AI施工进度识别系统：工地影像自动分析交付

某市政施工总承包客户承接道路项目，三个标段同步推进，原有进度汇报依赖施工员拍照配文字描述，效率低、主观偏差大。我们为其定制了一套 AI 施工进度识别系统。 硬件层：在关键工点部署 4G 物联网摄像头，定时回传影像至边缘网关；网关内置轻量化 YOLOv8 分割模型，本地完成路基、路面、管线等工序状态识别，避免施工现场布光纤的难题。 算法层：基于客户提供的历史影像构建 6 类工序标签（开挖、回填、级配碎石、水稳层、沥青摊铺、附属设施），用 1200 张标注样本微调后，工序识别准确率稳定在 91.3% 左右。夜间、逆光、扬尘这几个工地常遇场景，都做了数据增强策略去覆盖。 业务闭环：识别结果自动汇总到项目管理平台，按标段生成日报，包含完成工序面积、滞后工点告警、影像对比等模块。项目经理在手机端就能看到当日进度与上周同位对比，不用再到现场翻图。 交付要点：边缘部署，单点位功耗低于 8W，无需现场布光纤；模型迭代通过 OTA 升级完成，新增工序类型无需到现场调试；客户已将方案推广至 4 个在建标段，覆盖里程约 38 公里。从需求对接到首批点位上线用时 28 天，二期标段扩展用时 12 天。