工程建设作业面清扫面临的行业痛点
在工程建设领域，作业面清扫是保证施工安全和质量的重要环节。传统的人工检查方式存在诸多挑战：
- 效率低下：人工巡检难以实现对大面积作业面的全覆盖监控
- 漏检率高：人工检查容易疲劳，导致清扫不到位的问题被忽视
- 实时性差：发现问题时往往已经造成施工延误或安全隐患
- 数据追溯困难：缺乏系统化的清扫状态记录和留痕
这些问题直接影响工程质量和进度管理，亟需智能化解决方案。
AI视频分析技术在清扫识别中的应用
针对上述痛点，倍特威视研发出基于深度学习的工程建设作业面清扫识别系统，该解决方案通过以下技术路径实现智能化升级：
1. 智能采集层：采用高性能工业相机采集作业面高清影像
2. AI分析层：部署自主研发的神经网络算法，实现自动识别和分类
3. 业务应用层：与项目管理平台无缝对接，支持多维度数据分析
技术亮点包括：
- 采用YOLOv5改进模型，识别准确率达95%以上
- 支持对建筑垃圾、材料堆放等多种清扫状态的检测
- 可配置化报警规则，满足不同作业场景需求
典型应用场景及价值体现
场景一：土方工程作业面清扫监测
- 痛点：土方作业面广、变化快，人工检查效果不佳
- 方案：实时监测场地平整度和杂物清理情况
- 价值：减少返工率达30%，提升机械作业效率25%
场景二：主体结构施工楼层清扫管理
- 痛点：高层施工安全隐患多，脚手架清理难度大
- 方案：每层施工完成后自动检查材料堆放和垃圾清理
- 价值：降低安全事故发生率60%，改善施工环境
场景三：装饰装修阶段现场整理
- 痛点：多工种交叉作业环境卫生问题突出
- 方案：持续监控材料堆放规范性和废弃物清理及时性
- 价值：提升现场5S管理水平40%，减少材料损耗15%
系统特点与兼容优势
倍特威视工程建设作业面清扫识别系统具备：
- 开放API接口：支持与主流的BIM、ERP、MES系统对接
- 灵活的部署方式：支持云端、边缘计算和混合部署模式
- 强兼容性：适配市面80%以上的监控设备，保护既有投资
- 可扩展架构：可平滑升级加入更多AI识别功能模块
为工程建设数字化转型赋能
该解决方案通过AI视频分析技术实现了：
1. 作业标准化：建立统一规范的清扫质量评判标准
2. 管理可视化：通过数字看板实时展示各区域清扫状态
3. 决策数据化：积累历史数据，为施工计划优化提供依据
倍特威视深耕工程安全领域多年，我们的清扫识别解决方案已为多个重点建设项目提供技术支撑，助力客户实现安全管理升级。
立即扫描网站右下角的二维码或拨打联系电话，我们的解决方案专家将为您提供一对一免费咨询，助您快速解决业务难题！