实现在工地内所有视频覆盖区域对工人未穿工作服的24小时AI识别监测，发现人员未穿工作服及时报警至平台;

实现在工地内重点关注区域的AI人员统计;

实现在工地内监控覆盖区域的烟雾、火源24小时AI识别检测,发现烟雾、火源时及时报警，并通知相关负责人采取紧急措施;

实现在工地内监控覆盖区域对人员吸烟的24小时AI识别检测,发现人员吸烟时及时报警，避免引起火灾;

实现在工地重要通道的进场人数及离场人数的AI统计;

实现在工地内监控覆盖区域的人员人脸抓拍功能，并记录被抓拍人员是否戴安全帽，是否穿工作服等其他行为预警;

实现实时上报智能分析设备抓拍的图像数据，为智慧工地安全相关全节点数据集成提供必需的数据，辅助管理人员进行全方位多角度安全监管;

实现对工地现场设备的远程运维监测，当设备离线或中断时及时通告管理人员进行查看。

智慧工地AI识别安全预警解决方案基于目前先进的深度学习算法，通过大量的项目现场素材训练模型，通过本站大量采集的工作服素材。

高精度的识别人、安全帽、工作服等识别，本项目主要两方面的算法，一是识别类，二是行为分析。

识别类的包括人、安全帽和工作服、烟火等，主要通过对原有普通摄像机采集的视频信息进行分析。

对出现在视频中的物体进行识别，先识别目标是否为人，再识别是否佩戴安全帽，是否穿工作服。

对于未按要求穿戴的人马上报警提示，报警包括在大屏上弹出对应的摄像头实时视频，语音提示值班人员，抓图保存记录等措施。

二是行为分析，包括翻越围墙、人员逗留、人员聚集、区域入侵、人员人数检测等算法。

通过对视频中的画面设置画线、框，设定人数，设定检测时间等一些规则来判断现场人员是否违反相关规则。

对于违反规则的情况第一时间报警提醒值班人员，达到提前预防现场的不规范行为和安全隐患，变普通监控的事后查证为智能化的提前预。

变被动监控为主动预防，解决值班人员对于太多视频看不过来及24小时盯着屏幕看的问题，解放值班人员的手和眼，从而做更多的事情，提高工作效率。