人员禁区闯入识别与危险区域智能分析预警系统
发布时间：2026年2月01日 16:11:19来源：燧机（上海）科技有限公司
在大型基建、厂房建设等施工现场，塔吊作业区、深基坑、高压电箱等区域被划为“人员禁区”。然而，因交叉作业频繁、管理疏漏或新员工不熟悉环境，违规闯入事件时有发生。传统依赖安全员巡查的方式，存在覆盖盲区与响应延迟。近年来，部分项目尝试部署AI视觉系统，对周界入侵、危险区停留、异常姿态等行为进行自动识别。本文基于多个工地试点经验，介绍一套基于边缘计算的辅助告警方案，并客观分析其在真实施工环境中的能力边界与典型误报源。
一、明确可识别的行为类型与前提条件
需强调：AI无法判断“是否危险”，仅能对预设规则下的可视行为进行初判，例如：
- 周界入侵：人员跨越电子围栏（如基坑边缘1米线）；
- 危险区长时间停留：在塔吊旋转半径内停留 > 30秒；
- 攀爬行为：人体姿态呈现“手高脚低”且靠近围挡/设备；
- 疑似摔倒：人体关键点突然由站立变为地面平躺（可靠性较低）。
所有规则需由安全管理人员在系统中手动划定区域与阈值，AI仅执行规则匹配。
二、系统架构：多目标跟踪 + 姿态估计 + 边缘推理
系统采用三层设计：
- 前端感知层
- 在塔吊、围挡、出入口等关键点部署200万像素红外补光枪机；
- 采用YOLOv10检测“人”“安全帽”“反光衣”等目标；
- 结合轻量级HRNet模型提取17个人体关键点，用于姿态分析。
- 行为判别层
- 定义电子围栏：如“基坑边缘1米内为禁入区”；
- 若人员进入该区域且未佩戴安全帽，则标记为“高风险闯入”；
- 对“摔倒”行为，设定规则：若躯干关键点高度 < 膝盖高度 且 持续 > 2秒，则触发“疑似摔倒”告警（需人工复核）。
- 告警与数据管理
- 触发现场语音提示：“您已进入危险区域，请立即离开”；
- 通过4G将脱敏事件记录（含截图、时间、位置）推送至安全主管APP；
- 原始视频在边缘端分析后立即丢弃，符合《个人信息保护法》关于工作场所图像处理的“最小必要”原则。
注：在实验室标准工地模拟场景下，系统对周界入侵的识别召回率达92.7%，误报率约7%（样本量：800段视频）。2025年Q4在某地铁施工项目实测中，因扬尘、吊车遮挡、多人重叠等因素，有效告警率约为68%，误报率约12次/千小时（主要源于蹲姿作业误判为摔倒、安全帽被遮挡）。数据基于华为Atlas 500 Pro边缘设备，实际效果受安装高度与天气影响显著，仅供参考。
三、部署优势与现实约束
- 支持4G回传，适用于无光纤工地；
- 可利旧现有监控摄像头，降低改造成本；
- 局限性：
- “摔倒”识别在复杂背景下误报率高，仅建议作为参考；
- 强逆光或雨雾天气下人体检测稳定性下降；
- 不适用于密集人群场景（如上下班高峰期）。
四、成本与合规说明
- 单点部署（含摄像头+AI盒子+安装）成本约1.0～1.6万元（2025年市场估算）；
- 系统仅为辅助提醒工具，不用于处罚、考勤或自动停工；
- 本文不推荐特定厂商，开发者可基于ONNX格式部署自有模型。
五、未来优化方向
- 融合UWB定位，提升多人身份绑定精度；
- 构建工地自适应模型，适配不同施工阶段（土方/结构/装修）；
- 与BIM模型联动，实现动态危险区更新。
结语
AI在工地安全管理中的价值，不是“取代安全员”，而是将人的注意力从“盯全场”转向“管异常”。一套务实、低侵入的辅助告警系统，能在不干扰正常作业的前提下，强化安全红线的执行力。而这一切的前提，是清醒认知技术的边界——AI看得见人，但看不懂工地；它能提醒，却不能担责。
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