建筑业作为我国的支柱产业之一，具有行业范围广、劳动量大、工期长、风险大等特点。传统的施工管理方式已难以适应大规模、高周转、高速施工和严苛要求的现实需求。建设安全、高效、实用、可行的辅助施工管理体系势在必行。地下室工程空气质量监测仪KQ-ZL00A

关键词：智慧工地;安防系统;运用

引言

目前建筑业工地现场监督更多的还是依赖传统的人为巡场、检查，覆盖面和时段性较为局限。安全管理比较繁琐，管理难度较高，很难做到面面俱到。本文通过互联网和人工智能技术，运用深度学习和基于卷积神经网络算法，实现施工现场安全监督和防范，提高管理效率，真正能做到主动预防安全事故的发生，可实质性解决安全管理的难题。地下室工程空气质量监测仪KQ-ZL00A

1智慧安防系统搭建原理

1.1搭建人工智能检测算法模型

结合深度学习算法和人工精神网络理论，基于卷局神经网络，利用大量机械学习训练样本，构建目标检测模型。

1.2软件平台实时分析异常警告

实时采集前端摄像头视频流数据，根据构建的检测模型自动实时分析视频流数据，一旦与检测模型相匹配，实时告警。

1.3大数据技术深度分析数据价值

系统长时间运行生产大量数据，通过大数据深度分析，二次开发利用，实现从数据到价值的高效转化。

1.4被动值守到无人值守全面转变

将安全管理人员从周期性、繁琐性、长期性的巡回工作中解放出来，实现人工智能新技术在智慧工地现场中的应用，实现“电子安全员"的监督职能。