Klacci 凱樂奇消防緊急疏散解決方案
電腦視覺等人工智慧技術正在建築業加速應用，為安全、效率和品質控制提供解決方案。
然而，勞動力老化和高風險任務等挑戰，繼續阻礙其廣泛實施。
透過現實生活中的例子，來探索前 8 個應用案例，其中電腦視覺建築技術已經影響建築工地。從監控工人安全到追蹤專案進度，這些例子突顯了該技術在現實環境中的應用。
使工地更安全
建築業涉及大量高風險任務，是全球最危險的行業之一，每年的死亡率一直很高。截至 2022 年，歐盟近四分之一（23%）的工作場所死亡事故，就發生在建築業。
建築經理和企業領導者越來越多地採用創新解決方案，來提高安全性，並確保遵守建築工地的安全協議。
由於許多施工區域的擴張性和動態性，持續監控所有區域通常具有挑戰性。電腦視覺技術可以實現即時監控，幫助建築公司在整個專案現場保持一致的安全監控，最終提高工人安全和風險管理。
1. 個人防護裝備（PPE）合規性
建築公司在法律和道德上，有義務執行安全標準，例如：
確保使用個人防護裝備（PPE，personal protective equipment），如頭盔、高能見度夾克、手套、口罩和安全鞋。
執行建築車輛、重型設備和建築材料的安全操作指南。
提供安全法規和工作場所安全實務的充分訓練。
然而，在如此複雜多變的環境中，確保完全遵守安全規定可能很困難，然而不遵守規定可能會導致嚴重的安全事故。
建築中的電腦視覺，利用深度學習和影像辨識，來分析來自建築影像或即時回饋的視覺數據，從而提供了解決方案。這些人工智慧視覺技術，可以自動偵測 PPE 違規行為，並即時向現場主管發出警報。
透過將電腦視覺系統整合到日常施工營運中，專案經理可以提高營運效率，預防潛在危險，並做出更明智的決策，以支援整個專案的成功。
圖 1：影像辨識在個人防護設備 (PPE) 檢測中的工作範例。 2
現實生活中的例子：
YOLOv7 是 2022 年發布的即時物體偵測模型，與先前的版本相比，其準確性和速度都有所提高。它引入了擴展高效層聚合網路（E-ELAN）等架構，變更和改進的標籤分配方法，以增強訓練和推理。
YOLOv7 可以在小型資料集上從頭開始訓練，並支援包括實例分割在內的各種任務。它適合佈署在 GPU 和邊緣設備上，使其能夠適應各種技術應用。
在建築業，YOLOv7 透過檢測人員和設備來幫助確保安全。 3
2. 危險檢測
電腦視覺系統透過提供即時數據和自動警報，在辨識建築工地的潛在危險方面發揮關鍵作用。這些系統可以偵測施工過程中的危險區域、不安全行為，或變化情況，有助於預防事故，並支持有效的風險管理。
例如，如果一個裝滿混凝土的重型貨櫃，被起重機懸掛起來，電腦視覺技術可以使用視覺數據來辨識威脅，將周圍區域標記為危險區域，並立即提醒附近的建築工人和安全官員。
透過提供即時監控和通知，這些電腦視覺應用有助於執行安全協議、降低安全風險並提高整體專案效率和工作現場安全。
了解其工作原理：
以 DeepX 為例，這是一個研究驅動的聯盟，致力於為工業 4.0 開發人工智慧電腦視覺解決方案，解決監控、機器人、安全、影像分析、3D 場景重建，和智慧影像等領域的挑戰。
3. 提供安全訓練
確保工人接受充分的安全程序訓練，是建築工地安全的基礎要素。
電腦視覺可以透過捕捉實際現場活動的視覺數據，並產生基於影像的學習內容來支援安全訓練。這些材料有助於突出真實事件和合規案例，使訓練課程更加實用和引人入勝。
由人工智慧視覺系統提供支援的訓練模擬，還可以複製真實的工作現場條件，讓工人能夠安全地練習應對高風險場景。
將這種方法納入安全計畫可以提高知識保留率，並強化與基於技術的監控相輔相成的安全文化。
建築自動化
建築自動化正在迅速重塑建築業，提供提高專案效率、減少人工錯誤和增強工人安全的方法。透過將電腦視覺技術與機器人技術，和其他智慧系統結合，建築公司可以自動執行一系列，先前勞動密集且耗時的任務。
4. 建築機器人
由電腦視覺演算法驅動的機器人系統，現在能夠高精度地執行砌磚、混凝土分配和品質檢查等任務。這些系統可以即時分析視覺數據，以適應環境、檢測潛在危險，並確保遵守安全協議，從而提高建築項目的速度和準確性。
現實生活中的例子：
Construction Robotics 的 SAM100（半自動泥瓦匠）是一款砌磚機器人，它使用電腦視覺系統精確地放置磚塊。它提高了鋪設速度，同時保持一致的對齊和間距，並減輕了勞動密集型環境中人工的負擔。
