建筑業(yè)作為我國的支柱產(chǎn)業(yè)之一，具有行業(yè)范圍廣、勞動(dòng)量大、工期長、風(fēng)險(xiǎn)大等特點(diǎn)。傳統(tǒng)的施工管理方式已難以適應(yīng)大規(guī)模、高周轉(zhuǎn)、高速施工和嚴(yán)苛要求的現(xiàn)實(shí)需求。建設(shè)安全、高效、實(shí)用、可行的輔助施工管理體系勢(shì)在必行。地下室工程空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)儀KQ-ZL00A

關(guān)鍵詞：智慧工地;安防系統(tǒng);運(yùn)用

引言

目前建筑業(yè)工地現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督更多的還是依賴傳統(tǒng)的人為巡場(chǎng)、檢查，覆蓋面和時(shí)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(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，實(shí)現(xiàn)施工現(xiàn)場(chǎng)安全監(jiān)督和防范，提高管理效率，真正能做到主動(dòng)預(yù)防安全事故的發(fā)生，可實(shí)質(zhì)性解決安全管理的難題。地下室工程空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)儀KQ-ZL00A

1智慧安防系統(tǒng)搭建原理

1.1搭建人工智能檢測(cè)算法模型

結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和人工精神網(wǎng)絡(luò)理論，基于卷局神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用大量機(jī)械學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本，構(gòu)建目標(biāo)檢測(cè)模型。

1.2軟件平臺(tái)實(shí)時(shí)分析異常警告

實(shí)時(shí)采集前端攝像頭視頻流數(shù)據(jù)，根據(jù)構(gòu)建的檢測(cè)模型自動(dòng)實(shí)時(shí)分析視頻流數(shù)據(jù)，一旦與檢測(cè)模型相匹配，實(shí)時(shí)告警。

1.3大數(shù)據(jù)技術(shù)深度分析數(shù)據(jù)價(jià)值

系統(tǒng)長時(shí)間運(yùn)行生產(chǎn)大量數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)深度分析，二次開發(fā)利用，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價(jià)值的高效轉(zhuǎn)化。

1.4被動(dòng)值守到無人值守全面轉(zhuǎn)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(shí)現(xiàn)人工智能新技術(shù)在智慧工地現(xiàn)場(chǎng)中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)“電子安全員"的監(jiān)督職能。