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5G網絡的高速率、低延遲、大連接特性為無人機的數據傳輸和多設備協同作業提供了堅實基礎。無人機搭載高清攝像頭和傳感器，能夠突破地理限制，實現高空靈活巡查，實時傳輸高清視頻和大量數據，為地面控制中心提供準確的現場信息。在建筑施工中，5G無人機可用于日常巡檢、高空作業監控和危險區域探測，其優勢在于能夠快速、全面地覆蓋工地各個角落，及時發現安全隱患并發出警報。  

AI智慧工地APP是基于人工智能技術開發的移動應用，通過圖像識別、數據分析和智能決策，實現對施工現場的實時監控和管理。APP可集成人員管理、安全隱患上報與整改跟蹤、數據分析與統計等功能模塊，支持與工地現場的攝像頭、傳感器等設備進行數據交互，為施工人員和管理人員提供便捷的操作平臺。其智能化的特點能夠有效提高安全隱患的發現效率和處理速度，提升工地整體安全管理水平。

AI智慧工地APP在安全隱患上報與整改跟蹤方面具備高度智能化與便捷性。其攝像頭自動識別隱患功能，極大提升了隱患發現效率。當施工人員打開APP的隱患上報界面，點擊啟動攝像頭，APP即刻運用先進的圖像識別AI算法對拍攝畫面進行分析。例如，針對常見的安全隱患，如未正確設置的臨邊防護、破損的安全網、違規擺放的施工材料等，算法通過對圖像特征的快速比對與深度學習模型的判斷，能夠精準識別隱患類型。在識別過程中，系統還會對隱患的嚴重程度進行初步評估，例如將臨邊防護缺失判定為高風險隱患，而一般性材料堆放雜亂歸為低風險隱患。識別完成后，APP自動生成包含隱患位置（基于圖像場景分析校準）、類型、風險等級的詳細報告，并迅速推送至相關負責人的APP端。負責人收到推送后，能在APP上查看隱患詳情及現場圖片，及時安排整改任務。

（圖1 福田投控智慧平臺）

2.1 系統架構設計

融合方案的系統架構包括感知層、傳輸層、數據處理層和應用層。感知層由5G無人機、槍球攝像機和各類傳感器組成，負責采集現場數據；傳輸層依托5G網絡，實現數據的高速、穩定傳輸；數據處理層通過邊緣計算設備和云端服務器，對數據進行預處理、分析和存儲；應用層則通過AI智慧工地APP，為用戶提供操作界面和管理功能。

（圖2 無人機視頻效果）

2.1.1 感知層

感知層作為整個系統的“觸角”，主要由5G無人機、槍球攝像機以及各類傳感器構成。5G無人機憑借其靈活的飛行能力，可在高空對工地進行全方位巡查，搭載的高清攝像頭和多光譜傳感器能夠采集豐富的圖像與數據信息。槍球攝像機中，全景槍機負責大面積宏觀監控，高速球機則專注于目標細節捕捉，二者協同工作，實現對工地不同區域、不同目標的精準監控。各類傳感器，如溫度傳感器、濕度傳感器、煙霧傳感器等，可實時監測工地環境參數，為安全管理提供多維度數據支持。這些感知層設備具備高分辨率成像、高精度傳感以及穩定的數據采集能力，確保能夠準確獲取工地現場的各類信息。

2.1.2 數據處理層

數據處理層由邊緣計算設備和云端服務器組成。邊緣計算設備部署在無人機和前端攝像機等設備上，能夠對采集到的數據進行實時、快速的預處理和初步分析，減輕網絡傳輸負擔和云端計算壓力。例如，邊緣計算設備可在無人機端對視頻圖像進行目標檢測和識別，快速篩選出疑似安全隱患的信息。云端服務器則負責對大量數據進行深度分析、存儲和管理。運用大數據處理技術和AI算法，對來自感知層的各類數據進行綜合分析，挖掘數據背后的安全隱患和規律。同時，采用分布式存儲技術，如Ceph等，將數據分散存儲在多個節點上，提高存儲容量和可靠性，確保數據的安全存儲和高效訪問。

2.1.3 應用層

應用層為用戶提供了便捷的操作和管理界面。管理平臺整合了安全監控、隱患預警、數據分析等多種功能模塊，實現對工地安全狀況的全面管理。通過可視化的界面設計，安全管理人員能夠直觀地查看工地實時監控畫面、安全隱患分布情況以及各類統計報表。用戶界面注重交互性和易用性，采用簡潔明了的操作流程和圖標設計，方便不同用戶角色，如安全管理人員、施工人員等，進行操作。同時，提供移動端應用，方便用戶隨時隨地查看工地安全信息，接收警報通知，并進行相關操作，提高安全管理的便捷性和及時性。

