当前位置: 首页 > news >正文

塔吊施工 “隐形风险” 克星!思通数科 AI 卫士精准识别核心部件隐患

在塔吊施工安全巡检中,传统人工排查模式常陷入 “看得见却查不细、查得慢还易遗漏” 的困境:钢管开裂、锈蚀等部件损耗,靠肉眼难发现细微痕迹,尤其在光线不足、雨天或夜间作业时,识别准确率骤降;扣件是否合规、是否存在松动,需近距离逐一检查,耗时耗力且易因巡检人员经验不足误判;材料堆积在塔吊周边,仅能粗略记录 “有堆积”,却无法快速判断是否堵塞施工通道、是否超过安全高度,更难精准区分堆积材料类型(如钢管、扣件、木材),这些隐患若未及时处理,轻则影响施工效率,重则引发塔吊倾覆、材料坠落等重大安全事故。

1

思通数科 AI 卫士针对塔吊施工核心部件与周边环境隐患,打造智能化识别解决方案,彻底改变人工巡检的被动局面:支持现场人员通过手机拍照、带摄像头的安全帽或专用巡检设备采集画面,AI 算法精准锁定塔吊钢管开裂、锈蚀等损耗问题,即使在光线不足、雨天等复杂拍摄环境下,也能通过图像增强技术还原细节,识别准确率超 95%;对于扣件合规性检查,AI 可自动比对行业规范,快速识别扣件型号不符、安装松动等问题,无需人工逐一核验;针对材料堆积,不仅能识别是否存在堆积,还能精准区分材料类型(钢管、扣件、木材等),判断堆积高度、占地面积是否超过安全规范,以及是否堵塞施工通道或安全出口,让 “隐性隐患” 无所遁形。

2

1

更高效的是,若搭配带 GPS / 室内定位功能的巡检设备,思通数科 AI 卫士可实时记录隐患位置坐标,自动关联塔吊编号、施工区域等信息,生成包含 “隐患类型、位置、识别依据” 的巡检报告,管理人员通过系统即可查看详细数据,后续整改可 “按图索骥”,还能依托历史数据进行大数据分析,提前预判部件损耗趋势,让塔吊施工安全管理从 “事后补救” 升级为 “事前预防”。

4

思通数科能为您提供量身定制的解决方案,欢迎咨询了解:13913853100(请备注您咨询的产品是AI视频监控)

8

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=33260

相关文章:

  • ubuntu配置vsftpd
  • 时序数据库 Apache IoTDB 等你“打卡”!2025 OSCAR 开源产业大会完整版议程揭晓
  • 2024 CCPC Final F
  • vue
  • Windows关闭端口占用
  • 洛谷 P12865
  • ubuntu清理内存缓存
  • ubuntu常用技巧
  • 10.17 CSP-S模拟33 改题记录
  • 包装类(基本数据类型对应的引用数据类型)
  • luogu P7915 [CSP-S 2021] 回文
  • USACO 绿-蓝 思维题小记
  • Day16-C:\Users\Lenovo\Desktop\note\code\JavaSE\Basic\src\com\classlei
  • 一个实用的短视频脚本创作指令分享
  • 字典树 Trie 乱讲
  • redis和mysql之间的数据一致性
  • ubuntu允许root登录桌面系统
  • 24. 两两交换链表中的节点
  • AI协科学家:技术革命还是安全噩梦?
  • 一个决定
  • 10月17日
  • npm镜像配置
  • 一些特性
  • ubuntu安装mysql
  • 计算机视觉技术与应用深度解析
  • AGC 板刷记录1
  • 2025.10.17总结
  • 记Windows 11环境Rust下载安装配置流程
  • K8s学习笔记(九) job与cronjob - 教程
  • [HZOI]CSP-S模拟33