基于人工智能的建設施工安全管理研究

唐世強

(山東省膠州市住房服務保障中心)

建設施工安全管理是建筑工程過程中重要部分。傳統的安全管理方式常常因為信息獲取不及時、反應速度慢以及準確度低等問題，使得安全隱患的預防和控制面臨重大挑戰。這些問題往往導致了安全事故的發生，給人民生命財產安全帶來嚴重威脅[1]。隨著科技的發展，人工智能技術在各個領域得到了廣泛應用，在施工安全管理中的潛力也逐漸被業界所認識。該研究目的在于探索基于人工智能的建筑施工安全管理方法，以期有效提升施工安全管理的智能化和精確化。實現此目標需借助人工智能的深度學習技術和圖像識別技術，通過對施工現場的實時監控和數據分析，實現施工現場安全風險的實時識別和預警。通過解決傳統管理方式中存在的問題，有望減少施工現場的安全事故，保障工人的生命安全，并降低因安全事故帶來的經濟損失。研究成果也將有助于推動建筑施工行業的數字化和智能化進程，為建筑行業提供一種新的、高效的安全管理模式。

1.施工工地關鍵技術現存問題

1.1 施工安全管理問題

在工地建設施工中，安全管理是至關重要的一環。現階段，盡管已有一些安全規程和操作規定，但仍存在一些問題。例如，施工人員可能因為操作不當或不遵守安全規定，導致安全事故的發生。同時，由于現場環境復雜，施工條件多變，很難在第一時間發現和處理安全隱患。這些問題在一定程度上增大了施工安全管理的難度。

1.2 施工效率問題

提高施工效率是建設施工追求的目標。然而，由于施工過程中的信息傳遞不暢、協調效率低下等問題，可能會導致施工進度延誤，增加施工成本。此外，由于施工現場的環境因素和人為因素的影響，施工過程中可能存在資源浪費、施工質量不穩定等問題，這些都可能影響施工效率。

1.3 施工設備管理問題

施工設備是工地建筑施工的重要組成部分。然而，設備的故障和維護問題可能會影響施工進度和質量。傳統的設備管理方式，如定期檢查和維護，可能無法及時發現和處理設備故障。同時，由于設備的使用和維護數據缺乏有效的分析和利用，可能無法實現設備的優化使用和管理。

1.4 施工質量控制問題

施工質量控制是施工現場管理的重要環節。然而，由于施工過程中的環境因素、人為因素和技術因素的影響，可能會導致施工質量的不穩定。傳統的質量檢測手段，如人工檢查，可能無法及時和準確地發現質量問題。同時，由于缺乏有效的質量預警和預測機制，可能無法及時采取措施防止質量問題的發生。

以上所述的問題，都表明工地建筑施工關鍵技術存在一些現存問題，這些問題可能會影響施工安全、效率、設備管理和質量控制。因此，有必要引入新的技術手段，如人工智能技術等，來改進和優化建設工地施工的關鍵技術，以提高施工安全和效率，改善設備管理，提升施工質量。

2.融入人工智能建設工地施工關鍵技術

工程施工是一個復雜的過程，涉及極其細致和繁復的操作，需要采用各種關鍵技術以提高質量和效率，滿足工期需求。其中，檢測技術和人工智能技術尤為關鍵。檢測技術是工程質量和安全控制的重要工具，這包括但不僅限于材料強度檢測、裂縫檢測、地基穩定性檢測等。借助現代化的設備和技術，如傳感器、無人機等，施工單位可以實時控制和檢測施工過程中的各環節，以確保工程質量和安全。這一實時檢測和控制能力，對于防止事故的發生、及時發現問題并進行修復具有重要作用。

