人工智能在工程安全管理中的应用

吴丹 高峰

【摘  要】隨着社会科学理论的进步与技能水平的提高，工程安全管理的手段与方法得到持续更新。人工智能技术的集成化、智能化及自动化程度较高，将其应用在工程安全管理活动中，能够实现对施工人员行为的高效识别，从而判定危险因素，实现有针对性的工程安全管理。鉴于此，论文简要介绍了人工智能的含义，探讨了人工智能在工程安全管理中的具体应用，分析了其应用的原则，以供参考。

【Abstract】With the progress of social science theory and the improvement of skill level， the means and methods of engineering safety management have been continuously updated. Artificial intelligence technology has a high degree of integration， intelligence and automation. Its application in engineering safety management activities can realize efficient identification of construction personnel's behavior， so as to determine risk factors and realize targeted engineering safety management. In view of this， this paper briefly introduces the meaning of artificial intelligence， discusses the specific application of artificial intelligence in engineering safety management， and analyzes its application principles， for reference.

【关键词】人工智能;工程安全管理;应用

【Keywords】artificial intelligence; engineering safety management; application

【中图分类号】TP18;TU714                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2021）11-0194-03

1 引言

工程安全管理在工程管理工作中占据十分重要的地位，直接关系到施工人员和管理人员的生命健康安全。随着我国建设工程项目的增多，安全隐患也随之增加。目前，我国在工程安全管理中存在很多问题，主要表现在以下几个方面：管理人员和施工人员的综合素质水平有待提高，管理人员的安全管理观念滞后以及施工人员安全意识较低，在工程建设过程中轻管理重建设的现象频有发生，没有把工程安全管理放在一个非常重要的位置上;管理人员实际工作经验不够丰富，在工作能力上有所欠缺，导致工程安全方面的工作不到位;管理人员数量的不足或管理工作的不认真，导致在整个工程安全管理过程中效率较低;在传统管理思维和传统管理模式的影响之下，管理方法的使用跟不上时代发展的步伐，安全管理的效率低，在各个处于动态运行状态下的工程管理项目中，会对工程安全管理产生一定的影响[1]。

人工智能已是人们较为熟悉的技术领域，在各行各业中的应用范围非常广泛。通过应用人工智能控制技术，可以让工程安全管理的操作更加规范以及管理的效率更高[2]。通过人工智能对工程安全的管理，让工程安全管理的准确率更高，为优化工程安全管理奠定了基石。

为促使工程项目在实际建设的过程中创造更多经济效益、社会文化效益及环境安全效益，就应当不断在原有的安全管理机制的基础上进行创新，以便可以减少由于人的自身原因而增加的安全隐患。安全管理机制由原来的传统人为管理转变为非人为因素影响的智能安全管理，充分发挥人工智能在工程安全管理中的作用，促使管理效率及水平得到大幅度提升，妥善解决以往工程安全管理领域中存在的问题，从而可以在我国建筑业的安全发展过程中起到一定推动性作用[3]。文章将工程安全管理人工智能化作为切入点，首先详细介绍人工智能的含义，研究人工智能在工程安全管理领域中的具体应用，然后介绍了人工智能化的工程安全管理系统的原则，最后希望在今后的工程安全管理工作中，能够科学、有效地运用人工智能技术。

2 人工智能的含义

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是以机器为载体所展示出来的人类智能，其一般是通过普通的计算机程序来呈现人类的智能技术。人工智能具备综合性、技术性和专业性等特点，涉及各个领域，涉及范围非常广泛。它的核心在于能够建立与人相似甚至超越人的学习、推理、使用工具等能力。目前，有大量的工具运用了人工智能，其中包括逻辑推理、搜索以及优化推理结果。人的思维可以对所有的数据进行整理，类似于数据库，因此，人工智能最终可能演变为用机器代替人的思维。人工智能技术的优点在于其严谨性，能够有效地进行相应的工作安全监管，出现错误的概率较低，可以通过有效的智能化程序提高安全管理工作的及时性。