5. 自動駕駛工程車輛
自動駕駛或半自動建築車輛（如挖土機、推土機和運輸卡車）使用人工智慧視覺技術，安全地穿越複雜的建築工地。這些車輛配備視覺系統，可偵測障礙物、監控設備使用情況，並優化路線以減少停機時間、降低燃料成本並防止事故發生。這不僅提高了工作現場的安全性，也提高了資產管理。
現實生活中的例子：
小松的智慧建築計畫，使用配備電腦視覺應用的無人機，和自動運輸卡車來自動化土方作業，提高設備使用率，並透過即時監控提高現場安全性。觀看下面的影片以了解其實際效果。
影片解釋了小松智慧建築如何應用於製造業。
6. 自動化品質控制
在施工過程中保持高標準至關重要。建築中的電腦視覺透過不斷將建築圖像與數位模型或藍圖進行比較來識別偏差、結構缺陷或建築材料的不當使用，從而支持自動化品質控制。
這些自動化檢查減少了手動檢查的需要，並提供即時數據來指導專案規劃和決策，有助於確保專案成功。
施工現實捕捉：
現實捕捉是指利用電腦視覺技術，和先進的成像工具，以高精度和細節記錄施工現場。透過從實體環境中擷取空間數據，施工團隊可以創建精確的數位孿生，從而實現更好的專案規劃、進度追蹤和風險管理。
使用雷射掃描器、無人機和 360° 攝影機等工具，電腦視覺系統可以擷取和處理大量視覺數據，以產生精確的 3D 模型、點雲和地理參考站點影像。
現實生活中的例子：
Reconstruct 允許使用 360° 攝影機進行現實捕捉，以記錄施工現場。
過程包括規劃拍攝路線、利用安全帽支架或自拍棒等設備保持穩定，以及穿過現場以記錄全面的鏡頭。然後，Reconstruct 的攝影測量引擎會處理這些鏡頭，以創建該場地的可測量數位孿生，使利害關係人能夠審查進度、進行品質控制，並將竣工狀況與設計方案進行比較。
該方法支援與無人機影像，和智慧型手機照片等其他資料來源的整合，從而提供隨時間推移的建築項目的整體視圖（見下圖）。
圖 2：Reconstruct 現實捕捉過程的逐步描述。 5
現場監控
7. 場地三維測繪
在大型或複雜的專案現場，人工檢查可能非常耗時、費力，並且具有潛在危險。
電腦視覺技術使用安裝在無人機，或地面機器人上的高清攝影機，來捕捉施工影像和視覺數據，然後使用立體重建演算法，進行處理以產生詳細的 3D 場地模型。
這些數位模型使建築專案經理和施工團隊，能夠遠端評估實際進度、辨識延誤或問題，並做出明智的決策 —— 所有這些都沒有實地考察的風險和限制。
現實生活中的例子：
DroneDeploy 提供基於無人機的 3D 地圖繪製，和施工監控解決方案。他們的平台使用航空圖像和人工智慧視覺技術，來創建施工區域的精確數位孿生，使團隊能夠追蹤隨時間的變化，並在施工過程的早期發現偏差（見下圖）。
圖 3：DroneDeploy 的施工管理軟體。 6
8. 實現更智慧的安全監控
安全是許多建築工地的關鍵問題，尤其是涉及政府大樓、軍事基地或高價值商業開發專案等，敏感基礎設施的建築工地。這些建築專案需要控制人車進出，以確保只有授權人員和設備出現在現場。
建築中的電腦視覺透過即時監控入口點、辨識未經授權的個人，和偵測可疑活動來增強安全監控。這些系統整合了人工智慧視覺技術，可以使用臉部辨識、車牌偵測和行為分析，來防止入侵並在整個專案現場執行安全協議。
現實生活中的例子：
Actuate AI 提供專為建築工地量身訂製的影像分析平台，專注於提高安全性。
該平台能夠即時偵測未經授權的進出、設備盜竊，以及未戴安全帽或滑倒事故等安全違規行為。Actuate 的軟體可將誤報率降低 95% 以上，使安全團隊能夠對真實事件做出及時回應，從而最大限度地減少潛在損失，並確保遵守安全法規。
結論
電腦視覺不再是建築領域中的未來概念 —— 它是一種積極重塑專案執行、監控和保護方式的變革性技術。
從透過即時 PPE 合規性和危險檢測來提高安全性，到透過機器人、自動駕駛汽車和自動化品質控制來管理營運，這些應用案例，展示了人工智慧在現代建築工地上的實際價值。
隨著企業不斷擁抱數位創新，電腦視覺成為更安全、更智慧、更有效率的建築實踐的關鍵推動因素。
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