越来越多的建筑公司开始使用人工智能更高效地管理项目以及监控建筑工地，以保证建筑工人和施工设备的安全。尽管建筑公司使用的人工智能仍处于早期阶段，但建筑专家预测人工智能技术将有效减少资源浪费，提高施工安全性和效率。本文将为您介绍建筑行业中如何使用人工智能保障施工安全，以及数据标注在其中发挥了哪些作用。
防止工人在脚手架上摔倒
脚手架通常被用于工人通行、运输材料和设备，几乎所有建筑物在建造和维修过程中都需要使用到它。根据美国联邦劳工统计局的数据，美国有65%的建筑项目借助脚手架来完成，共有230万工人参与到项目中。如此庞大的使用量和参与人数，很容易发生建筑事故和意外伤害。
Pangea IT开发的新技术能够解决工人从脚手架上摔下来的问题。经过分析，建筑工地的工人摔倒主要有两个原因：首先，工人没有使用防护措施，将悬挂脚手架的救生索绑在身上。其次，施工设备和材料的重量超过了脚手架的最大容载量。
这项新技术综合采用复杂传感器、人工智能分析以及计算机视觉系统，一旦系统检测到超载或者工人没有绑救生索的情况，就会自动发送实时警报。警报能够帮助现场的管理人员消除施工可能存在的风险。
高效管理施工现场的工人考勤
建筑公司经常雇佣一些临时工人或者第三方的工人。为了确保施工能够按时完成，管理工人的出勤十分重要。施工现场安装的摄像头能够使用面部识别软件来统计工人的到场数量，这能够帮助公司了解工人的雇佣情况以及现场的工作情况。对施工现场的远程控制可以帮助公司高效地管理时间和资源，并开拓新业务。
同样地，计算机视觉技术可以用于自动识别车牌。由于施工现场是一个繁忙的动态环境，有效控制对于减少事故和现场的高效运转尤其关键。使用自动识别车牌技术能够控制设备的移动、限制无关人员进入，从而提高施工现场安全性和施工效率。自动识别车牌软件的工作原理是通过摄像头对车辆的车牌号进行定位，使用人工智能获取数据。最后软件会建立一个日志记录所有读取过的车牌和带有时间的图像数据。
以上技术需要用到的数据标注类型
目前我们研究的人工智能技术依赖于计算机视觉来执行功能，然而数据标注类型取决于您需要人工智能系统检测和识别的内容。例如上文提到的第一项技术Pangra IT, 它可以防止工人从脚手架上摔落，系统能够检测到工人以及他们是否采取了必要的安全措施。数据标注员在建筑工人的图像周围标注2D包围框，然后使用语义分割等方法处理一些细节，例如没有系安全绳等。
自动识别车牌需要系统具备光学字符识别和命名实体识别技术。利用光学字符识别技术将车牌图像转换为机器可识别的文本，再使用命名实体识别技术检测车牌所在的城市。
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