人工智能自1940年首次提出以来已在多个学科和领域中得到普遍应用并形成诸多算法。伴随2006年以来机器学习的飞速发展，人工智能成为各行各业的研究主题和应用焦点[4]。我国是世界范围内开展人工智能技术研发较快、较早的国家之一，2017年7月20日，国务院下发的《新一代人工智能发展规划》中提出：人工智能成为经济发展的新引擎，人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力[5]。

人工智能技术领域的探究包含智能决策体系、图像视频辨识、语言辨识等。智能决策体系是通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统;图像视频辨识是将摄像头采集到的图像或视频转化为可以处理的内容的过程;语言辨识是把语言和语声转化成可以进行处理的信息的过程[6]。在科学技术迅猛发展的今天，人工智能技术日渐成熟，与工程技术全面融合，并运用到工程管理中，建立了施工现场安全监督管理体系，填补了传统监管手段的漏洞，由被动管理变为主动管理，促进了管理效率的提高，真正做到对施工人员权益的保护[7]。

3 人工智能在工程安全管理领域的应用

3.1 人脸辨识技术

3.1.1 人脸辨识概述

人脸辨识技术是根据人員的面部特征情况进行人员辨识的一种生物辨识技术。人脸辨识采用快速面部检测技术，可以从摄像头的监控视频图像中及时获取人脸的信息，并和人的面部数据档案库进行实时对比，实现对人实时的身份辨识。随着技术应用的快速普及，建设分散式、大规模人脸数据库及辨识系统的成本降低，辨识速度和准确度有所提高，人脸辨识技术逐渐获得市场认可并广泛应用于各行业中，如企事业单位、建筑行业、火车站等公共场所。建筑行业是一个安全事故多发的行业，在建筑行业中人脸辨识主要用于项目工程管理中，如工地人员的考勤管理，可用人脸辨识系统进行工人的实名制考勤打卡，实时掌握施工工地的作业人员出入工地的记录，也可以通过摄像头的视频监控实现远间隔、目标非配合状态下的实时身份、行为的辨识，实现智能化的预警，减少和避免安全隐患的发生。

3.1.2 人脸辨识的原理

人脸辨识是以人的面部特点为依据的，对于采集到的人脸图像数据集，首先辨识是否有人的面部存在，如果辨别出有面部的存在，则继续给出面部的定位、尺寸和面部器官的定位，根据采集到的信息，继续抽取人的面部所包含的独特的身份特点，将其与已知的人的面部信息进行比较，最后辨别出人的面部信息，判断出此人的身份，实现一对一的管理。

3.1.3 人脸辨识的步骤

人脸辨识过程包括以下3步：①建立人脸的面部图像档案。即用摄像头采集人的头部图像，从而获取人脸照片形成面部图像文件，将这些面部图像文件生成面部特征并编码储存。②获取当前的人体面部图像。即用摄像头捕获当前人员的面部图像，获取图像然后输入，并把当下的面部图像文件生成面部纹理编码。③用当下的面部纹理编码和人脸的面部图像档案的库存进行对比。即将当前面部图像的面部纹理编码与面部图像档案库中的面部纹理编码进行检索对比。上文中提到的“编码”是以人的面部的基本特点为依据的。这种面部纹理的编码方式可以适应光线及表情、发型和姿态的变化，在有无遮挡物的情况下都可进行识别，有很强的环境适应性，因此，其可以从千万人中准确、快速地识别出某个人的身份。

3.2 安全帽辨识技术

3.2.1 安全帽辨识概述

安全帽作为人身安全的保障用品，其主要作用是保护施工人员的头部，减轻高空物体掉落带来的影响，防止被物体碰撞和击打。施工人员佩戴安全帽是强制性要求，但是一些人由于个人原因不愿佩戴安全帽，这样会产生巨大的安全隐患，为管理工作带来不便。为提高对施工人员安全帽佩戴情况的监督管理效率以及满足施工现场持续及时监管的要求，提出了安全帽辨识技术[8]。