人工智能技術在建設施工過程中的應用正在逐步增加，這是因為人工智能具有自我學習和自我優化的能力，能夠分析處理大量的數據，并從中發現規律和模式，從而提高施工的效率和質量。現階段人工智能技術的應用已經涵蓋了建設施工的多個環節。例如，圖像識別技術可以用于自動識別施工現場的安全隱患，建筑信息模型技術可以用于施工方案的優化，自動化設備技術可以用于提高施工的效率，模擬仿真技術可以用于預測施工的結果。特別是人工智能的深度學習技術，已經開始在建設工程施工中得到應用。人工智能能夠通過海量的數據而自我改進。例如，通過深度學習，對施工過程中的各種數據進行分類比對，從而預測施工質量和安全問題，提早做出預警。此外，人工智能還能夠通過機器視覺技術，實現對施工現場的實時監控。機器視覺技術可以識別并跟蹤施工現場的物體，如施工人員、施工設備和施工材料，從而實現對施工現場的全面監控，提高施工安全[2-3]。這些技術不僅可以實現更高效的工作流程，更安全的施工環境，更優質的建筑質量，而且還有巨大的應用潛力。

圖1 中，呈現了以人工智能為核心，針對建設施工的安全管理體系。該體系集成了高速數據采集裝置、無線網絡控制，以及Intel Xeon? CPU E5-2600 v4 處理器、32GB 內存和GTX 1080 GPU 等硬件組件，搭配Linux Ubuntu、Python 3.7、Tensorflow1.0 和Matplotlib 軟件平臺，實現數據處理、深度學習分析、實時監測和預測功能。圖像識別技術識別安全風險，建筑信息模型技術可直觀發現問題，自動化設備技術通過智能化硬件執行施工過程，傳感及機器視覺技術可提前預警，確保施工質量與安全。人工智能技術還可進一步預測施工中潛在問題和風險，優化風險管理與預防措施。

圖1 建設施工的安全管理體系

3.融入人工智能的建設工地施工安全控制效果實例

3.1 項目概況

工程選取位于城市中心區域的大型道路建設工程，采用了人工智能技術以提高施工安全和效率。此工程跨越了一條主要的高速公路，從起點樁號K 11 ＋900.517 到終點樁號K 19 ＋700，總長度約7.799 公里。工程涉及多座橋梁和隧道的建設，其中主線橋長3.2 公里，匝道橋長5.5 公里，隧道全長615 米。工程設計包括一座中長隧道，7 座橋梁，其中包括一座特大橋，四座大橋，兩座中橋，一座互通式立交橋，以及11 座匝道橋。此外，工程還設置了四個收費站和一個停車區。工程的主要結構包括樁柱式下部結構，樁基采用鉆孔灌注樁，設承臺系梁，上設圓柱墩、方柱墩、花瓶墩，柱頂設蓋梁。上部結構為先簡支后連續組合箱梁、現澆箱梁、鋼箱梁等結構形式。工程計劃工期為913 天，即30個月，計劃開始施工日期為2020 年8 月30 日，計劃完工日期為2022 年12 月27 日。工程管理團隊采用人工智能技術，通過自動處理施工現場的圖像信息，對施工人員實施實名制管理和工作狀態監控，以提高施工管理效率，降低安全事故發生率。

3.2 項目智慧工地施工安全控制效果分析

項目采用的改進人工智能控制策略基于深度學習和物聯網技術[4]。深度學習部分通過構建一個多層神經網絡模型，該模型能學習和識別施工現場的復雜模式和潛在風險。網絡模型由卷積層、池化層、歸一化層和全連接層構成，卷積層可以提取圖像中的特征，池化層降低特征的空間維度，而歸一化層和全連接層則負責特征的非線性組合和分類決策。物聯網技術則通過在施工現場部署多種傳感器，如攝像頭、溫濕度傳感器、煙霧探測器、噪聲傳感器等，實現對施工現場環境的實時監控和數據采集。這些傳感器收集的數據通過無線網絡實時傳輸到中央處理單元，再結合深度學習模型進行數據分析和風險評估。收斂性能指的是AI 控制策略在訓練過程中達到最優狀態的速度。量化時，通常觀察誤差值和損失值隨訓練次數的下降速度。

