建筑業作為我國的支柱產業之一，具有行業范圍廣、勞動量大、工期長、風險大等特點。傳統的施工管理方式已難以適應大規模、高周轉、高速施工和嚴苛要求的現實需求。建設安全、高效、實用、可行的輔助施工管理體系勢在必行。地下室工程空氣質量監測儀KQ-ZL00A

關鍵詞：智慧工地;安防系統;運用

引言

目前建筑業工地現場監督更多的還是依賴傳統的人為巡場、檢查，覆蓋面和時段性較為局限。安全管理比較繁瑣，管理難度較高，很難做到面面俱到。本文通過互聯網和人工智能技術，運用深度學習和基于卷積神經網絡算法，實現施工現場安全監督和防范，提高管理效率，真正能做到主動預防安全事故的發生，可實質性解決安全管理的難題。地下室工程空氣質量監測儀KQ-ZL00A

1智慧安防系統搭建原理

1.1搭建人工智能檢測算法模型

結合深度學習算法和人工精神網絡理論，基于卷局神經網絡，利用大量機械學習訓練樣本，構建目標檢測模型。

1.2軟件平臺實時分析異常警告

實時采集前端攝像頭視頻流數據，根據構建的檢測模型自動實時分析視頻流數據，一旦與檢測模型相匹配，實時告警。

1.3大數據技術深度分析數據價值

系統長時間運行生產大量數據，通過大數據深度分析，二次開發利用，實現從數據到價值的高效轉化。

1.4被動值守到無人值守全面轉變

將安全管理人員從周期性、繁瑣性、長期性的巡回工作中解放出來，實現人工智能新技術在智慧工地現場中的應用，實現“電子安全員"的監督職能。