一、产品开发背景
- 政策强监管，安全零容忍
国家安全生产法规日趋严格，“零死亡”成为硬指标，安全事故带来的不仅是生命损失，更有巨额罚款、停工甚至刑责。同时，国家和各地“智慧工地”建设政策明确要求上AI智能视频分析系统。
- 多项政策支撑 各类政策带动市场需求增长，如住建部2025年7月发布《发展智能建造可复制经验做法清单（第四批）》，明确要求各地推广智慧工地技术，并将AI视频监控纳入智能建造评价体系。十四五”数字住建规划目标提出“2025年智慧工地覆盖率超80%”，要求通过AI视频监控、电子围栏等技术降低安全事故发生率50%以上。
二、管理痛点
传统管理痛点突出，人工力不从心：
- 场景痛点1（高空作业）： 安全带未系、人员靠近危险边缘等致命隐患，人工难以全天候精准识别，尤其夜间或复杂环境。
- 场景痛点2（出入口/区域管控）： 安全帽/反光衣未佩戴、陌生人闯入、区域超员聚集等违规行为频发，依靠保安肉眼筛查效率低、易遗漏。
- 场景痛点3（车辆机械作业）： 人车混行、人员闯入机械盲区、车辆超速等高风险行为转瞬即逝，人工监控反应滞后，极易酿成事故。
- 场景痛点4（消防/危险区域）： 消防通道堵塞、危险区域烟火、物料超高堆放等隐患，依赖人工巡查覆盖面不足，发现时往往已形成风险。
- 场景痛点5（夜间/低照度）： 夜间施工安全隐患倍增，人员防护装备穿戴（如反光衣）、照明状态、异常活动等监控效果极差。
海量视频沉睡，价值未释放： 工地虽已部署大量摄像头，但仅用于“事后查证”，缺乏实时主动的智能分析能力，无法将监控资源转化为预防事故的“生产力”。
正是在此背景下，倍特威视 推出 “BVS-AI安全助手”。以倍特2015年推出的国内第一款“安全帽识别仪”为基础，整合10多年项目经验积累，融合多场景应用需求，通过在工地项目现场部署边缘化的AI智能视频分析设备， 7×24小时自动“盯屏”，精准识别上述核心场景中的安全帽/安全带/反光衣穿戴、危险区域闯入、人车冲突、烟火、关键防护缺失等数十类风险，并实时预警。变“被动监控”为“主动预防”，变“人盯”为“AI防”，有效破解传统安全监管盲区与滞后难题，为工地本质安全与合规管理提供强大技术保障。
AI算法
三、细分场景应用价值
细分场景应用详解
- 场景：高空作业区域（脚手架、屋顶边缘、临边洞口、吊篮等）
- 解决的用户问题：
- 预防高空坠落事故（工地“头号杀手”）。
- 减少因未按规定使用防护装备导致的伤亡风险和监管处罚。
- 降低管理人员频繁人工巡查的劳动强度和遗漏风险。
- 解决夜间或恶劣天气下人工监控困难的问题。
- 能发现的异常：
- 人员未系挂安全带/安全绳： 精准识别高空作业人员是否按规定正确佩戴和系挂安全带/安全绳。
- 人员靠近危险边缘（临边、洞口）： 检测人员是否进入预设的危险区域（如未封闭的洞口边缘、屋顶边缘警戒区）。
- 安全网破损或缺失： 识别关键部位安全防护网（平网、立网）的破损、脱落或未安装情况。
- 违规攀爬/穿越： 发现非授权人员攀爬脚手架或在危险区域穿行。
- 脚手架关键部件异常（可选，需高分辨率）： 检测跳板缺失、严重变形、连墙件松动或缺失等潜在风险（需结合特定算法和清晰画面）。
- 场景：出入口 & 人员密集区（工地大门、施工楼层入口、生活区入口、材料堆放区等）
- 解决的用户问题：
- 加强人员进出管理，防止未经授权人员进入危险区域。
- 确保进入特定区域人员符合安全着装要求。
