基于人工智能视觉分析技术,配合现场摄像头,自动识别监控区域违法施工情况,及时通知监管人员执法,避免潜在安全事故,提高监管效率。自动识别城市道路施工中存在违法施工，占道过多等情况，提高施工监管效率。自动识别工地监控区域，违法、违规施工情况，及时通知管理人员，提高监管效率。

　　随着国家经济的高速发展，工程项目数量、规模也随之增加，增加了现场安全风险。工程施工一般为立体交叉作业，室外作业占比较大。整个工程的作业管理工作包含诸多领域，人员管理作为一个重要的部门备受关注。因为作业人员的安全意识、作业流程章程的执行严重影响着施工安全。一旦发生违章作业行为就会造成比较严重的后果，威胁工作人员的人身安全和工程的财产安全。为了预防事故的发生、消除安全隐患，各施工现场都会采取视频监控、智能识别等方式对现场操作人员进行实时监测，监督作业规范，保障安全生产。

　　对于违规行为进行检测是如何实现的呢？

　　视觉人体行为识别可以实现对监控中施工人员的行动动作路线或操作信息进行识别输出数据与系统预先设定的数据进行比对，进而确定是否存在违规行为。不仅可以判断施工动作的完成度还可以识别完成的顺序、路线、机器操作等是否合规。

　　如施工人员高处作业前需要进行一系列的动作，第一步：放置好示警牌 第二步：检查安全带是否有破损、第三步：固定安全带 第四步：戴好安全帽、系好安全绳 视觉行为识别可以将整套流程作为一个监测周期，如前三步完成第四步未完成会识别出施工人员行为异常而提出预警，安全监督部门可以根据此项数据采取事故的预防管理等监察手段。

　　视觉人体行为识别在施工过程中的视觉行为识别一般可分为视频跟踪和行为识别。在视觉行为识别过程中需要考虑光照变化、场景变化、功能高低、行为夸张、拍摄角度等，进行不同组合来抓取行为视频数据。也就是说，视觉行为识别主要是通过摄像头采集作业人员的某一个动作数据通过软件加以分析并输出、对比已预设的动作数据来判断是否符合预先的要求。然而，视觉识别最大的难点就是施工现场不仅仅是单人跟踪，一般为多人跟踪，拍摄的遮挡、工人服装的统一、重叠、违规动作幅度的大小等都是巨大的挑战。

　　违法施工识别预警系统对施工区域进行实时监测，当监测到工人未穿戴安全帽、工作服、安全带、睡岗离岗、抽烟、玩手机等违法行为时，立即触发告警，及时制止。

　　建筑业在我国是一个传统的产业，我国将近有50万个工地在施工，塔吊数量70余万，升降机不低于100万台，建筑从业人员5000余万人。

　　建筑施工现场生产作业环境复杂，人员复杂，多工种交叉作业、协作方多，呈现出施工地点分散、施工现场管理难等特点。施工企业很难通过传统的管理方式进行科学、有效、集中式的管理。

　　随着我国新型城镇化的大规模推进，建筑产业高消耗、高风险、高投入、低收益的问题日益突出。

　　亿鑫鸿违法施工识别预警系统自动对施工区域作业人员违法施工行为进行实时监测，无需人工干预，一旦监测到工人未穿戴安全帽、工作服、安全带、睡岗离岗、抽烟、玩手机等违法行为时，系统会自动告警，告知监控管理中心，提醒相关人员及时处理。同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表，可根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询点播，方便进行事后轨迹回溯，快速查找责任人。

　　违法施工识别预警系统远程对分散的建筑工地进行统一管理，避免使用人力频繁的去现场监管、检查，减少工地人员管理成本，提高工作效率；对施工区域重大事故提前做好预防，并在事故发生前预警，通知相关人员及时处理，确保安全，防止重大事故发生。

　　亿鑫鸿违法施工识别预警系统大大提高施工企业的工作效率和管理力度，彻底颠覆原有的传统施工现场管理模式，使施工企业的竞争力得到质的跨越，避免安全事故的发生。

　　违法施工识别预警系统自动对施工区域作业人员违法施工行为进行实时监测，无需人工干预，一旦监测到工人未穿戴安全帽、工作服、安全带、睡岗离岗、抽烟、玩手机等违法行为时，系统会自动告警，告知监控管理中心，提醒相关人员及时处理。同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表，可根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询点播，方便进行事后轨迹回溯，快速查找责任人。