2.2 協同工作機制

在協同工作機制中，5G無人機負責高空巡查和危險區域探測，將采集到的數據實時傳輸至數據處理層。AI智慧工地APP則通過數據處理層獲取分析結果，并在APP界面上展示給管理人員。當無人機發現安全隱患時，系統自動觸發警報，并將相關信息推送至APP，管理人員可通過APP迅速查看隱患詳情并安排整改。同時，APP收集的人員管理數據和隱患整改進度也可反饋至數據處理層，用于進一步的數據分析和決策支持。

高空巡查與地面監控協同，5G無人機按照預設航線，每天可對整個工地進行2~3次全面巡查，實現了工地100%覆蓋。槍球聯動系統在地面全方位監控各個施工區域，無論是開闊的施工場地，還是隱蔽的建筑角落，均能有效監控。通過無人機高空巡查與槍球攝像機地面監控的協同配合，確保工地每個區域都處于嚴密監控之下，極大減少了安全管理盲區。

3.1 項目背景

南華村項目規模宏大，總建筑面積約90萬平方米，涵蓋多種建筑類型和多個施工階段。項目施工場地開闊但功能分區繁多，安全管理難度較大。傳統的人工巡查方式難以滿足項目對安全管理的高要求，因此引入了5G無人機與AI智慧工地APP融合的創新方案。

3.2 應用效果

3.2.1 安全隱患排查覆蓋率顯著提升

5G無人機的高空巡查和AI智慧工地APP的實時監控，確保了工地各個區域的安全隱患能夠被及時發現。例如，在建筑物的各個樓層、施工通道及材料堆放區域，均布置了高清攝像頭與相應傳感器，全方位無死角監測，杜絕任何安全隱患被遺漏。

3.2.2 隱患處理時間大幅縮短

通過系統自動識別和推送隱患信息，管理人員能夠迅速響應并安排整改，隱患處理時間從傳統方式的數小時縮短至分鐘級。例如，當無人機檢測到某區域出現異常情況時，智能調度算法自動控制附近的槍球攝像機迅速對準該區域進行跟蹤拍攝，實現多設備的高效協同作業。同時，APP收集的人員管理數據和隱患整改進度也可反饋至數據處理層，用于進一步的數據分析和決策支持。

3.3 具體應用場景

3.3.1 吊籃監控場景應用

在南華村項目施工現場，針對吊籃作業區域，部署了一系列高清智能攝像頭和無人機巡查，它們承擔著實時監控吊籃運行狀態的關鍵任務。這些攝像頭具備卓越的圖像捕捉能力，能夠清晰獲取吊籃作業的細節畫面。當吊籃投入使用時，攝像頭不間斷地捕捉畫面，并將其傳輸至AI智慧工地APP的圖像識別模塊。APP運用先進的深度學習算法，對攝像頭采集的圖像進行實時分析，以此識別吊籃超載、違規作業以及安全違規帶懸掛等危險情況。對于吊籃超載的識別，算法通過對吊籃內人員、物料的形態和分布進行分析，結合吊籃的標準載重參數，精準判斷是否超載。例如，當檢測到吊籃內人員數量超出規定，或物料堆積高度超出安全范圍，系統即刻判定為超載狀態。

3.3.2 人員不安全行為監測場景應用

在施工現場關鍵區域（如材料堆放區、施工通道、高處作業面）安裝高清智能攝像頭，可對拍攝畫面進行實時分析。利用深度學習算法對人員行為進行建模，訓練數據包含正常行為與不安全行為圖像樣本，能準確識別施工人員未戴安全帽、違規吸煙、高處作業未系安全帶等行為，識別準確率達92%。一旦識別到不安全行為，APP立即發出警報，警報聲音量可達80分貝，同時推送消息至安全管理人員手機，管理人員在APP上查看警報詳情，包括違規人員畫面截圖、位置信息，可迅速聯系附近監管人員前往處理。處理結果反饋至APP，記錄違規人員教育整改情況。

（圖3 隱患識別效果）

（圖4 隱患識別效果）

本研究通過南華村項目的實際應用，驗證了5G無人機與AI智慧工地APP融合方案在建筑施工安全管理中的有效性。該方案不僅提高了安全隱患排查的覆蓋率和處理效率，還優化了人員管理，為建筑施工安全管理提供了新的技術手段和管理模式。未來，隨著技術的進一步發展，可探索更多智能化、自動化的安全管理應用，如區塊鏈技術在數據管理中的應用、智能穿戴設備與APP的結合等，以推動建筑行業向更加智能、綠色、安全的方向發展。