- 提升实名制管理的效率和准确性，避免代打卡。
- 快速定位和追溯特定人员在工地的活动。
- 能发现的异常：
- 未佩戴安全帽： 识别任何进入规定区域（如施工区、材料区）但未佩戴安全帽的人员。
- 未穿着反光衣/工作服： 在特定区域（如夜间、车辆通行区）检测未穿着规定服装的人员。
- 人脸识别异常/陌生人闯入： 在关键出入口或限制区域识别未登记授权的人脸，发出陌生人闯入告警。
- 人员聚集/拥堵： 在通道、出入口等区域检测到异常人数聚集，可能引发踩踏或影响疏散。
- 烟雾/火焰初起（早期预警）： 检测异常烟雾或火焰，为早期火灾处置争取宝贵时间，可在火灾发生初期5-10秒内检测到烟雾和火焰。
- 场景：车辆与机械作业区域（场内道路、材料装卸区、挖掘机/起重机作业半径内）
- 解决的用户问题：
- 预防车辆碰撞（人车、车车）、碾压事故。
- 减少因人员进入机械盲区导致的伤亡。
- 规范场内车辆行驶速度，降低超速风险。
- 保障材料装卸区域秩序和安全。
- 能发现的异常：
- 人车混行/人员进入车辆盲区： 检测行人或非作业人员进入正在移动或作业的车辆（尤其是大型工程车辆、叉车）的危险半径或盲区。
- 车辆超速行驶： 在设定的道路或区域，基于视频分析计算车辆速度，对超速行为进行告警。
- 车辆违规驶入限行区域： 检测非授权车辆（如外部社会车辆）或特定类型车辆（如货车进入人员步行区）进入禁止区域。
- 倒车碰撞风险： 在车辆倒车时检测后方有行人或障碍物，发出碰撞预警（可联动声光报警）。
- 挖掘机/起重机等重型机械作业半径内人员闯入： 在旋转、吊装、挖掘等危险作业半径内检测人员违规进入。
- 场景：材料堆放与仓储区（钢筋/木工加工棚、仓库、易燃易爆品存放区、消防通道）
- 解决的用户问题：
- 保障消防通道畅通，确保紧急情况逃生和救援。
- 预防火灾隐患，加强对危险品存储的监控。
- 减少因材料堆放不当导致的坍塌、坠落事故。
- 保护重要物资，防止盗窃。
- 能发现的异常：
- 消防通道占用： 检测物料、车辆或设备堵塞消防通道。
- 危险区域烟火： 在易燃易爆品仓库、木工棚、油料存放区等关键区域检测吸烟或违规动火作业。
- 物料超高堆放/倾斜风险： 识别堆放的物料（如钢管、砖块、模板）高度明显超标或存在倾斜、散落风险。
- 人员闯入危险品存储区： 检测非授权人员进入易燃、易爆或有毒化学品等特定存储区域。
- 夜间异常活动： 在非工作时间检测仓储区有人员活动，可能预示盗窃或破坏行为。
- 场景：大型机械设备操作区（塔吊、施工电梯操作平台）
- 解决的用户问题：
- 确保特种设备操作人员持证上岗、规范操作。
- 预防因疲劳、分心操作导致的事故。
- 监控吊装作业关键环节的安全性。
- 能发现的异常：
- 操作人员离岗/脱岗： 检测操作室内长时间无操作人员（可能导致设备失控）。
- 疲劳/分心驾驶： 通过分析操作人员姿态（如频繁低头、打瞌睡、长时间不目视前方）判断疲劳或分心状态（需正面清晰画面）。
- 未持证人员操作： 通过人脸识别验证操作人员是否为备案的持证人员。
- 吊物下方人员闯入： 在塔吊吊臂旋转或吊物移动路径下方检测人员违规进入。
- 塔吊幅度/载荷异常（需与设备数据联动）： （高级功能）结合传感器数据，视频辅助验证塔吊工作幅度是否超限或存在超载嫌疑（需系统集成）。
- 场景：深基坑/管沟开挖区域
- 解决的用户问题：
- 防止人员或设备误入深基坑边缘导致坍塌或坠落。