3.2.2 安全帽辨识的原理

安全帽辨识的工作原理是对工地上的人员是否佩戴安全帽进行及时录制现场视频并进行辨识、跟踪和预警，安全帽辨识系统不依赖于其他传感器，直接通过视频或照片进行实时分析和预警，并将结果上传至监控工作站，然后服务器实时分析视频流，通过精密的计算、识别，准确判定施工人员是否有违章不佩戴安全帽的行为。

3.2.3 安全帽辨识的步骤

由于施工环境较为复杂，施工现场有很多不确定的安全隐患，因此，在施工现场佩戴安全帽是一项强制性规定，但是由于个别人不遵守规定，对佩戴安全帽的行为进行监管是十分必要的，安全帽辨识的步骤分以下3步（见图1）：①通过深度学习，建立安全帽检测的模型。②采集当前施工人员的头部或者面部的图像，将图像输入模型中。③识别当前施工人员是否佩戴安全帽，若佩戴，则输出识别结果，若没有佩戴，则进行报警提醒并输出识别结果。

3.3 口罩辨识技术

3.3.1 口罩辨识概述

在工程项目建设中，施工环境中尘土较多，加之新冠疫情的影响，施工生产过程中产生的扬尘沙土或面对主要经由呼吸系统传播的传染性疾病，专家、学者建议人们尽量佩戴口罩，降低感染风险[9]。在施工生产环境中，面对无法避免的沙土和扬尘，佩戴具有尘土、颗粒物防护功能的口罩也是一项极其关键的劳动保护手段。考虑到一部分人由于生活、工作的特殊需要，可能需要长期暴露在相对高危的工作环境中，如何以尽可能快速、便捷的方法督促相关人员佩戴口罩并保证落实效果，保护人们的生命健康与安全，便成为一项重大考验。有效佩戴口罩进入工作场所可保护自身和他人的身体健康和生命安全。目前，不仅在施工现场中面临人员与车辆地域分布范围广泛、活动频次较高、活动时间跨度较长、人车流动性较大等现实问题，其他各个行业也存在人工资源紧张、监督管理成本高昂等情况，完全依赖人工进行检查人员是否佩戴口罩不可避免地存在工作效率低、工作强度大、覆盖面窄、时效性较差等弊端。为有效预防呼吸系统疾病的大范围蔓延以及提高人员佩戴口罩的检查效率等，利用针对人面部佩戴口罩情况的智能化辨识技术可以有效监督和管理人员佩戴口罩情况，可以有效抑制病毒迅速传播以及保护施工工作人员的身体健康安全，人工智能协助人工进行施工环境安全检查工作无疑具有深远且积极的意义。

3.3.2 口罩辨识的原理

采集一些人脸和口罩佩戴的图像进行深度的学习，构建检测模型，将摄像头中采集到的图像或视频输入模型中，经过一系类的检测与计算过程，将检测结果进行预警和输出，对施工工作人员是否佩戴口罩的情况作出准确、及时的判断。

3.3.3 口罩辨识的步骤

由于施工环境的特殊性，在施工过程中佩戴口罩进行健康防护是十分必要的，对于检查施工工作人员的口罩佩戴情况，可以采用基于人工智能的口罩佩戴检查机制，具体的口罩辨识步骤分为以下3步：①文章采用神经网絡的深度学习算法，将人脸检测和口罩佩戴检测进行结合，建立检测模型。②将摄像头中采集到的图像或者视频经过图像增强处理后输入检测模型中，分别对人的面部区域和口罩区域进行判断，判断是否佩戴口罩。③对是否佩戴口罩的检测结果进行预警和输出。如果检测结果为佩戴口罩则输出检测结果，如果检测结果为未佩戴口罩，则检测机制进行预警提醒，并输出检测结果。管理人员可以有针对性地进行人员口罩佩戴情况的管理。

