智慧工地安全帽识别：视频流实时分析定制交付

项目背景：某建筑施工单位在 6 个在建项目同步推进，现场作业人员高峰时段超过 800 人，传统人工巡检难以覆盖全部出入口与作业面，安全帽未佩戴事件成为主要隐患来源。 实施方案：复用各工地已部署的网络摄像头，通过 RTSP 协议拉取视频流，在现场边缘 NVR 上部署轻量化 YOLOv8 检测模型，实时识别人员与安全帽佩戴状态。未合规事件触发本地声光报警，同时通过 MQTT 将结构化事件推送至项目管理端，由安全员闭环处置。 交付要点： 1. 边缘推理控制在 200ms 以内，单台设备可并行处理 4 路视频，不增加原有网络带宽压力； 2. 针对夜间与雨雾场景增加图像增强策略，实测识别准确率稳定在 95% 以上； 3. 事件按工地、班组、时间维度结构化沉淀，自动生成每日安全简报，便于复盘追责。 运行两周内累计触发提醒 320 余次，现场违规率较部署前下降约 70%，后续计划扩展至反光衣识别与施工区域越界告警。