開頭就先給出本文的結論吧——通過實時分析 7x24小時的視頻信號，AI 和機器學習正在減少建筑工地的事故、盜竊與破壞行為和危險的操作環境。同時，還能獲得對于威脅的預測性見解和信息。

美國國家設備登記局的數據顯示，發生在建筑工地的盜竊損失往往每年超過 10 億美元。最新型號的設備、工具和用品被盜最多，也最難找回。詳細來說，被盜的建筑設備中只有 25% 被找回，再加上每年因事故和受傷而給建筑業造成的損失估計有 130 億美元。因此，改善建筑工地安全的迫切性相當之高。

靠機器學習提升建筑工地安全

依據特定施工現場的具體條件、因素、位置和狀態分析是否會導致，如何導致更大的現場安全和風險，最適合機器學習施展拳腳了。今后，用于保護建筑工地的遠程監控系統將依靠機器學習算法在歷史數據中挖掘新范式。同時，基于機器學習的遠程監控系統也會依靠物聯網傳感器，結合夜視、紅外和熱感攝像頭采集實時數據流。

通過將歷史視頻流和圖像與實時數據流相結合，基于機器學習的遠程監控系統可以對潛在的事故、盜竊或危險操作環境進行預測性識別。

AI 改善建筑工地安全的 10 大手段

最近，建筑安全與安保行業的資深從業者在云端齊聚一堂，針對標準化的基于機器學習的遠程監控系統進行了討論，最寶貴的收獲之一是他們能從誤報中節省多少時間。一位管理邁阿密、亞特蘭大和芝加哥在建工程項目的安全總監表示，機器學習幾乎消除了他負責建筑工地的誤報。“我們的團隊已經根據自家業務的特定模式對機器學習算法進行了微調，它幾乎消除了誤報問題，并專注于更準確地預測盜竊和闖入的企圖，”他解釋道。

基于電話會議的思想碰撞，我們總結出 AI 改善建筑工地安全的 10 大手段：

1. 減少對現場安保團隊的依賴，用監控來獲取每個施工現場365 天全天候的監控視野。所有的建筑安全和安保從業人士都表示，這是基于云的遠程監控系統最有價值的部分，該系統能夠接受來自物聯網、數字、熱感應和紅外攝像機的數據。當然，常駐現場的安保團隊依然是必不可少的，然而擁有實時的、始終在線的監控提供數據流來訓練模型也是非常寶貴的。

2. 通過識別工人是否穿戴了個人防護裝備(PPE)，可以減少工傷和潛在的責任訴訟。借助由機器學習算法支持的高級模式匹配功能，從業者可以識別高風險任務和工作區的工人是否穿戴 PPE。在疫情期間，建筑工地仍然要持續作業，因此在很多情況下，每個人都需要戴上口罩，以符合疾控中心的要求。有了遠程監控系統，只需掃一眼就能知道哪些工作人員沒戴口罩。

3. 拋棄檢查單、例行程序和其它人工的安全審計方法，直接換用實時監控，在幾秒鐘內拿出趨勢和圖像分析。從業人士表示，他們目前最大的挑戰是如何節省現場施工團隊的寶貴時間，因為他們不知道那些有項目的城市，何時會重新實行封鎖或隔離。如果將機器學習技術與現場數據結合起來，且將這些數據放在一個直觀的儀表板上，能將人工工作流程縮減 5倍甚至更多。

4. 施工現場的實時安全保障監控越好，施工流程就越靈活。從業人士指出，施工現場捕捉和解讀實時傳感器及視頻數據的能力越強，其施工流程的適應性就越強。也就是說，最初砸進去的那些投資，會通過流程的改進為你帶來回報。

5. 支持智能標簽和關鍵事件上下文線索的先進視頻分析技術即將到來，將進一步提高基于機器學習遠程監控系統的預測準確性。眼下，遠程監控行業的研發支出大多投到了從每一幀視頻中獲取更高級別智能線索上，預計明年我們將看到關于遠程監控系統高級模式匹配和預測精度的新專利。

6. 實時預測網絡和物理雙重威脅對建筑項目的影響，創建特定的算法，為特定的系列事件分配風險分數。在遠程監控系統的開發工作中，最引人入勝的是如何將物理事件和網絡事件進行關聯。舉例來說，假設某個特定建筑工地的系統受到了網絡攻擊。在這種情況下，就可以提高被盯上的那些物理系統的監控和預測精度，以挫敗盜竊和破壞項目。

7. 對每個建筑項目進行風險評分，然后分析出哪些因素需要改進，以減少設備和材料盜竊的威脅。同時，根據相關盜竊數據，利用機器學習建立預測模型，判斷竊賊何時再下手。從業人士表示，這就是為什么每個項目一開始就記錄視頻數據的原因，它可以用來訓練機器學習模型并預測未來的盜竊企圖。

8. 通過識別和跟蹤沒有訪問權限的入侵者在工作現場的活動，減少工業間諜活動的威脅。建筑業中的工業間諜活動可能會帶來數十億美元的損失，特別是那些包含專有技術的芯片代工廠。因此，保持工地安全需要從一個基于 AI 的有效遠程監控策略開始。

9. 找出建筑物資何時、何地以及如何失竊，從而控制成本，使工地更加安全。每年，大型建筑項目上有 10% 到 25% 的物資被盜并被轉賣。阻止偷盜對建筑項目是否盈利至關重要，這也是從業人員開始關注遠程監控的原因。

10. 確保施工現場保持符合 OSHA(職業安全與衛生條例)和相關合規要求，同時為審計人員創建實時審計記錄。負責安全保障的業內人士表示，為 OSHA 審計做準備可能需要數周甚至數月的前期工作。實時監控系統可以按需生成報告，每年可以節省數百小時的審計準備時間。