智慧工地推廣方和智能硬體設備廠商告訴大家智慧建造可以對現場實現精細化的管理，但是從來不會跟大家講智慧建造應用的真實情況怎麼樣，智能設備使用效果如何，準確度如何；也有很多的推廣案例會告訴大家，藉助智慧建造來進行現場管理，取得了很好的效果，但是怎麼應用，怎麼管理，過程中遇到了哪些困難，怎麼克服，卻沒有很細緻的介紹。大佬們已經從智慧工地順利轉戰至智慧園區謀求更好的發展，留下的一地雞毛等待實施方買單。
施工現場的智慧建造靠譜不靠譜，結合自身智慧建造項目管控經驗，給大家做個分析。文中的智慧建造解決方案是國內知名企業提供，所應用的智能硬體層次屬於行業中高檔，整套智能硬體下來130萬左右，實施效果具有普遍的參考意義。
文中有肯定有否定有批評有建議，做到儘量客觀，為的是這個行業變得更好，如涉及到哪方的利益，實屬無意，請諒解。
1、 AI智能監控識別都很好用嗎
AI智能監控系統是利用高清攝像頭採集施工現場實時視頻信息，對部分攝像頭（通常是槍機）布置AI算法，採集的信息通過有線或無線傳輸，經多次數據的收發放大，將信息存儲至現場機房的硬碟錄像機，此時現場的AI邊緣伺服器即可對硬碟刻錄機中布置了AI算法攝像頭的數據進行智能分析識別，這就是AI智能識別。同時硬碟刻錄機中的數據通過外部網絡傳輸至雲端，即可與施工現場的智慧建造平臺形成對接，在平臺上即可實時看到現場畫面。這裡要明確由於數據量大，這個外網需要一根專線連接。
AI監控識別主要包含以下幾個方面，現場吸菸識別、安全帽識別、反光衣識別、煙霧識別、區域入侵識別、明火識別、車輛識別和夜間施工識別等。這些想法非常好，是現場安全管控需要的，在一步一步實現。這些功能識別的原理是基於AI算法和人工智慧，投餵大數據，給算法深度學習。
智慧工地推廣方會告訴你AI識別要在現場布置攝像頭，但布置什麼種類的攝像頭，布置多少個，布置的位置在哪裡，並沒有人告訴你。也很少人告訴你現場需要哪些硬體設備，現場的數據傳輸怎麼解決。
攝像頭主要是由球機和槍擊兩種，球機可旋轉，旋轉角度可以在平臺上進行控制，輻射範圍廣，移動性好，槍機輻射範圍有限，常固定。因此，槍機主要固定在場界圍牆上、大門口位置以及場區主幹道等相對固定處；球機常常放在場地內部，需要變化或移動的地方。智能攝像頭的布置位置，主要在大門出入口，場區道路，塔吊上空，鋼筋加工棚，場界圍牆等處。當監測範圍和監測區域確定後，現場安裝多少點位是根據攝像頭的性能和監控範圍來確定的，畫出攝像頭監控的直徑範圍，確保工地無死角。智能攝像頭的解析度為200萬像素，槍機監控範圍為35-50m，球機最遠可達150米。
安全帽識別準確
目前AI識別效果最好的是安全帽識別，安全帽識別是利用AI算法，調用高清監控攝像頭，對現場未佩戴安全帽的行為及人員進行一個自動抓拍取證，保存。目前對未佩戴安全帽的識別率已經達到了90%。AI系統對視頻截取保存後推送可供安全管理人員查看，由現場安全管理人員對施工班組進行罰款，罰款本不是目的，主要是可以對現場起到了很好的震懾作用，目前現場未佩戴安全帽的情況極少發生。下圖是AI識別截圖，是識別正確的一個案例，綠色框是安全帽識別佩戴正確，紅色框識別未佩戴。
上文講到只是對班組進行罰款，而未對具體的個人進行罰款，這是為什麼呢？因為目前AI系統還無法識別未佩戴安全帽人員的具體姓名，也就是抓拍到了但是不知道是誰，因為距離較遠，受限於攝像頭的清晰度，拍出來的照片很模糊，這樣只能對班組進行處罰，因為他所處的區域是哪個班組施工，相對容易確定。
識別準確但無法定位到人
