云AI技術在施工現場的應用研究

張昊晨

上海建工集團工程研究總院 上海 201114

1 項目概況

上海市寶山區南大地區是上海市 十三五 和十四五 規劃中重點整體轉型地區。從20世紀50年代開始，該地區聚集了大量的工業生產企業，涉及化工、皮革、危化倉儲等重化污染行業，在20世紀80年代,成為廢氣、污水不絕的重污染地區。隨著城市化進程的推進和上海乃至整個長三角的高速發展，南大地區啟動全區域的環境治理，大規模的環境修復工程即將拉開帷幕。先進性的規模化、集成化、規范化管理的修復工廠模式，是解決這一困擾老工業基地開發過程中土壤修復問題的最佳途徑。寶山南大修復工廠設置在南大路728號，項目地塊原為上海皮革有限公司皮革生產車間，占地面積約74 000 m2。

2 AI技術在施工現場應用的難點及對策

現階段工程專業人員在施工現場進行AI應用研究有3大難點[1-4]。

1）大部分現場工程師缺少計算機編程和數學專業的知識儲備，難以理解AI數學特征模型的正確含義。

2）AI應用在訓練和部署之間，可能會經過多次底層計算環境遷移，施工現場環境、網絡環境的變化，會進一步降低工程師的工作效率。

3）用于AI學習、訓練的算力設施非常昂貴，使用個人電腦進行AI訓練，效率低且不穩定，冗余數據繁多，人工標注費時、費力。

算力、算法和數據是AI的3大基石，目前，行業中產生的大量數據在清洗、標注和訓練上占據了75%以上的時間，因此，算力仍是稀缺資源。對于施工企業和現場工程師，需在短時間內對海量數據進行快速處理幾乎是不可能的，如要將AI引入施工現場，需要1個云平臺作為AI容器。在寶山南大修復工廠現場選用了華為云的服務，其軟硬件生態完整，能提供一體化解決方案，同時擁有全天候技術支持。使用華為云完整的軟件堆棧，可以實現一次性算子開發、一致的開發和調試體驗，能最大程度地減少底層計算環境遷移造成的應用效率降低。

3 云AI技能部署、增量訓練及實現路徑

通過華為云Model Arts平臺，初步部署了包括未戴安全帽、未穿防護服、未戴全面罩、裸土未覆蓋、跑冒滴漏、人員入侵檢測6大類AI自動識別技能，在對每個算法進行訓練前，在施工現場選取固定位置的抓拍攝像頭＋人工拍攝＋無人機拍攝，對樣本采取多角度取景，進行第1次訓練，滿足初始樣本的多樣性。

在此基礎上，加入干擾項進行自動標注，得到初步的訓練版本。此時，各AI算法的識別率相對較低，需要進行多次增量訓練，同時，每次增量訓練后，人工復核并修改標注錯誤項、刪除易干擾項和重復項（高度類似角度、距離的樣本），其最終目的是提高增量訓練的準確度和最終版本的識別確信度。

最終確認的幾個技能可以兩兩組合，或3個技能同時部署，通過華為云Hilens進行多技能同時識別，確保相關人員在施工現場按要求采取多種防護措施，圖1、圖2選取了訓練末期，寶山南大修復工廠風淋室的攝像頭抓拍到的測試圖片，此時，算法已能準確識別人員是否同時佩戴安全帽、全面罩、身穿防護服，框出未按規定穿戴的人員，并以報警的形式實時推送至手機端和智慧管控平臺的大屏端，達到現場實時進行安全管控的要求。

圖1 技能部署頁面（未戴安全帽＋未戴全面罩）

圖2 手機端＋大屏端推送報警圖片（未戴安全帽＋未戴全面罩＋未穿防護服）

按照以上技術路線，未戴安全帽、未穿防護服、未戴全面罩、裸土未覆蓋、跑冒滴漏、人員入侵檢測這6大AI算法通過增量訓練和人工復核，最終生成的版本能夠達到85%以上的識別率，綜合識別確信度能夠達到75%，基本能夠滿足大部分施工現場的安全管控需求，大大提高了安全管理的時間和效率。

4 案例工程現場特點及AI應用場景落地

集中式 修復工廠 模式與傳統的原地異位修復模式相比，其規?；?、集成化、規范化管理的修復工廠的模式，是解決老工業基地開發過程中的土壤修復問題的最佳途徑。其中，土壤淋洗作為重金屬污染土壤的優選修復工藝，該系統在土壤異位淋洗區域進行原地擴建，擴建后的最大年處理能力達到4萬 m3，從而滿足區域性重金屬污染土壤的異位修復需要。該設備創新解決了上海地區黏性土壤普遍存在土壤結團、洗脫率低和干化困難等問題。利用現代化管控手段，在7#車間的2樓設置中央控制室，包括辦公區域、監控系統，以及集成修復工廠所有工藝區塊運行控制的智慧屏幕，通過全過程物聯網監控，嚴密管控污染土壤流轉管理與修復工藝的運行，在確保污染土壤修復達標的同時，將修復過程中可能產生的二次污染控制在源頭、封閉于過程、消化于工廠，從而實現修復工廠目標的高效綠色集約化土壤修復模式。

修復大棚內的AI應用場景圍繞著高毒性、高風險區域施工人員安全展開?；诖?，為寶山南大修復工廠這一類高風險工廠設計并上線了 高危施工區域人工智能違規行為識別軟件 ，系統除了滿足基本的現場攝像頭管理、人員管理的基礎功能外，增加了抓拍、圖片識別、技能識別、識別結果查詢等與AI識別相關的功能，并結合早期已在修復工廠落地的智慧管控平臺大屏端的 土壤外運 模塊，可以直觀搜索查詢所有進出場土方車是否存在 跑冒滴漏 等違反環保要求的情況，發現后能及時進行制止和整改。通過這一系列的工作，力爭將原有智慧工地的1.0版本升級到智慧工廠2.0版本，并不斷迭代信息。

5 結語

近年來環境治理領域成為建筑施工行業中新的業務板塊，從污染的制造者到污染的終結者，需要用新的技術、新的手段來實現產業轉型。本文從云AI技術在項目現場的落地、PC端 全鏈接、全融合 和核心理念出發，圍繞工地現場的 人、機、料、法、環 等生產要素，綜合運用云計算、人工智能、大數據等信息技術，建設安全、高效、實時、智能、在線的數字化智慧工廠，實現工程的全局優化，保障工程安全、質量、進度、成本、綠色等管控目標的實現。