由於建築業的高風險性質，安全非常重要。工人要面對重型機械、高空作業和不可預測的環境條件。確保安全的工作環境可以保護生命、提高生產力並遵守監管標準。

人工智慧和電腦視覺技術，透過提供即時危險檢測、行為分析和設備監控徹底改變了安全監控。這些先進的系統使施工現場，能夠主動解決潛在的安全問題，確保所有相關人員擁有更安全、更有效率的工作環境。

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1.即時危險檢測

人工智慧利用先進的演算法和電腦視覺，來即時檢測潛在危險，以監控施工現場是否存在不安全狀況。例如，它可以辨識人眼可能無法立即發現的障礙物、不穩定結構或危險物質。

這項技術非常重要，因為 2021 年所有致命墜落、滑倒和絆倒事故中 46.2% ，是由營造業造成的。人工智慧可以立即向現場管理人員和工人，發出這些危險警報，從而能夠立即對安全威脅做出反應。這種做法大大降低了事故發生的可能性，並提高了整體現場安全性。

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2. 工人行為監控

人工智慧系統使用複雜的感測器和電腦視覺技術，來追蹤工人的動作和行為，以確保遵守安全協議，並辨識危險行為。這些系統監控即時活動，例如確保工人與危險區域保持適當距離、使用適當的起重技術，以及遵守安全準則。

透過分析模式和標記偏差，人工智慧可以向主管人員，發出潛在的安全漏洞，或不安全做法的警報。這種主動監控可以維持安全的工作環境，並教育工人安全操作。它還降低了建築工地發生事故和受傷的風險。

3.環境監測

人工智慧系統監測建築工地的環境條件 —— 包括灰塵、噪音和空氣品質 —— 以確保安全合規的工作環境。這些系統可以使用感測器和即時數據分析，來檢測污染物的有害程度、過大的噪音或劣質物質。這種持續的監控可以提醒現場管理人員採取糾正措施。這種監測非常重要，因為頻繁的極端天氣會造成高成本的維修和損壞。

透過維持最佳現場條件，人工智慧有助於預防工人的健康問題，並確保遵守環境法規。例如，人工智慧應用程式可能會在施工活動期間，持續測量灰塵水準，觸發噴水以減少空氣中的顆粒，並保護工人的健康。

4. 個人防護裝備合規性

人工智慧和電腦視覺技術透過使用先進的演算法，即時分析視覺數據，來檢查個人防護設備是否正確使用。這些系統訓練機器人，以類似人類的方式觀察和解釋視覺訊息，觀察並辨識它們從未遇到過的模式。

當工人進入並在現場走動時，透過掃描他們，人工智慧可以驗證他們是否佩戴了必要的安全裝備，例如頭盔、手套和背心。例如，系統發現一名工人沒有戴安全帽。它可以立即通知現場經理，並確保迅速干預以維護安全標準。

5.設備及機械安全

人工智慧透過持續分析感測器和攝影機的數據，來監控建築工地上設備和機械的安全運行，以確保正確使用並防止事故發生。2018 年至 2020 年間，與物體和設備接觸造成的傷害，佔營造業總傷害的 32%以上，凸顯了有效監控的必要性。

人工智慧系統可以偵測機械運作中的異常情況（例如過熱、異常振動或操作不當），並立即向主管人員發出潛在安全風險警報。例如，挖土機距離溝槽邊緣太近。人工智慧系統可以辨識這種不安全的做法，並通知現場管理人員採取糾正措施。

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6.周界安全與入侵偵測

人工智慧驅動的電腦視覺，透過持續監控週邊環境，並即時辨識潛在的安全威脅，來加強場域的安全性。透過增強手動安全系統，電腦視覺可以減少誤報，同時保持高安全性。該技術可以檢測未經授權的進出、可疑活動以及潛在的破壞或盜竊行為，從而可以立即進行干預。

例如，一個建築工地採用了人工智慧攝影機，來監控其周邊環境。它可以成功辨識非工作時間的入侵企圖，並向安全人員發出警報。這種主動的方法，可以防止未經授權的工地進出，並降低代價高昂的盜竊和破壞的可能性。

7.預測性維護

人工智慧透過分析感測器，和歷史維護記錄的數據，來預測和預防設備故障，從而在問題發生之前，辨識出指示潛在問題的模式。這種預測性維護方法，可以減少停機時間，並防止因設備故障而導致的事故。

此外，人工智慧透過基於建築資訊模型的墜落危險辨識和預防，以及用於建築工地安全監控的可穿戴技術，來促進健康和安全。例如，一個使用人工智慧進行預測性維護的建築工地發現了起重機的潛在故障。它能夠及時修復並避免可能導致嚴重事故的嚴重故障。這種積極主動的策略，確保了設備的可靠性，並提高了整體現場安全性。

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