如果想知道未戴安全帽的具體是哪個人，該怎麼做呢。一方面提高智能硬體的解析度，這會使硬體的價格進一步提升，目前攝像頭的解析度是200萬像素。另外我們進行了一些有益的嘗試，一是把AI智能識別系統與勞務實名制系統（下文會詳解）關聯起來，但這其實也依賴攝像頭的解析度，如果關聯起來也許可以確定到人。二是想通過行為識別，來確定具體的個人。這裡做了一組實驗，首先選取一組現場工程師，讓他們在現場巡檢走動，做一些常規規的動作，錄像，將這些影像資料給算法工程師，讓機器進行學習，後對算法進行更新迭代，這時再讓這組工程師在現場活動，讓AI識別，AI是可以判斷出這組工程師的真實姓名，我們把這個叫做行為識別，機器是可以把人和行為對應起來的。但是不可能讓施工現場的每一位工人都做一次行為識別吧，因此抓拍到的個人究竟叫什麼名字是很難實現的。
反光衣可識別
穿反光衣識別，就是利用AI智能算法對現場未穿反光衣的工人進行一個識別，識別的準確度達到70%以上，但是還會有30%的識別錯誤，70%的識別基本上可以實現現場的處罰，起到管理作用，但是沒辦法，這個處罰也只能是對班組，因為這依然是沒有辦法知道這個人究竟是誰。下圖是AI識別截圖，是識別正確的一個案例，綠色框是識別反光衣穿著正確，紅色框識別未穿。
下圖是AI識別截圖，是機器識別錯誤的一個案例，綠色框是識別反光衣穿著正確，紅色框識別未穿反光衣，但實際上是穿了。
識別準確但無法全建設過程監控
有一個很重要的問題就是，智慧建造是高度依賴硬體設備的，在工程的前期主體工程結構封頂前，現場視野相對開闊，攝像頭可以監控到位，但是當主體結構封頂後，大部分工人轉入建築內部工作，攝像頭就沒辦法監控到了，因此工人在建築內部工作時是否佩戴安全帽，是否穿戴反光衣其實是沒有辦法識別的。這個時間佔工人上班的大部分時間。這期間該怎麼管控是需要考慮的。
區域入侵識別還不錯
區域入侵識別的效果也是比較好的，這個功能初始是想用在深基坑周邊，防止無關人員進入基坑周邊區域，但是基坑不是完整的四邊形，往往是多邊形的，最初這個區域入侵算法只能設定框選矩形或正方形，後經過修正調整，可以自定義繪製多邊形了，這些改進是對現場很有幫助的。現場實施時，對禁止人員進入的區域，在平臺上框選起來，這個框選即對應現場特定區域，當有人進入這個框選區域，平臺系統就會報警，並推送給相關的安全負責人員，由其進行現場管理。
同時可對此功能進行實際應用的擴展使用，通常施工現場是有多個出入大門，有些大門只允許車輛進出，不允許人進出，平時由於門衛保安未及時管理，出現人員從大門進入的情況，現在有了AI區域入侵識別，可以在大門處畫一個區域，當有人進入此區域，便會自動報警，這使得管理更加精細化。
吸菸識別、明火和煙霧識別這些想法是很好的，就是通過AI算法識別出現場的工人吸菸，以及現場有明火和煙霧的情況。但根據使用效果來看是比較差的，基本沒用，曾經我們叼著菸頭在攝像頭下面蹲兩分鐘，AI算法愣是沒有識別出來，從現場AI抓拍到的400張吸菸圖片，排查出只有2張確實是現場吸菸圖片，準確率2÷400=0.005。這對現場來說，基本上是沒法用的。下圖是AI識別截圖，是機器識別不準確的一個案例，兩個人都在抽菸，但機器只識別出了一個。
數據量是影響AI算法識別準確最重要的因素，機器需要大量的數據深度學習，目前關於這幾項的學習數據比較少，機器判斷錯誤，後期需要去施工現場採集大量的相關素材，給機器學習，才能使識別準確。
2、 勞務實名制系統應用拓展性大
