施工操作流程违规作业监测系统

       燧机科技施工操作流程违规作业监测系统通过 python+yolov8 网络深度学习技术，对高危场景下作业人员未按照操作流程进行正常操作行为进行实时分析识别检测，发现现场人员违规作业操作行为，不需人为干预，立即自动抓拍存档预警。YOLOv8 在 5 FPS 到 160 FPS范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。并在 V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv8 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。

       随着国家经济的高速发展，工程项目数量、规模也随之增加，增加了现场安全风险。工程施工一般为立体交叉作业，室外作业占比较大。整个工程的作业管理工作包含诸多领域，人员管理作为一个重要的部门备受关注。因为作业人员的安全意识、作业流程章程的执行严重影响着施工安全。一旦发生违章作业行为就会造成比较严重的后果，威胁工作人员的人身安全和工程的财产安全。为了预防事故的发生、消除安全隐患，各施工现场都会采取视频监控、智能识别等方式对现场操作人员进行实时监测，监督作业规范，保障安全生产。

       建设工程安全文明施工与质量提升,全方位的监测施工人员、各类器械设备、消防安全隐患，并提前对风险进行预警并实施管控，运用AI技术实现智慧工地管理。燧机科技施工操作流程违规作业监测系统对工地作业区域实现监测全覆盖，一旦发现安全隐患即刻报警推送至管控中心。智慧工地极大提高了对各部人员、外包人员的管理有效性，摆脱低效的人力监督方式。

       在施工过程中的视觉行为识别一般可分为视频跟踪和行为识别。在视觉行为识别过程中需要考虑光照变化、场景变化、功能高低、行为夸张、拍摄角度等，进行不同组合来抓取行为视频数据。也就是说，视觉行为识别主要是通过摄像头采集作业人员的某一个动作数据通过软件加以分析并输出、对比已预设的动作数据来判断是否符合预先的要求。然而，视觉识别最大的难点就是施工现场不仅仅是单人跟踪，一般为多人跟踪，拍摄的遮挡、工人服装的统一、重叠、违规动作幅度的大小等都是巨大的挑战。