4 人工智能在工程安全管理中应用的原则

在工程安全管理过程中无论使用人脸辨识技术、安全帽辨识技术、口罩辨识技术或其他基于人工智能的安全管理系统时，要遵循以下5项原则：第一，标准化原则。所选用的设备、系统、产品等要严格遵循国家和地方的相关标准规定以及行业的设计规范和相关的政策法规[10]。第二，经济实用性原则。围绕工程安全管理的实际需要，选取经济、实用的系统设备等，最大限度满足功能的需求，确保耐久实用。第三，安全性原则。所选系统具有高度的安全性和稳定性，具备自我保护的功能，包括系统本身的安全性以及传递信息的可靠性，避免受到黑客或者其他不法分子利用网络漏洞对系统进行攻击和破坏。第四，易管理性原则。系统选择容易管理和维护的软硬件设备，采用方便、简易的人机交换界面，以方便实际操作和使用，降低运营成本。第五，开放性和可扩展性原则。整个系统主要以信息网络的建设为基础，各个子系统可以在此基础上开发其他应用，各个应用之间可以进行交互使用。系统要便于在日后的使用中方便升级和改造，进行功能的扩充。

5 结论与展望

综上所述，无论是人脸辨识、安全帽辨识还是口罩辨识技术，都是安全管理人工智能化的体现，在工程安全管理中都发挥着积极的作用。上述3种工程安全管理的应用本质上是类似的，都是通过深度学习建立模型，进而对检测的目标进行辨识，且检测结果均具备一定的准确性和实时性，提高了工程安全管理的效率。当然这3种人工智能检测技术的应用，也可以进行结合使用，通过3方面的深度学习建立一个检测模型，对人脸、安全帽和口罩可以进行一一识别并输出检测结果。

在实际的施工现场安全管理活动中，人工智能技术彰显出了较强的实力，人脸辨识技术、安全帽辨识技术和口罩辨识技术已得到高效利用。基于建筑工程安全管理的发展趋势，将人工智能技术和工程安全管理相结合，并通过不断的实践积累，拓展了人工智能的应用领域，打造出了基于人工智能的施工现场安全管理的崭新格局。

随着人工智能技术的不断发展与成熟，建筑企业将得到全新的发展契机，因而，作为建筑企业，要做好对人工智能的研究，提高工程安全管理与人工智能的融合度，将研发出的人工智能软件积极应用到工程安全管理中，扩展智能安全施工管理计划，通过优化改良，加强对施工安全的多角度管控。结合工程管理等学科特点，建立施工安全管理的人工智能技术理论体系，深入挖掘结构试验、数值模拟、健康监测、检测等大数据。将人工智能与工程安全管理的全寿命周期深入融合，将推动我国的工程安全管理进一步向绿色、有效、准确、智能化的可持续方向发展。

【参考文献】

【1】张哲.探究人工智能在水利工程管理中的应用[J].科技传播，2020，12（8）：130-131.

【2】汪庆发.人工智能在水利工程管理中的应用的浅述[J].居舍，2020（11）：128.

【3】焦阳.人工智能在水利工程管理中的应用的研究[J].城市建设理论研究（电子版），2019（5）：176.

【4】Yann LeCun，Yoshua Bengio，Geoffrey Hinton.Deep Learning[J].Nature，2015（521）：436-444.

【5】鲍跃全，李惠.人工智能时代的土木工程[J].土木工程学报，2019，52（5）：1-11.

【6】许源，曹丽娟.人工智能在水利工程管理中的应用[J].海河水利，2020（6）：49-50.

【7】李东锋.人工智能技术在建筑施工现场安全管理中的应用探索[J].住宅与房地产，2020（12）：140-141.

【8】杨莉琼，蔡利强，古松.基于机器学习方法的安全帽佩戴行为检测[J].中国安全科学学报，2019，15（10）：152-157.

【9】张修宝，林子原，田万鑫，等.全天候自然场景下的人脸佩戴口罩识别技术[J].中国科学：信息科学，2020，50（7）：1110-1120.

【10】刘东海，方超，冷正华.人工智能在安全管理中的应用[J].建筑安全，2020，35（9）：31-34.