現場勞務實名制是比較有效的應用，的確可以對現場的工人進行有效的管理，結合測溫系統對現場常態化的疫情防控是極有意義的。勞務實名制系統實則是大門智能閘機加上人臉識別系統輔助一個手持信息採集移動終端，具體做法是進入現場的施工人員通過手持設備採集人臉信息和身份證信息，將人臉信息和身份證信息進行關聯，信息傳輸至實名制系統，工人上班進場時，通過閘機處的人臉識別設備刷臉即可進入，如果信息不在系統內的，則無法進入，這樣可以有效防止無關人員或者是不法人員進入施工現場，同時可以對人員進行統計，每天出工情況，甚至人員的考勤，工資的發放等，這個勞務實
勞務實名制系統還可以助力疫情防控，具體的做法是在智能閘機系統上安裝一個測體溫模塊，給閘機加一個判斷。現在需要滿足兩個條件，工人才可以進入施工現場，第一是人臉識別，確保是本人通過；第二是當人臉識別通過後，系統會提醒伸手側溫，此時測體溫模塊會對手臂進行測溫。這是一個紅外線測溫設備，當測得是正常體溫時，閘機才允許通過。
這個測溫模塊，確實在一定程度上可以防止體溫較高的發燒病人進入施工現場，但其實沒有那麼理想，因為測溫模塊受制於周邊環境溫度，夏季高溫時節，室外閘機處的環境溫度已經達到了40℃，此時測溫裝置已經失效了。現實與理想是有一定的差距，這些功能的實現依賴於智能硬體系統的進一步完善。
關於勞務實名制的應用，還有一點，相關單位管理人員會臨時對施工工人宿舍進行檢查，確保沒有無關人員留宿。傳統的做法就是查身份證對花名冊，有了實名制系統後，在宿舍檢查時攜帶手持設備，讓工人拿出身份證，後在手持設備上進行查詢，可以看到工人是否進行了實名制登記。需要人員實名認證，確定人員信息的過程都可以應用勞務實名制系統。
3、智慧建造應用好重在管理
勞務實名制系統應用的好，完全離不開有效的管理，過程中必須專人跟進和監督。門口的保安是直接的管理者，在上班高峰時期保安要在閘機處監督刷卡進入，如果監督不嚴格，或是不管不問，極可能出現代刷卡情況。每個工人都錄入了，為什麼還會代刷卡呢，自己人臉識別通過豈不光明正大嗎？原因是工地上人員流動性太大，會有幹一天或是兩天的臨時工，幹完人就走了，臨時工錄入是件很麻煩的事情，為了偷懶很多人就不錄入了，但是又要進入現場，只有讓人代刷臉了，要遏制這種情況一方面需要門衛管理人員切實履職好，另一方面管理人員是可以調取門口的監控錄像嚴查，加大管理力度，是可控性的。
現在的勞務實名制是雙軌制，公安局有一套實名制系統，叫警輝電子採集系統，也要對進場的人員進行實名制登記。同時智慧建造也有一套實名制登記系統，這兩個系統也沒有打通，進場的工人也要進行兩次錄入，主管錄入的現場管理人員也嫌繁。
4、環境監控數據與質監站數據該如何打通
環境監控系統是必須要做的，質監站要對現場的環境狀況實時監控。根據《建築施工顆粒物控制標準》（DB31/964-2016），揚塵在線監測數據以15分鐘均值作為基準，每日統計超標情況。當日統計時段內，2次及以上15分鐘均值超過2.0mg/m3，或7次及以上15分鐘均值超過1.0mg/m3的，視為當日揚塵在線監測數據超標。
現場環境監測系統最重要的兩個參數是揚塵和噪音，施工現場的揚塵和噪音是有嚴格要求，如超過數據上限，政府是會採取懲罰措施的。比如當現場的揚塵超過上限時，就要進行項目約談，嚴重時將停工整改。
通過將環境監測系統與圍牆處的自動噴水裝置及霧炮機形成關聯，當揚塵超限時，噴水裝置自動打開，及時減弱或降低現場揚塵含量，從而有效避免質監站的約談。
