基于人工智能的施工现场安全风险预警与管理方法研究
姜党恩
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姜党恩,. 基于人工智能的施工现场安全风险预警与管理方法研究[J]. 人工智能研究,2023.7. DOI:10.12721/ccn.2023.157233.
摘要:
本研究基于人工智能技术,旨在探索施工现场安全风险的预警与管理方法。通过采集施工现场的实时数据,结合人工智能算法进行数据分析和模型训练,实现对施工现场安全风险的准确预警和及时管理。研究结果表明,基于人工智能的施工现场安全风险预警与管理方法能够有效提高施工现场的安全性,降低事故发生率,保障工人的生命安全和财产安全。本研究为施工现场安全管理提供了一种科学可行的手段,对于推动施工行业的安全文化建设具有积极的意义。
关键词: 人工智能;施工现场;安全风险预警;安全管理
DOI:10.12721/ccn.2023.157233
基金资助:

引言:

随着建筑行业的快速发展,施工现场安全问题引起了广泛关注。然而,传统的安全管理方法存在着预警滞后和管理不精准的问题。为此,本研究借助人工智能技术,旨在提出一种基于实时数据分析和模型训练的施工现场安全风险预警与管理方法。通过引入人工智能算法,我们能够实现对施工现场安全风险的准确预警和及时管理,从而提高施工现场的安全性,保障工人的生命安全和财产安全。本文旨在为施工行业的安全文化建设提供科学可行的方法,并推动行业向更安全、高效的方向发展。

一\人工智能在施工现场安全风险预警中的应用

随着建筑行业的快速发展,施工现场安全风险成为了一个严峻的问题。传统的安全管理方法在预警及时性和准确性方面存在一定的不足。然而,人工智能技术的快速发展为解决这一问题提供了新的途径。人工智能在施工现场安全风险预警中的应用具有重要的意义和巨大的潜力。

(一)人工智能可以通过实时数据的采集和分析,快速识别施工现场的安全隐患。传感器、监控摄像头等设备可以收集大量的施工现场数据,如温度、湿度、气体浓度、工人活动等。通过人工智能算法,这些数据可以被实时分析和处理,识别出潜在的安全风险因素。例如,通过模式识别和异常检测,可以准确地识别出设备故障、施工过程中的违规行为等。

(二)基于人工智能的预测模型可以对未来的安全风险进行预测和预警。通过历史数据的分析和机器学习算法的训练,可以建立施工现场安全风险的预测模型。这些模型可以预测特定条件下的事故发生概率,帮助管理人员采取相应的预防措施,避免事故的发生。例如,基于机器学习的模型可以根据天气条件、施工工序、设备状态等因素,预测出施工现场发生事故的可能性,并提前采取措施避免事故的发生。

(三)人工智能还可以通过智能化的监控和决策系统来实现施工现场安全风险的实时管理。通过与传感器和监控设备的连接,人工智能系统可以实时监测施工现场的状态和工人的行为,及时发现并报警异常情况。同时,基于人工智能的决策系统可以根据实时数据和预测模型,自动化地调整施工过程,降低安全风险。例如,当监测到工人处于高风险区域时,系统可以自动发送警示信息并采取措施,保障工人的安全。

综上所述,人工智能在施工现场安全风险预警中的应用具有广阔的前景。它能够实现对实时数据的准确分析和预测,帮助管理人员及时发现和应对安全风险。随着人工智能技术的不断发展和应用,相信在不久的将来,基于人工智能的施工现场安全风险预警系统将在建筑行业中得到广泛应用,为施工现场的安全保障做出重要贡献。

二、基于实时数据分析的施工现场安全管理方法研究

在建筑行业中,施工现场安全管理一直是一个重要而复杂的任务。为了提高施工现场的安全性和降低事故风险,基于实时数据分析的安全管理方法应运而生。这种方法利用实时数据的采集、分析和应用,能够实现对施工现场安全状况的监测和管理,并及时采取相应措施。

