云AI技术在施工现场的应用研究

张昊晨

上海建工集团工程研究总院 上海 201114

1 项目概况

上海市宝山区南大地区是上海市 十三五 和十四五 规划中重点整体转型地区。从20世纪50年代开始，该地区聚集了大量的工业生产企业，涉及化工、皮革、危化仓储等重化污染行业，在20世纪80年代,成为废气、污水不绝的重污染地区。随着城市化进程的推进和上海乃至整个长三角的高速发展，南大地区启动全区域的环境治理，大规模的环境修复工程即将拉开帷幕。先进性的规模化、集成化、规范化管理的修复工厂模式，是解决这一困扰老工业基地开发过程中土壤修复问题的最佳途径。宝山南大修复工厂设置在南大路728号，项目地块原为上海皮革有限公司皮革生产车间，占地面积约74 000 m2。

2 AI技术在施工现场应用的难点及对策

现阶段工程专业人员在施工现场进行AI应用研究有3大难点[1-4]。

1）大部分现场工程师缺少计算机编程和数学专业的知识储备，难以理解AI数学特征模型的正确含义。

2）AI应用在训练和部署之间，可能会经过多次底层计算环境迁移，施工现场环境、网络环境的变化，会进一步降低工程师的工作效率。

3）用于AI学习、训练的算力设施非常昂贵，使用个人电脑进行AI训练，效率低且不稳定，冗余数据繁多，人工标注费时、费力。

算力、算法和数据是AI的3大基石，目前，行业中产生的大量数据在清洗、标注和训练上占据了75%以上的时间，因此，算力仍是稀缺资源。对于施工企业和现场工程师，需在短时间内对海量数据进行快速处理几乎是不可能的，如要将AI引入施工现场，需要1个云平台作为AI容器。在宝山南大修复工厂现场选用了华为云的服务，其软硬件生态完整，能提供一体化解决方案，同时拥有全天候技术支持。使用华为云完整的软件堆栈，可以实现一次性算子开发、一致的开发和调试体验，能最大程度地减少底层计算环境迁移造成的应用效率降低。

3 云AI技能部署、增量训练及实现路径

通过华为云Model Arts平台，初步部署了包括未戴安全帽、未穿防护服、未戴全面罩、裸土未覆盖、跑冒滴漏、人员入侵检测6大类AI自动识别技能，在对每个算法进行训练前，在施工现场选取固定位置的抓拍摄像头＋人工拍摄＋无人机拍摄，对样本采取多角度取景，进行第1次训练，满足初始样本的多样性。

在此基础上，加入干扰项进行自动标注，得到初步的训练版本。此时，各AI算法的识别率相对较低，需要进行多次增量训练，同时，每次增量训练后，人工复核并修改标注错误项、删除易干扰项和重复项（高度类似角度、距离的样本），其最终目的是提高增量训练的准确度和最终版本的识别确信度。

最终确认的几个技能可以两两组合，或3个技能同时部署，通过华为云Hilens进行多技能同时识别，确保相关人员在施工现场按要求采取多种防护措施，图1、图2选取了训练末期，宝山南大修复工厂风淋室的摄像头抓拍到的测试图片，此时，算法已能准确识别人员是否同时佩戴安全帽、全面罩、身穿防护服，框出未按规定穿戴的人员，并以报警的形式实时推送至手机端和智慧管控平台的大屏端，达到现场实时进行安全管控的要求。

图1 技能部署页面（未戴安全帽＋未戴全面罩）

图2 手机端＋大屏端推送报警图片（未戴安全帽＋未戴全面罩＋未穿防护服）

按照以上技术路线，未戴安全帽、未穿防护服、未戴全面罩、裸土未覆盖、跑冒滴漏、人员入侵检测这6大AI算法通过增量训练和人工复核，最终生成的版本能够达到85%以上的识别率，综合识别确信度能够达到75%，基本能够满足大部分施工现场的安全管控需求，大大提高了安全管理的时间和效率。

4 案例工程现场特点及AI应用场景落地

集中式 修复工厂 模式与传统的原地异位修复模式相比，其规模化、集成化、规范化管理的修复工厂的模式，是解决老工业基地开发过程中的土壤修复问题的最佳途径。其中，土壤淋洗作为重金属污染土壤的优选修复工艺，该系统在土壤异位淋洗区域进行原地扩建，扩建后的最大年处理能力达到4万 m3，从而满足区域性重金属污染土壤的异位修复需要。该设备创新解决了上海地区黏性土壤普遍存在土壤结团、洗脱率低和干化困难等问题。利用现代化管控手段，在7#车间的2楼设置中央控制室，包括办公区域、监控系统，以及集成修复工厂所有工艺区块运行控制的智慧屏幕，通过全过程物联网监控，严密管控污染土壤流转管理与修复工艺的运行，在确保污染土壤修复达标的同时，将修复过程中可能产生的二次污染控制在源头、封闭于过程、消化于工厂，从而实现修复工厂目标的高效绿色集约化土壤修复模式。

修复大棚内的AI应用场景围绕着高毒性、高风险区域施工人员安全展开。基于此，为宝山南大修复工厂这一类高风险工厂设计并上线了 高危施工区域人工智能违规行为识别软件 ，系统除了满足基本的现场摄像头管理、人员管理的基础功能外，增加了抓拍、图片识别、技能识别、识别结果查询等与AI识别相关的功能，并结合早期已在修复工厂落地的智慧管控平台大屏端的 土壤外运 模块，可以直观搜索查询所有进出场土方车是否存在 跑冒滴漏 等违反环保要求的情况，发现后能及时进行制止和整改。通过这一系列的工作，力争将原有智慧工地的1.0版本升级到智慧工厂2.0版本，并不断迭代信息。

5 结语

近年来环境治理领域成为建筑施工行业中新的业务板块，从污染的制造者到污染的终结者，需要用新的技术、新的手段来实现产业转型。本文从云AI技术在项目现场的落地、PC端 全链接、全融合 和核心理念出发，围绕工地现场的 人、机、料、法、环 等生产要素，综合运用云计算、人工智能、大数据等信息技术，建设安全、高效、实时、智能、在线的数字化智慧工厂，实现工程的全局优化，保障工程安全、质量、进度、成本、绿色等管控目标的实现。