依据美国国家设备注册局发布的数据，修建偷盗形成的丢失每年往往超越10亿美元。最新类型的设备、东西与用品的被盗或许性最高，追回的几率也最小。现在只要25%的被盗修建设备能够被成功追回。再另上每年因事端及损伤事情形成的本钱，修建职业不得不接受高达13亿美元的意外开销。从这个视点来看，改善修建现场安全水平的需求现已变得益发火急。

经过机器学习进步施工现场安全性

经过对特定修建现场的具体条件、要素、方位以及阶段进行剖析，机器学习技能能够有用发现并猜测出当时工地安全状况与安全危险。着眼于当下乃至未来，将有越来越多的修建工地长途监控体系选用有监督机器学习算法从前史数据中发现种种新方法。依据机器学习技能的长途监控体系将与物联网传感器、夜视、红外以及热感测摄像机相结合，一起捕捉实时数据流。

经过将前史视频馈送及图画与实时数据馈送结合起来，依据机器学习技能的长途监控体系能够猜测到潜在的事端、偷盗或危险操作何时或许发生。依据AI的长途监控体系供货商正在继续推动相关立异行动，包括在仪表板上引进更为直观的规划，以及将这类体系渠道办法扩展到全球规模之内。作为这一领域中的领导者，Twenty20 Solutions推出依据云的渠道与有用计划，由此为长途施工安全树立起新的标杆。Twenty20 Solutions的长途监控体系可彻底依托浏览器呈现，支撑地理方位运用（例如RFID、GPS及雷达感知），并供给可供用户调整的定制化仪表板。以下为Twenty20 Solutions仪表板示意图：

AI技能改善修建现场安全的十种办法

在最近与多位现已选用标准化机器学习长途监控体系的修建安全保证担任人进行的电话会议中，咱们了解到这类计划的确能够削减误报、节省很多时刻。

一位担任迈阿密、亚特兰大以及芝加哥等地建设项目的安全主管表明，机器学习的确有用消除了他地点修建工地上的误报问题。他解说道，“咱们团队对机器学习算法做出了微调，旨在习惯特定运营方法，在简直彻底消除了误报的一起，进一步进步了对偷盗猜测与意外闯入行为的猜测才能。”

归纳此次会议，AI技能正经过以下10种办法给修建现场带来安全改善：

1、削减对现场安全团队的依靠，为遍地修建现场树立起一天24小时、一星期7天、一年365天监控视图。

一切修建安全担任人均表明，这也是云长途监控体系最具价值的优势，其能够接纳来自物联网、数字、热像仪以及红外探头的数据。尽管修建方依然需求安排实地团队，但这种实时且一直在线的监控才能，的确能够以数据流为载体供给强壮模型与洞见支撑。

2、经过确认哪些工人未正确穿戴个人防护设备（PPE）削减施工现场的损伤问题与潜在职责诉讼。

运用有监督机器学习算法所支撑的高档方法匹配，施工安全及安全担任人能够依据工人们穿戴PPE的状况快速辨认出高危险人物及作业区域。例如，面临席卷全球的COVID-19疫情，现在仍在施工的现场有必要要求每位作业人员佩带口罩，这也是各国疾控中心提出的一致要求。长途监控体系能够当即发现那些需求正告、引导以坚持合规要求的施工团队。

3、 用实时监控代替检查表、例行程序以及其他手动方法的安全审计办法，保证在几秒之内供给关于趋势及画面内容的剖析成果。

安全与安保担任人们指出，他们现在最大的应战在于怎么协助现场施工团队节省时刻。他们不清楚当时项目地点城市何时会忽然宣告再次施行阻隔或封闭。据与会担任人们所言将机器学习技能与可经过直观仪表板随时拜访的现场数据相结合，现在的作业效率相较于纯手动办法进步了至少5倍。

4、修建现场的实时物理与网络安全监控才能越强，施工流程的灵活性越高。

各位担任人表明，修建现场在捕捉及解说实时传感器与视频数据方面的才能越强，其施工流程的灵活性就越高。尽管开始仅仅为了达到物理与网络安全保证而树立，但这种新的数据洞悉才能的确能够为流程改善做出奉献、从而添加运营收益。

5、可合作智能标签与要害事情支撑上下文情报的高档视频剖析技能行将问世，这将进一步进步机器学习长途监控体系的猜测准确性。

现在，整个长途监控职业的研制开销，首要会集在经过各个视频帧提取更多上下文情报之上。期望能够在新的一年中，看到能够界说高档方法匹配、从而进步长途监控体系猜测准确性的更多技能专利。

6、实时猜测网络与物理要挟关于修建项目的影响，一起创立特定算法为特定事情生成危险评分。

长途监控体系傍边，最值得等待的开发作业便是测验将物理事情与网络事情相关起来。例如，假定特定修建现场的体系遭受网络进犯，那么将二者结合起来将进步防护方关于安全态势的监控与猜测准确性，借此阻挠偷盗、侵略及损坏等行为的推动。

7、为各个修建项目生成危险评分，然后剖析能够改善哪些要素以缓解设备及资料偷盗要挟。

运用偷盗相关数据经过机器学习技能树立猜测模型，咱们能够猜测下一次事情或许何时呈现。安全与安保担任人们指出，继续保存视频数据关于项目施行的重大意义也正在于此。使用这部分资料，机器学习模型将逐步学习并猜测出下一次偷盗测验。

8、在修建现场辨认并盯梢未授权侵略者的活动，借此缓解工业特务行为的要挟。

修建业的特务活动或许导致数十亿美元丢失，这一点在担任制作包括专有技能的芯片代工厂等项目场景下体现得尤为显着。为了保证现场安全，担任人们需求赶快引进依据AI的长途监控战略。

9、辨认出修建资料在何时何处遭到偷盗，借此操控本钱，进步现场安全水平。

大型修建项目每年有10%到25%的资料供给遭到偷盗或倒卖。有时候，能否阻挠偷盗活动乃至或许直接决议某一项目能否正常推动、顺畅竣工。现在，安全与安保担任人纷繁寄期望于长途监控体系。

10、保证修建现场契合OSHA及其他相关政府合规性要求，一起为审计人员供给实时审计记载。

安全与安保担任人们表明，以往OSHA审计筹备作业往往需求数周乃至数个月时刻。现在，实时监控体系能够按需生成陈述，每年为施工组织节省下长达数百小时的审计准备时刻。