人工智能技術(shù)在亞運(yùn)會水上運(yùn)動中心項目吊裝安全管理中的應(yīng)用

吊裝作業(yè)是建設(shè)工程中十分重要的工作，也是建設(shè)工程中安全風(fēng)險較大的工作之一，其安全管理是現(xiàn)場安全管理的重點(diǎn)。塔式起重機(jī)具有起升高度大、工作幅度大、作業(yè)面較廣、作業(yè)效率高、結(jié)構(gòu)形式較為簡單等優(yōu)點(diǎn)，在吊裝作業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用。然而塔式起重機(jī)安全事故時常發(fā)生，導(dǎo)致設(shè)備損壞、人員傷亡、財產(chǎn)損失等后果。塔式起重機(jī)吊裝安全受到了學(xué)者和工程人員的重視。張青春等利用ZigBee技術(shù)，設(shè)計安全監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了位移、距離、壓力監(jiān)測功能，并將監(jiān)測數(shù)據(jù)上傳到監(jiān)控中心進(jìn)行顯示、處理和報警。趙挺生等運(yùn)用系統(tǒng)思想研究安全，建立了塔式起重機(jī)安全的系統(tǒng)層次體系，識別了56項塔式起重機(jī)安全影響因素。段在鵬等通過模擬試驗研究了性別、近視程度、身高、駕駛經(jīng)驗、風(fēng)速、操作熟練程度、操作復(fù)雜程度等因素對新入職司機(jī)操作失誤的影響。人工智能技術(shù)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能理論、方法、技術(shù)和系統(tǒng)的技術(shù)科學(xué)。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和計算能力提升，人工智能得到了快速發(fā)展，在多個行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。建筑業(yè)是我國規(guī)模巨大的傳統(tǒng)行業(yè)之一，人工智能與建筑業(yè)的結(jié)合提高了建筑業(yè)的信息化水平。在建筑施工安全方面，學(xué)者利用人工智能方法分析施工安全，將人工智能方法運(yùn)用到現(xiàn)場施工安全管理中。申玲等構(gòu)建了基于云貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的裝配式住宅吊裝安全風(fēng)險評價模型，對構(gòu)件吊裝的風(fēng)險進(jìn)行評估。謝逸等利用視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，結(jié)合支持向量機(jī)（SVM）、方向梯度直方圖特征組合方法檢測地鐵施工中人的不安全行為，提出了一種檢測方法框架。楊莉瓊等提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的安全帽佩戴行為檢測方法，利用視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)對施工人員佩戴安全帽行為的實(shí)時監(jiān)測與預(yù)警。結(jié)合北支江水上運(yùn)動中心項目的案例，探索人工智能技術(shù)在吊裝安全管理中的應(yīng)用，為人工智能在吊裝安全管理中的應(yīng)用提供參考。1、工程概況北支江水上運(yùn)動中心項目位于浙江省杭州市富陽區(qū)北支江南岸東洲街道華墅沙村，用地面積80?757?㎡，總建筑面積64?092?㎡，結(jié)構(gòu)長約400?m，寬約110?m，地上建筑面積41?307.93?㎡，地下建筑面積22?371?㎡，人防建筑面積3?362?㎡，其地上部分為覆土建筑，建筑高度24?m。根據(jù)場館結(jié)構(gòu)、工期和施工現(xiàn)場情況，施工期間安裝4臺，沿場館長度方向進(jìn)行布置，按照施工圖軸線編號順序自西向東為1號、2號、3號、4號塔式起重機(jī)。其中1號、4號塔式起重機(jī)，位于地下室底板外，采用QTZ80（5513）型，臂長55?m，端部起重量1.3?t，最大起重量為6?t，標(biāo)準(zhǔn)節(jié)尺寸為1.6?m×1.6?m×3?m。2號、3號塔式起重機(jī)位于地下室范圍內(nèi)，采用QTZ（7030）型塔式起重機(jī)，臂長70?m，端部起重量3.0?t，最大起重量為16?t，標(biāo)準(zhǔn)節(jié)尺寸為2.0?m×2.0?m×3?m。2、吊裝風(fēng)險因素分析本工程為大型組合結(jié)構(gòu)建筑，工程體量大，場地面積大、范圍廣，塔式起重機(jī)數(shù)量多，群塔作業(yè)風(fēng)險較高。本項目塔式起重機(jī)運(yùn)行階段的風(fēng)險因素如下。（1）塔式起重機(jī)司機(jī)未按多塔作業(yè)安全措施規(guī)定操作，違反塔式起重機(jī)安全操作規(guī)程，存在坍塌、墜落等事故隱患。