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。