施工安全控制策略收斂性能對比圖，如圖2 所示。

圖2 施工安全控制策略收斂性能對比圖

從施工安全控制的收斂性能進行比較。在項目初期，三種策略的施工安全控制誤差值和損失值都在迅速下降，顯示出較快的收斂性。當收斂到一定程度后，策略的誤差值和損失值不再變化，表明策略完成了收斂。改進的人工智能控制策略完成收斂需要的時間比深度學習預警識別控制策略和物聯網實名制管理的策略分別少25%和87%，這表明改進的人工智能控制策略的收斂性更好，控制效果更佳。

在管理效率方面，通過構建一個自動化的工作流程管理系統，該系統能夠自動分配任務，跟蹤任務的完成情況，并通過數據分析預測潛在的延遲和問題。這種智能化的任務管理減少了人為分配任務時的延誤和錯誤，顯著提高了管理效率。在事故響應時間方面，改進策略通過實時監控系統快速識別出事故發生的位置和性質，自動觸發報警并啟動應急響應程序。與傳統的人工巡查和報告系統相比，這種自動化響應減少了事故的發現和反應時間。關于預防措施的有效性，通過對比采用改進人工智能控制策略前后的事故發生率和事故件數，可以明顯看出事故率的降低。這種降低反映了預防措施如安全培訓、風險評估和現場監控的有效性。管理效率、事故響應時間和預防措施的有效性構成關鍵評價指標。管理流程優化顯著縮短了施工任務的完成周期；事故的快速識別與即時響應減少了事故處理的時間跨度；降低的事故頻率反映了預防策略的有效實施。針對控制措施的改進，著眼于技術參數的微調與數據處理流程的提升，涉及數據架構的擴展和處理功能的精細化調整。強化傳感器網絡與增加數據上傳頻次為實時數據分析提供了基礎，確保在面對潛在風險時系統能做出快速反應。智慧工地安全管理系統分析見圖3。

圖3 智慧工地安全管理系統分析

圖3 中，具體減少的安全事故數據包括在實施AI 策略前后的對比數字，如事故年發生率從2%降至0.5%，或事故件數從40 件降至10 件。這些數據通過收集特定時間內的安全記錄和事故報告來獲得，用以證明策略實施的成效。項目應用的改進人工智能策略在施工現場安全控制方面取得了顯著效果。

通過在施工現場布置更密集的傳感器網絡，并增加數據上傳的頻次，研究確保了實時監控數據的全面性和及時性。這些數據被實時傳輸到中央處理單元，并快速地由深度學習模型分析，從而實現高效的風險預警和事故預防。改進的人工智能控制策略在施工安全管理方面取得的成效得益于多方面的技術革新與優化[5]。數據處理能力的增強使得從龐大的施工現場信息中提取重要指標變得更加高效；這一點是通過對數據架構的優化與處理功能的精細調節實現的。提升的實時數據分析能力，尤其是在傳感器網絡增強與數據上傳頻率提高的支持下，確保了系統在識別潛在風險時的迅速性和準確性。采用先進的模型訓練技術可能是導致模型以更少的訓練迭代達到高精度的關鍵，這加快了收斂速度，縮短了誤差減少與損失最小化所需的時間。上述技術進步與方法的綜合應用提升了控制策略的敏感性和執行效率，導致安全控制效果的顯著提升。集成化與智能化的安全管理手段顯著減少了工地安全事故發生的頻率，進而優化了項目管理的整體性能。

4.結論

在建設施工領域，安全管理對于降低事故風險、保護人員生命財產安全至關重要。針對此挑戰，研究旨在提升施工安全管理效率與效果，通過人工智能深度學習和物聯網技術的應用，強化對海量數據的采集、匯聚、分析，從而分析風險點，做到提前預警管控，降價風險。上述技術的綜合應用整體提升了施工效率及安全防控效果。智能化、精細化的安全管理手段減少了工地安全事故發生的頻率，進而優化了項目管理的整體性能。通過數據分析顯示，相較于傳統管理方式，運用人工智能技術在同等條件下達到收斂所需時間減少了25%和87%，表現出更優越的性能與控制效果。大大提高施工安全管理效率。