1)监管难度大

施工现场面积大、环境复杂，如物料运输车辆进出、机械设备缺乏监控、危险区域多等等，多种元素交叉造成工地全局监管难度大，传统管理方式落后，无法满足需求。

2)人员管理难

工地现场人员数量多、流动性大，监管不到位易导致违规操作多发，偷盗、纠纷、打架斗殴、玩忽职守等干预不及时，往往引起安全事故，事后追溯调查取证难。

3)安全事故频发

施工作业属于高风险，工地现场人、车、物安全隐患多，管理人员精力有限，无法实时巡查、面面俱到，监管疏忽、效率低下等因素易导致工地安全事故频发。

4)工地数量多且分散

工地数量多、区域分散，统一管理难，而且工地协作方多，各项目之间数据孤岛现象严重，传统监管模式无法让相关监管单位实时、远程、集中、全面地协同监管。

5)缺乏高效预警

缺乏针对施工作业的实时智能监控手段，无法做到对安全事故进行防范预警，如工作人员未戴安全帽、危险区域闯入、可疑人员入侵、物料偷盗、火灾等。

需求分析

1)AI智能检测

基于AI人工智能技术，实现人、车、物、行为等检测与识别，如人脸识别、车辆识别、安全帽佩戴、周界入侵、烟火等，无需人工巡检干预。

2)异常智能告警

实时监测工地异常如工作人员未佩戴安全帽、火灾、陌生人入侵等，一旦发现立刻告警，并录像、截图存储等，同时推送消息给管理人员。

3)视频实时监控

实时监测工地异常如工作人员未佩戴安全帽、火灾、陌生人入侵等，一旦发现立刻告警，并录像、截图存储等，同时推送消息给管理人员。

4)平台数据共享

搭建工地不同监管职能部门之间的数据采集、共享、共用平台，实现工地项目资源互联互通，支持多工地项目远程、集中、统一监管。

1)方案概述

将前端设备采集到的工地图像、视频等数据传输至EasyCVR智能边缘网关，并依托AI深度学习算法对现场图像、视频中的人、车、物、行为等进行检测与识别分析。

如人脸识别、车辆识别、安全帽佩戴识别等，同时可对工地异常情况(周界入侵、危险区域闯入等)进行智能告警，从而实现对工地现场的可视化、智能化监管，减少施工作业存在的安全隐患，打破传统人工监管的不足，助力工地安全施工建设。

安全帽是防御人体头部不受外来物体击打和伤害的防护用品，是进入工地必须佩戴的防护用品之一。

安全帽识别可对进入工地作业区域的人员进行自动识别：若检测到人员未佩戴安全帽，可立即报警，将报警截图和视频上传到平台形成报表，同时将报警信息推送给相关管理人员。

可根据时间段对报警记录和报警截图、视频进行查询点播，系统极大地提升了作业区域的管控效率，形成了强大的震慑作用，保障了作业人员的人身安全。

系统的视频源来自于前端的普通网络摄像机，智能算法分析设备设置于机房或监控中心，配置简便，成本低廉。

设备与网络摄像机在同一局域网内，通过RTSP 协议访问摄像机视频流，实时获取，实时分析，实时报警。同时，系统不依赖于具体硬件，具备跨平台的优势，既可用于新项目实施，亦可用于原有项目升级。