智慧工地要想切實有效並且落地，必須打通數據傳輸通道。比如環境監測系統，這個是當地質監站要求的，要求現場的環境監測數據實時傳輸到質監站的監控平臺上，要求在工地的每個大門附近安裝一套設備，這臺設備政府指定，實施方買單哦，據了解這套設備高出市場價很多，你懂的。但是這套平臺的數據並沒有和實施方的智慧建造平臺打通，原因是質監站指定的設備供應商不提供數據接口，沒辦法將數據傳輸到智慧建造平臺上。現場為了掌握實時的環境數據，總包方只得另行採購一套設備。這是由於數據不打通而造成的資源浪費。
5、特種工種人證合一實用但有改進空間
塔吊和升降機的持證上崗，人證合一挺有用，但硬體信息錄入不友好。施工現場的塔吊和升降機都屬於特種設備，特種設備操作人員屬於特種工種，特種工種必須持證上崗，人證合一。傳統情況下，操作人員進入操作室，擰開鑰匙就可以直接操作設備，但是很難管控操作人員人證合一。為了實現人證合一，便給這些特種設備安裝了一套人臉識別系統，這個識別系統錄入了操作人員的身份信息和證件信息，操作時須通過人臉識別或是指紋識別來開啟設備，如果這兩種方式都失敗時，情況緊急，可以用應急鑰匙打開，使用哪種形式打開的，都會在系統上留下記錄，不在系統內的人員是無法啟動設備的，確保人證合一，對施工現場的安全管理有著現實的意義。
但是這個智能硬體設備在人員信息錄入過程中體驗是不友好的。首先是智能硬體設備不穩定，經常出現故障，反而降低了效率，硬體質量水平有待提高；再者部分施工現場勞務系統與塔機人臉識別未聯動，即數據平臺尚未打通，導致塔機人員資料重複錄入，給現場實際應用帶來一定的工作量；其次是管理因素，操作員年齡大小不一，對新技術不太接受，不太習慣，覺得自己被管理起來了，會有牴觸情緒，每個人都是嚮往自由的，不願意被管理或是監視。後經過實施方反覆培訓講解及相關單位的強制性要求，才把這項工作推動下去。
6 、 升降機衝頂報警雞肋應用
升降機的衝頂報警是一個很雞肋的應用，原始想法是給升降機設置一個上升最大高度，升降機到這個高度可以自動停下。安裝智能設備後了解到升降機屬於特種設備，本身就有這樣的制動措施，當升降機超過設定高度後，本身制動措施可以立即制動。但是我們這個智能硬體是當升降機超過設定高度後，強制設備斷電，不過斷電後，升降機還有一個加速度，並不會立馬停下，所以這個功能還不如特種設備本身的制動措施有意義。
7、 塔吊吊重分析應用不友好
塔吊吊重分析是指吊鉤起重量達到額定起重量100%-110%時（可設置）發生超載行為，系統會自動向司機發出連續清晰的聲光報警。設備可以實現危險行為的自動控制，限制吊鉤上升和增大幅度方向的運動，只允許吊鉤下落或減小幅度方向的運動。在巡查現場時，手機移動端可實時顯示吊鉤所吊物體重量，現場使用良好。
此項功能在更換鋼絲繩及增加塔吊高度後，需要現場進行重新校核，重新校核時需將已知重量的物品吊起，根據已知重量調校。施工現場因為塔吊司機年齡大小不一和已知重量的物體有限等客觀因素，重新校核時難度較大。
8、希望這個行業越來越好
行文到此已接近尾聲，施工現場的智慧建造是有不少落地的應用點，但更要清晰的認識到存在的問題。存在的技術問題主要是AI識別不夠準確，智能硬體質量還不穩定，使用還不夠友好，在這個技術飛速發展的時代，相信這些問題很快可以得到克服解決。
但還存在管理方面的問題，如不同平臺的數據渠道未打通而造成資源浪費，重複勞動等問題。智慧建造要想發揮作用，離不開專人管理跟進，目前橫亙在面前的主要問題不是技術的問題，仍然是人的問題和管理的問題。
文章完……
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