建筑工地人员流动大、作业点位分散，传统依靠安全员现场巡查的监管模式存在明显短板。人工巡查存在视线盲区，难以覆盖全部施工区域，同时无法做到 7×24 小时不间断值守，违规行为发现滞后，一旦疏忽极易引发安全事故。面对工地监管点多、面广、实时监管难的痛点，睿如 AI 视觉监测系统，依托视频图像识别能力，实现安全帽佩戴情况无死角自动监测，助力工地安全管理提质增效。
系统接入现场监控摄像头，实时读取视频流，通过**多目标检测算法**对画面内人员进行定位与提取，在复杂工地场景下区分工人、机械、建材等干扰物体。算法采用特征提取网络，对头部区域做精细化识别，区分安全帽与普通帽子、头盔类相似物体，降低扬尘、光线变化、人员遮挡带来的误报。同时搭配目标跟踪算法，持续追踪画面中作业人员，不会因人员走动、短暂遮挡丢失目标，一旦识别到人员未佩戴安全帽，系统即刻触发告警，留存对应时间、位置的视频证据，替代人工肉眼巡检。整套算法经过海量工地实景样本训练，适配逆光、阴影、粉尘等施工现场复杂环境，兼顾识别速度与准确率，满足工地实时监测需求。
以往安全监管只能事后追溯，而睿如 AI 监测将安全管控前移，从被动整改转为主动预警。管理人员无需不停奔走现场，在后台即可查看全域监测信息，大幅减轻安全员工作压力，降低人为疏漏带来的安全风险，规范现场作业人员安全行为，构建全天候智能化工地防护体系。
睿如自研高精度图像识别检测技术，深耕工地安全场景训练优化，可稳定识别安全帽、反光衣、区域入侵等多种违规行为，为工程项目打造全天候、全覆盖的智能安防防线。
