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Springcloud智慧工地管理云平台源码 AI智能识别

时间:2024-01-13 10:34:37浏览次数:31  
标签:管理 AI Springcloud 施工现场 实时 施工 现场 源码 工地

智慧工地解决方案


一、现状描述  


建筑工程建设具有明显的生产规模大宗性与生产场所固定性的特点。建筑企业70%左右的工作都发生在施工现场,施工阶段的现场管理对工程成本、进度、质量及安全等至关重要。同时随着工程建设规模不断扩大,工艺流程纷繁复杂,如何搞好现场施工现场管理,控制事故发生频率,一直是施工企业、政府管理部门关注的焦点。  

Springcloud智慧工地管理云平台源码 AI智能识别_安全检查

二、行业难点  


由于传统的施工现场管理具有劳动密集和管理粗放特性,导致以下问题尤为突出:  


安全意识薄弱、安全教育走过场,现场安全检查效率低:安全管理归根结底是对人的管理,搞好对人的管理关键是提高全员的安全素质。由于行业的特点,施工现场职工的流动性很大,有的企业和项目部大量招收农民工,施工安全知识相当缺乏。即使采取了职工三级教育措施,可是教育内容都是公式化、简单化、陈旧化,没有任何针对性,员工的素质得不到预期提高的目的。  


工地现场人员组成复杂,施工人员流动性强,管理难度大:施工现场工种包括钢筋工、混凝土工、砌筑工、木工、电工、油漆工、水暖工、架子工(搭设脚手架)、机械工、测量放线工以及辅(杂)工等等,由于工种种类多,施工队伍多,传统的手段难以验证工人身份;施工队伍人员交替平凡,流动性大,加之工地现场开放性管理,闲杂人员随意进出,为工程现场种下了诸多安全隐患的 “种子”;工人出勤缺乏电子记录,工资核算与支付证据链不清,劳资纠纷频繁发生。  


工程现场施工机械安全事故频发,人员伤亡事故损失大:升降机、塔吊等高发事故危险源点多、线长、面广,单靠人力巡检排查,工作效率低,而且难以做到全过程、全方位的监督管理,容易出现监管漏洞。  


施工过程环境污染监测困难,预防效果不明显:施工现场的扬尘、噪声的监测工作存在周期长、数据量大的特点,传统方式依靠人工测量,耗费人力,工作效率低,记录的数据缺乏客观性及说服力。与此同时,数据只能用于后期追责,做不到前期预防,及时防治。  


施工场地环境复杂,人员监管成本大,问题回溯难:首先政府管理部门无法实时对辖区所有工地进行全方位视频监控及安全管理。管理部门须亲自派人到工地进行安全检查及监督;施工企业无法实时对工地生产进度及安全措施进行全方位监控,施工企业必须亲自到工地后才能了解到工地进度及工地存在的隐情。其次安全事故发生后,企业缺少可靠的数据,难以定责,增加了事故处理的难度;施工企业无法对事故原因准确分析,降低了事故预防的可靠性。  


三、系统架构  


“智慧工地管理平台”以现场实际施工及管理经验为依托,针对工地现场痛点,能在工地落地实施的模块化、一体化综合管理平台。为建筑公司、地产公司、监管单位租赁企业、设备生产厂提供了完整的数据接入和管理服务。  


AI智能识别


通过施工现场监控摄像头,并结合AI智能算法,可判断现场人员是否佩戴安全帽、是否穿戴反光背心、施工现场是否着火等。如果未佩戴安全帽、未穿戴反光背心、施工现场着火等,则输出报警信息、及时提醒作业人员,并通过智慧工地平台通知监控人员和相关管理人员。


环境监测


预警中心:基于项目要求自定义设置报警项与报警值,当系统采集数据超过报警值后,系统自动报警。 环境监测:通过不同传感器采集施工现场的环境数据,并实时传送至智慧工地平台中。


视频监控:在现场部署的监控摄像头,并结合AI智能识别,分析现场作业情况,实时掌握施工动态。 塔吊监控:支持现场塔吊黑匣子数据的接入并实时采集数据,通过系统平台实现实时智能检测。


实名制管理


劳务实名制:以“云+端”的形式,对接身份证人脸识别系统,打造智慧工地实名制管理平台。人员定位:部署人员定位基站,通过佩戴装有定位卡片的安全帽对人员进行实时跟踪定位。


智慧监测


高支模监测:结合各类监测传感器,对高支模进行实时监控,并分析数据,做到24小时实时监测预警。  


基坑监测:针对基坑位移、沉降、应力等实时监测,做到对基坑信息化监测的全方位管理,并实时预警。



标签:管理,AI,Springcloud,施工现场,实时,施工,现场,源码,工地
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