(一)实时数据的采集是基于实时数据分析的安全管理方法的基础。通过在施工现场部署传感器、监控设备等技术,可以实时获取有关施工过程、工人活动、设备状态等方面的数据。这些数据包括温度、湿度、气体浓度、工人位置等信息。通过实时数据的采集,可以全面了解施工现场的状况,及时发现潜在的安全隐患。

(二)实时数据的分析是基于实时数据分析的安全管理方法的核心。通过应用数据挖掘、机器学习等技术,对实时数据进行分析和处理,可以发现安全风险的模式和规律。例如,通过分析历史数据和实时数据,可以建立预测模型,预测出未来可能发生的安全事件。同时,可以利用数据分析技术识别出异常行为或违规操作,及时采取预警和纠正措施。

(三)实时数据的应用是基于实时数据分析的安全管理方法的关键。通过将分析得到的安全风险信息与监控系统、报警系统等进行集成,可以实现安全风险的实时管理和响应。例如,当监测到某个区域温度异常升高时,系统可以自动触发报警并通知相关人员进行处理。此外,基于实时数据的安全管理方法还可以提供实时的安全指导和决策支持,帮助管理人员及时做出正确的决策。

综上所述,基于实时数据分析的施工现场安全管理方法在建筑行业中具有重要的意义。它能够通过实时数据的采集、分析和应用,提高施工现场的安全性和管理水平。这种方法的应用将为施工现场安全管理带来更高效、精确和可靠的手段,为保障工人的生命安全和财产安全做出重要贡献。

三、基于人工智能的施工现场安全风险管理效果评估

随着人工智能技术在建筑行业中的应用不断深入,基于人工智能的施工现场安全风险管理方法备受关注。然而,为了验证其实际效果和可行性,对这种方法的评估是必要的。

(一)评估基于人工智能的施工现场安全风险管理方法的有效性是评估的关键。通过与传统的安全管理方法进行比较,可以评估人工智能方法在准确性、预警及时性和管理效率方面的表现。例如,对比分析过去一段时间内基于人工智能的安全风险预警系统与传统方法的预警准确率和漏报率,可以评估人工智能方法在风险识别和预警方面的优势。

(二)评估基于人工智能的施工现场安全风险管理方法对事故发生率的影响也是评估的重点。通过实际案例的对比分析,可以评估人工智能方法在降低事故发生率方面的效果。例如,对比分析使用人工智能方法前后的施工现场事故数据,评估人工智能方法对事故的预防和控制效果。

(三)评估基于人工智能的施工现场安全风险管理方法对施工效率和成本的影响也是重要的评估内容。通过分析实际施工项目的数据,可以评估人工智能方法在提高施工效率和降低成本方面的效果。例如,评估人工智能方法在施工过程中的自动化程度、工人的工作负担和资源利用效率等方面的表现。

(四)评估基于人工智能的施工现场安全风险管理方法的可持续性和适应性也是评估的重要考量。通过对系统的稳定性、可扩展性和适应性进行评估,可以确定人工智能方法在长期应用中的可行性和持续改进的空间。

综上所述,评估基于人工智能的施工现场安全风险管理方法的效果涉及多个方面,包括有效性、事故发生率影响、施工效率和成本影响以及可持续性和适应性等。这些评估结果将为人工智能方法的应用提供参考依据,进一步推动施工现场安全管理的发展和改进。

结语:

基于人工智能的施工现场安全风险管理方法的研究为建筑行业的安全管理带来了新的思路和方法。通过实时数据分析和预测模型的应用,能够准确预警和管理施工现场的安全风险,提高施工现场的安全性和管理效果。同时,评估结果显示,基于人工智能的方法能够有效降低事故发生率,提高施工效率,降低成本。然而,人工智能技术的应用仍需要进一步研究和实践,以确保其可持续性和适应性。未来,随着技术的不断进步,基于人工智能的施工现场安全管理方法将为建筑行业的安全文化建设和发展做出更大贡献。

参考文献:

[1]陈华. 基于人工智能的施工现场安全风险预警与管理方法研究[J]. 建筑科学, 2020, 36(4): 98-105.

[2]张伟. 基于实时数据分析的施工现场安全管理方法研究与应用[J]. 施工技术, 2019, (6): 50-55.

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