AI边缘计算盒子+工地安全帽佩戴检测：筑牢施工安全防线

边缘计算盒子具备本地化数据处理能力，可避免数据传输至云端的延迟与带宽消耗，适用于网络环境复杂、对检测实时性要求高的建筑工地场景，有效降低因未佩戴安全帽引发的安全事故风险。

一、系统架构设计

（一）整体架构

系统采用 “感知层 - 边缘计算层 - 应用层” 三级架构：

感知层：部署高清网络摄像头（支持宽动态、低照度功能，适应工地强光、夜间等复杂光照），覆盖工地出入口、作业面、脚手架、材料堆放区等关键区域，实时采集人员活动视频流。

边缘计算层：核心为 AI 边缘计算盒子，内置高性能 AI 芯片（如 NVIDIA Jetson 系列、地平线征程系列），具备每秒 10 + 帧的目标检测算力。盒子接收摄像头视频流后，本地化运行安全帽检测算法，完成人员识别、安全帽佩戴状态判断，无需依赖云端算力。

应用层：包括本地管理终端（如工地值班室电脑）、移动 APP（供管理人员使用）与云端管理平台（可选，用于多工地数据汇总），实现检测结果展示、告警推送、历史数据查询与报表生成。

（二）数据流向

摄像头将实时视频流（RTSP 协议）传输至 AI 边缘计算盒子；

边缘计算盒子对视频流进行帧提取与预处理（去噪、图像增强），运行安全帽检测模型，输出 “人员位置 + 安全帽佩戴状态（佩戴 / 未佩戴）” 结果；

若检测到未佩戴安全帽情况，盒子本地触发声光告警（需外接告警设备），同时将告警信息（含时间、地点、截图）推送至应用层；

应用层存储检测记录与告警日志，支持按时间、区域筛选查询。

二、核心硬件选型

（一）AI 边缘计算盒子

（二）摄像头

分辨率：200 万像素及以上（1080P）；

帧率：≥25fps（确保视频流畅性）；

功能：支持 WDR 宽动态（抑制强光阴影）、3D 降噪（提升夜间画质）、POE 供电（简化布线）；

安装方式：壁挂式 / 支架式，防护等级 IP66（防水防尘）。

三、产品推荐

DA320S是万物纵横DA系列产品中的一款高性能、低功耗AI边缘计算盒子（AI算法盒子），搭载第四代智算芯片BM1684X，具备高性能、低功耗、环境适应性强等特点，通过搭配多样化深度学习算法，实现视频结构化、人脸识别、行为分析、状态监测等应用，实现智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧金融、智慧电信、智慧工业等领域边缘侧的AI算法赋能。

四、AI 算法设计

（一）算法选型与训练

基础模型：采用 YOLOv8-tiny 轻量级目标检测模型（兼顾检测速度与精度），针对工地场景优化：

数据集：收集 10 万 + 张工地场景图片（含不同肤色、服装、安全帽颜色、光照、遮挡情况），标注 “人员”“安全帽” 两类目标；

模型训练：使用迁移学习，基于 COCO 数据集预训练模型，在工地专属数据集上微调，优化小目标（远距离人员）与遮挡场景（携带工具遮挡安全帽）的检测效果；

模型量化：将训练后的模型量化为 INT8 格式，适配边缘计算盒子硬件，提升推理速度（≥15fps），降低功耗。

（二）检测流程

视频帧提取：边缘计算盒子每 100ms 提取 1 帧视频画面（兼顾实时性与算力消耗）；

目标检测：模型先识别画面中的 “人员” 目标，再对每个人员区域判断是否存在 “安全帽”；

状态判定：若人员头部区域无 “安全帽” 特征，判定为 “未佩戴”，记录人员位置坐标与画面时间戳；

误检过滤：结合工地场景规则（如排除画面中静止的人偶、海报人物），通过连续 3 帧检测确认（避免单帧误判），最终输出检测结果。

五、系统核心功能

（一）实时检测与告警

本地告警：边缘计算盒子检测到未佩戴安全帽情况时，立即触发外接声光报警器（声音≥85dB，灯光为红色闪烁），同时在本地管理终端弹窗提示（显示告警区域、截图）；

远程推送：通过 4G/5G 或工地局域网，将告警信息（含时间、地点、现场截图、视频片段）推送至管理人员移动 APP（支持微信公众号 / 短信同步提醒），确保管理人员实时知晓。

（二）数据统计与分析

实时数据：应用层实时展示各区域摄像头的 “在线状态”“检测人数”“未佩戴人数”“告警次数” 等数据，支持地图化展示（标注各摄像头位置与当前状态）；

历史报表：自动统计每日 / 每周 / 每月的检测数据，生成 “未佩戴安全帽次数 TOP3 区域”“高发时间段”“整改完成率” 等报表，支持 Excel 导出，为工地安全管理提供数据支撑；

视频回放：支持回溯 30 天内的告警关联视频（按时间、区域检索），便于追溯事件细节与责任认定。

（三）设备管理与权限控制

远程运维：管理人员可通过应用层远程查看边缘计算盒子、摄像头的运行状态（如网络连接、算力占用、存储空间），支持远程重启设备、升级算法模型（避免现场运维成本）；

权限分级：设置 “管理员”“安全员”“普通查看员” 三级权限，管理员可配置设备参数与告警规则，安全员可处理告警与生成报表，普通查看员仅能查看实时数据，保障数据安全。

六、部署与应用场景

（一）部署流程

现场勘测：确定关键检测区域（如作业面出入口、高空作业平台），规划摄像头安装位置（确保无视野盲区，高度≥3 米，避免被遮挡）；

硬件安装：固定摄像头（POE 供电），部署 AI 边缘计算盒子（安装在工地值班室或配电箱附近，避免雨淋），连接声光报警器；

系统调试：配置摄像头与边缘计算盒子的网络参数（确保同局域网通信），测试算法检测精度（调整模型阈值，将误检率控制在≤5%），验证告警功能是否正常；

人员培训：对工地安全员、管理人员进行系统操作培训（如查看数据、处理告警、导出报表）。

（二）典型应用场景

作业面管控：在钢筋绑扎、混凝土浇筑等作业面部署摄像头，实时检测施工人员安全帽佩戴情况，避免高空坠落、物体打击事故；

出入口管理：在工地大门处安装摄像头，对进入人员进行 “安全帽强制检测”，未佩戴者触发告警，禁止进入工地；

夜间施工监控：依托摄像头低照度功能与边缘计算实时性，保障夜间加班施工时的安全检测不中断。

七、系统优势

实时性强：边缘本地化处理，检测响应时间≤300ms，比云端检测延迟降低 80% 以上；

抗干扰能力强：适配工地复杂光照、粉尘环境，算法针对遮挡、远距离场景优化，检测准确率≥95%；

低成本部署：无需搭建复杂云端算力中心，边缘盒子功耗低（≤20W），降低长期运行成本；

易扩展：支持新增摄像头（最多可接入 16 路），后续可扩展反光衣检测、烟火检测等功能，适配工地多维度安全需求。