- 监测基坑边缘土体异常变化（辅助）。
- 及时发现坑内异常积水。
- 能发现的异常：
- 人员/设备靠近基坑边缘： 检测人员或机械设备进入预设的基坑边缘危险警戒区。
- 边坡明显裂缝或局部滑移迹象（需高分辨率及特定算法）： 对预设监测点的边坡进行视觉分析，识别明显的裂缝扩大或局部土体位移迹象（作为辅助监测手段）。
- 坑内异常积水： 检测坑内水位快速上升或非降雨期出现大量积水。
- 场景：夜间/低照度施工区域
- 解决的用户问题：
- 克服夜间人工监控视线差、易疲劳的困难，保障夜间施工安全。
- 确保夜间作业人员合规穿戴反光衣等防护装备。
- 监控夜间车辆行驶安全。
- 能发现的异常：
- 未穿反光衣： 在夜间或低照度区域检测作业人员未穿着反光衣。
- 照明不足： 检测关键作业区域或通道的照明突然熄灭或明显不足，亮度变化。
- 人员异常活动/闯入： 在非施工时段或限制区域检测到人员活动。
- 车辆夜间行驶超速： 检测行驶车辆超速行驶。
- 场景：施工质量辅助监控（可选增值点）
- 解决的用户问题：
- 辅助管理人员远程监督关键工序的执行情况。
- 留存施工过程影像资料，便于质量追溯。
- 能发现的异常（示例）：
- 关键工序缺失： 如混凝土浇筑前未验收模板、钢筋，或未按规程进行养护（需定义清晰规则）。
- 明显质量缺陷（表面）： 如大面积蜂窝麻面、严重漏浆、墙体明显歪斜（需高分辨率及特定算法）。
- 未按规定佩戴质量检测工具： 如检测人员未携带必要的测量工具。
四、系统特点
1.多形态产品形式
具备边缘计算盒子（4/8/16路）和服务器（16/20/32/64路）等多种规格。根据用户场景算法需求及视频数量进行选择。
BVS-AI安全助手服务器
AI安全助手精英版
2.高度集成
系统软硬件一体，自带智能化web端BVS-iCloud预警平台，支持内网浏览器访问。能实现视频点播、流转发、告警数据实时展示、数据分析趋势预览。一张图让你了解现场在安全风险情况。
BVS-Icloud预警平台
3.超便捷部署
系统通电接网即可快速完成上机，引导模式操作，自动搜索局域网内摄像机资源，可实现3分钟内视频接入及算法部署并完成功能测试验证。
4.高准率，多模态预警提醒
利用倍特15年来各类工地场景下数据积累形成的智慧工地高精度小模型，可满足各类房建、基建、水利工程、抽蓄水能电站、核电、高速公路、桥梁、地铁、热电厂、水厂、输油管道、工厂等施工场景，无需任何迭代和场景模型优化，即可达到90%以上准确率。
同时利用最新的AI多模态视觉大模型，通过小模型精准识别，大模型辅助判断，应用平台逻辑判断辅助配合，实现多重过滤，达到高精度、高准确率，低误报率、低漏报率的目标。
五、系统价值
1.从“人防”到“技防”的转变： 大幅减少对人工不间断盯屏和现场巡查的依赖，提升监控覆盖面和效率。
2.从“事后追溯”到“事前预防”： 通过对风险行为的即时识别和预警（语音实时提醒、声光报警、平台弹窗、微信/短信推送），将安全隐患消灭在萌芽状态，有效预防事故发生。
3.风险量化与过程留痕： 自动记录所有告警事件（时间、地点、图片/视频片段、类型），形成安全风险数据库，便于统计分析、责任追溯和持续改进安全管理措施。
4.提升管理效率与合规性： 帮助安全管理人员精准定位问题，快速响应，降低管理成本，同时提供客观证据满足日益严格的安全生产法规要求。
5.降低事故成本： 减少人员伤亡、设备损坏、工程停工等带来的巨大经济损失和声誉损失。