對此需加強(qiáng)對司機(jī)持證上崗的檢查力度、加強(qiáng)教育培訓(xùn)和交底，司機(jī)應(yīng)嚴(yán)格遵守操作規(guī)程，不得違章作業(yè)。（2）塔式起重機(jī)司機(jī)不聽指揮作業(yè)或作業(yè)時精神不集中，可能導(dǎo)致起重傷害、高空墜落等事故。對此須從司機(jī)持證上崗、不疲勞作業(yè)、不違章作業(yè)等方面進(jìn)行管控。（3）塔式起重機(jī)指揮不當(dāng)，會導(dǎo)致塔式起重機(jī)間相互碰撞、物體打擊等安全風(fēng)險。對此要求指揮人員持證上崗，加強(qiáng)崗前培訓(xùn)，不得違章指揮。（4）作業(yè)過程中2個塔式起重機(jī)吊臂或平衡臂同時進(jìn)入交叉區(qū)域，起重臂與鋼絲繩或吊物相撞，可能造成塔式起重機(jī)倒塌、吊物高空墜落等危險。對此須從制訂塔式起重機(jī)避讓規(guī)則，設(shè)置塔式起重機(jī)進(jìn)入交叉區(qū)域報警裝置，限制塔式起重機(jī)吊鉤吊物運(yùn)行范圍，加強(qiáng)指揮和對作業(yè)人員的安全交底等方面來避免危險發(fā)生。（5）本項目1~4號塔式起重機(jī)作業(yè)范圍與鋼筋堆場及加工區(qū)域、生活區(qū)域存在交叉，若吊裝過程中重物掉落，可能砸到下面的鋼筋堆場、鋼筋加工區(qū)、生活區(qū)，對人員造成威脅。對此，需加強(qiáng)現(xiàn)場吊具、索具檢查，避免吊裝作業(yè)過程中吊臂轉(zhuǎn)入生活區(qū)道路上空，停止作業(yè)時須收好小車及其上吊具等方面進(jìn)行防范。3、人工智能技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢人工智能技術(shù)能從大量數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，這一特點(diǎn)與建筑項目規(guī)模龐大、產(chǎn)生數(shù)據(jù)量巨大的特點(diǎn)相適應(yīng)。收集建筑項目施工中產(chǎn)生的大量原始數(shù)據(jù)，利用人工智能技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以得到人工管理下難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律和特點(diǎn)，有利于高效地進(jìn)行施工管理。通常建筑施工現(xiàn)場面積大、作業(yè)面多，僅靠人工難以實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)場的實(shí)時管控和監(jiān)督。特別是隨著工程項目規(guī)模的不斷擴(kuò)大，人工管理效率相對較低的問題更加突出，造成現(xiàn)場管理效率不高的問題。人工智能系統(tǒng)可通過對現(xiàn)場的實(shí)時數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)場的實(shí)時監(jiān)控，可對發(fā)生安全隱患、違章作業(yè)等情況進(jìn)行判斷和分析，并采取一定的控制措施，同時將信息告知項目管理人員，可提高項目管理的效率。針對塔式起重機(jī)作業(yè)的安全風(fēng)險，可利用人工智能方法實(shí)現(xiàn)項目部提出的管控措施，如持證上崗的檢查、塔式起重機(jī)避讓等。人工智能技術(shù)的應(yīng)用流程為：開始→建立數(shù)據(jù)庫→智能算法處理→分析現(xiàn)場數(shù)據(jù)→得出分析結(jié)果→指導(dǎo)安全管理→結(jié)束。4、人工智能技術(shù)應(yīng)用4.1人證查驗塔式起重機(jī)司機(jī)、起重指揮人員屬特殊工種，需持證上崗。傳統(tǒng)的檢查方式是通過人工在上崗前對司機(jī)和指揮人員等進(jìn)行檢查，存在身份核驗效率較低、依靠人工可能存在漏洞等問題，經(jīng)加強(qiáng)對司機(jī)身份的核查，杜絕無證人員操作塔式起重機(jī)的安全隱患。隨著人臉識別技術(shù)的成熟，人臉識別技術(shù)已廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、門禁管理、考勤管理、身份識別等領(lǐng)域。一些工地已將人臉識別系統(tǒng)與勞務(wù)實(shí)名制系統(tǒng)相結(jié)合，用于勞務(wù)工人的實(shí)名制管理。本項目應(yīng)用人臉識別系統(tǒng)對起重機(jī)司機(jī)等特殊工種人員進(jìn)行檢查。司機(jī)進(jìn)場時，先檢查其持有的上崗證件，將人臉信息錄入人臉識別系統(tǒng)。每天上班前經(jīng)人臉識別驗證其具有相關(guān)資質(zhì)后方可進(jìn)入施工現(xiàn)場。塔式起重機(jī)司機(jī)室內(nèi)設(shè)置監(jiān)控攝像頭，在采集的視頻中提取人臉信息，與系統(tǒng)的人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對。