正负样本数据训练，建立了包括安全防护装备、施工设备、环境状态等多个维度的隐患识别体系。
以安全帽为例来说，基于深度学习的目标检测算法，对于施工场景的画面实时捕捉人员头部区域，以实现精准判断安全帽佩戴状态，即是否佩戴、颜色是否合适。该技术采用最新一代实时目标检测模型的安全帽检测系统，在全高清（1080p）分辨率图像下处理帧率每秒达到35帧（35FPS）以上，满足工业级实时性需求。除了安全帽，系统还可以识别未系安全带、违规吊装、临边防护缺失等多类隐患。
特别值得一提的是，平台的AI识别不仅停留在“发现问题”层面，还实现了“精准定位”。每一条识别到的隐患信息，都附带有精确的经纬度坐标和实时影像，能够确保处置人员精准抵达隐患地点。
其次是模型迭代训练。技术赋能，平台将“静态算法”提升到“持续进化”。
大家知道，AI识别能力的提升，源于高质量的训练数据和持续的模型迭代。施工建设的场景，本身就具有高度的复杂性，况且，每个工地的环境条件、光照情况、作业类型等等，千差万别，通用算法是很难覆盖所有场景的。
东方商易无人机AI（智能）巡检平台，支持AI模型的持续训练和迭代进化。从数据的筛选到标注再到模型的更新，平台构建了完整的工程化流程。专业标注人员对海量影像数据进行了人工过滤筛选，并逐张标注了隐患特征，为模型的训练提供了基础样本。此后，便针对各类施工场景展开“定向投喂”。比如，在桥梁重建阶段，重点补充墩柱浇筑、梁板架设等场景数据。而在路基施工阶段，则增加边坡开挖等素材，以便模型逐步适应多样化场景。
再次是建筑信息模型（BIM）的融合与进度管理。该技术将“单点巡检”上升到“数字孪生”。
施工安全巡检，不应该是单纯的“拍照检查”，而是融入项目管理的整体体系。东方商易无人机AI（智能）巡检平台，支持巡检数据实时同步到建筑信息模型（BIM）管理平台，然后自动生成动态施工进度图和安全风险热力图。管理人员则通过平台，即可全面掌握工地的实时情况，然后借助数据化分析，精准定位施工中遇到问题。如此，在提升管控效率的同时，保障了施工进度。
综上所述，东方商易无人机AI（智能）巡检平台的研发与落地应用，不仅解决了施工安全巡检的“难覆盖、难发现和难以及时响应”的“三难”痛点，还大幅削减了重复性的人力成本。同时，通过AI秒级识别，将隐患响应时间从以天为周期压缩到以分钟来计算，从根本上消除了响应之后带来的风险敞口。另外，巡检数据接入平台后，沉淀为标准化、可追溯的数字资产，为施工安全管理由“被动应对”转向“主动预警”提供了坚实的基础。
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