檢測到無證人員進(jìn)入司機(jī)室試圖進(jìn)行操作時，系統(tǒng)會報警并自動切斷塔式起重機(jī)的電源，使無證人員無法進(jìn)行操作。通過人臉識別技術(shù)，將塔式起重機(jī)控制和司機(jī)的身份識別相結(jié)合，有效杜絕了司機(jī)無證上崗的現(xiàn)象。4.2危險行為分析為確保塔式起重機(jī)的安全，減少違章作業(yè)，在塔式起重機(jī)上安裝塔式起重機(jī)安全監(jiān)控器已成為建筑業(yè)的常用方法。該安全監(jiān)控器俗稱“塔式起重機(jī)黑匣子”，具有塔機(jī)使用時間、起重量、起重力矩、吊鉤高度、小車幅度、回轉(zhuǎn)角度等數(shù)據(jù)的采集、存儲、傳輸?shù)裙δ?。有的安全監(jiān)控器還可對塔式起重機(jī)進(jìn)行簡單的控制，結(jié)合了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的塔式起重機(jī)安全監(jiān)控器可將采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時上傳到服務(wù)器，便于地面施工管理人員進(jìn)行監(jiān)控。塔式起重機(jī)安全監(jiān)控器在其作業(yè)期間的監(jiān)管和事故發(fā)生后的調(diào)查等方面發(fā)揮了巨大作用。塔式起重機(jī)安全監(jiān)控器運(yùn)行過程中產(chǎn)生了大量反映司機(jī)操作行為的數(shù)據(jù)，收集這些數(shù)據(jù)形成了關(guān)于塔機(jī)操作行為的大數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)為人工智能對司機(jī)的操作行為進(jìn)行分析提供基礎(chǔ)。通過對產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，劃分每個吊裝過程并標(biāo)記正常操作及各種不規(guī)范操作行為。對得到的大量數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行頻譜變換、特征分析等處理，利用支持向量機(jī)進(jìn)行分類，訓(xùn)練模型，使之能識別司機(jī)的操作行為。將訓(xùn)練的模型加載到智能化平臺上，經(jīng)過分析安全監(jiān)控器傳來的數(shù)據(jù)，可了解司機(jī)的操作行為是否規(guī)范并及時給予提示和警告。同時，基于塔式起重機(jī)安全監(jiān)控器產(chǎn)生的塔機(jī)安全大數(shù)據(jù)，對不同司機(jī)的操作行為進(jìn)行統(tǒng)計分析，可了解司機(jī)的操作水平，有利于對操作水平較低的司機(jī)加強(qiáng)教育。此外，還可將違章行為與工作時段、工作時長等因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，得到違章行為發(fā)生的規(guī)律，為加強(qiáng)監(jiān)管提供指導(dǎo)。4.3吊裝路徑規(guī)劃本項目現(xiàn)場作業(yè)面大，設(shè)置的4臺塔式起重機(jī)存在大臂交叉可能造成相互碰撞吊物墜落的隱患。塔式起重機(jī)回轉(zhuǎn)區(qū)域覆蓋鋼筋堆場及加工區(qū)域、生活區(qū)域，存在起重傷害、物體打擊的安全隱患。若起重指揮人員或塔式起重機(jī)司機(jī)因觀察錯誤或視線較差，可能引起吊物碰撞到已建成的結(jié)構(gòu)等事故。為避免隱患，提出在塔式起重機(jī)交叉區(qū)域進(jìn)行避讓，避免吊臂轉(zhuǎn)入生活區(qū)道路上空等措施。在此基礎(chǔ)上，以BIM模型為基礎(chǔ)，在建成的結(jié)構(gòu)、與塔機(jī)交叉區(qū)域、生活區(qū)道路等位置，明確吊物可通行區(qū)域和不可通行區(qū)域，為路徑規(guī)劃創(chuàng)造條件。利用路徑規(guī)劃算法對吊裝路徑進(jìn)行規(guī)劃，對復(fù)雜構(gòu)件的吊裝提供指導(dǎo)，以避免構(gòu)件碰撞障礙物或塔式起重機(jī)之間相互碰撞。4.4司機(jī)疲勞檢測由于塔式起重機(jī)吊裝作業(yè)風(fēng)險較高，司機(jī)作業(yè)時必須精神集中，司機(jī)疲勞作業(yè)會導(dǎo)致吊裝風(fēng)險增加。為此以監(jiān)控視頻為依據(jù)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，對司機(jī)臉部進(jìn)行定位，提取眼、嘴等特征，以判斷司機(jī)是否有打哈欠、瞌睡等疲勞作業(yè)的表現(xiàn)。利用該模型實(shí)現(xiàn)對司機(jī)疲勞作業(yè)的檢測，發(fā)現(xiàn)疲勞行為時及時報警以防引發(fā)事故。5、結(jié)束語（1）利用人臉識別技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)對司機(jī)、起重指揮人員等的身份查驗，有效避免無證人員操作塔式起重機(jī)等問題，有利于對特