5G网络的高速率、低延迟、大连接特性为无人机的数据传输和多设备协同作业提供了坚实基础。无人机搭载高清摄像头和传感器，能够突破地理限制，实现高空灵活巡查，实时传输高清视频和大量数据，为地面控制中心提供准确的现场信息。在建筑施工中，5G无人机可用于日常巡检、高空作业监控和危险区域探测，其优势在于能够快速、全面地覆盖工地各个角落，及时发现安全隐患并发出警报。  

AI智慧工地APP是基于人工智能技术开发的移动应用，通过图像识别、数据分析和智能决策，实现对施工现场的实时监控和管理。APP可集成人员管理、安全隐患上报与整改跟踪、数据分析与统计等功能模块，支持与工地现场的摄像头、传感器等设备进行数据交互，为施工人员和管理人员提供便捷的操作平台。其智能化的特点能够有效提高安全隐患的发现效率和处理速度，提升工地整体安全管理水平。

AI智慧工地APP在安全隐患上报与整改跟踪方面具备高度智能化与便捷性。其摄像头自动识别隐患功能，极大提升了隐患发现效率。当施工人员打开APP的隐患上报界面，点击启动摄像头，APP即刻运用先进的图像识别AI算法对拍摄画面进行分析。例如，针对常见的安全隐患，如未正确设置的临边防护、破损的安全网、违规摆放的施工材料等，算法通过对图像特征的快速比对与深度学习模型的判断，能够精准识别隐患类型。在识别过程中，系统还会对隐患的严重程度进行初步评估，例如将临边防护缺失判定为高风险隐患，而一般性材料堆放杂乱归为低风险隐患。识别完成后，APP自动生成包含隐患位置（基于图像场景分析校准）、类型、风险等级的详细报告，并迅速推送至相关负责人的APP端。负责人收到推送后，能在APP上查看隐患详情及现场图片，及时安排整改任务。

（图1 福田投控智慧平台）

2.1 系统架构设计

融合方案的系统架构包括感知层、传输层、数据处理层和应用层。感知层由5G无人机、枪球摄像机和各类传感器组成，负责采集现场数据；传输层依托5G网络，实现数据的高速、稳定传输；数据处理层通过边缘计算设备和云端服务器，对数据进行预处理、分析和存储；应用层则通过AI智慧工地APP，为用户提供操作界面和管理功能。

（图2 无人机视频效果）

2.1.1 感知层

感知层作为整个系统的“触角”，主要由5G无人机、枪球摄像机以及各类传感器构成。5G无人机凭借其灵活的飞行能力，可在高空对工地进行全方位巡查，搭载的高清摄像头和多光谱传感器能够采集丰富的图像与数据信息。枪球摄像机中，全景枪机负责大面积宏观监控，高速球机则专注于目标细节捕捉，二者协同工作，实现对工地不同区域、不同目标的精准监控。各类传感器，如温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器等，可实时监测工地环境参数，为安全管理提供多维度数据支持。这些感知层设备具备高分辨率成像、高精度传感以及稳定的数据采集能力，确保能够准确获取工地现场的各类信息。

2.1.2 数据处理层

数据处理层由边缘计算设备和云端服务器组成。边缘计算设备部署在无人机和前端摄像机等设备上，能够对采集到的数据进行实时、快速的预处理和初步分析，减轻网络传输负担和云端计算压力。例如，边缘计算设备可在无人机端对视频图像进行目标检测和识别，快速筛选出疑似安全隐患的信息。云端服务器则负责对大量数据进行深度分析、存储和管理。运用大数据处理技术和AI算法，对来自感知层的各类数据进行综合分析，挖掘数据背后的安全隐患和规律。同时，采用分布式存储技术，如Ceph等，将数据分散存储在多个节点上，提高存储容量和可靠性，确保数据的安全存储和高效访问。

2.1.3 应用层

应用层为用户提供了便捷的操作和管理界面。管理平台整合了安全监控、隐患预警、数据分析等多种功能模块，实现对工地安全状况的全面管理。通过可视化的界面设计，安全管理人员能够直观地查看工地实时监控画面、安全隐患分布情况以及各类统计报表。用户界面注重交互性和易用性，采用简洁明了的操作流程和图标设计，方便不同用户角色，如安全管理人员、施工人员等，进行操作。同时，提供移动端应用，方便用户随时随地查看工地安全信息，接收警报通知，并进行相关操作，提高安全管理的便捷性和及时性。

2.2 协同工作机制

在协同工作机制中，5G无人机负责高空巡查和危险区域探测，将采集到的数据实时传输至数据处理层。AI智慧工地APP则通过数据处理层获取分析结果，并在APP界面上展示给管理人员。当无人机发现安全隐患时，系统自动触发警报，并将相关信息推送至APP，管理人员可通过APP迅速查看隐患详情并安排整改。同时，APP收集的人员管理数据和隐患整改进度也可反馈至数据处理层，用于进一步的数据分析和决策支持。

高空巡查与地面监控协同，5G无人机按照预设航线，每天可对整个工地进行2~3次全面巡查，实现了工地100%覆盖。枪球联动系统在地面全方位监控各个施工区域，无论是开阔的施工场地，还是隐蔽的建筑角落，均能有效监控。通过无人机高空巡查与枪球摄像机地面监控的协同配合，确保工地每个区域都处于严密监控之下，极大减少了安全管理盲区。

3.1 项目背景

南华村项目规模宏大，总建筑面积约90万平方米，涵盖多种建筑类型和多个施工阶段。项目施工场地开阔但功能分区繁多，安全管理难度较大。传统的人工巡查方式难以满足项目对安全管理的高要求，因此引入了5G无人机与AI智慧工地APP融合的创新方案。

3.2 应用效果

3.2.1 安全隐患排查覆盖率显著提升

5G无人机的高空巡查和AI智慧工地APP的实时监控，确保了工地各个区域的安全隐患能够被及时发现。例如，在建筑物的各个楼层、施工通道及材料堆放区域，均布置了高清摄像头与相应传感器，全方位无死角监测，杜绝任何安全隐患被遗漏。

3.2.2 隐患处理时间大幅缩短

通过系统自动识别和推送隐患信息，管理人员能够迅速响应并安排整改，隐患处理时间从传统方式的数小时缩短至分钟级。例如，当无人机检测到某区域出现异常情况时，智能调度算法自动控制附近的枪球摄像机迅速对准该区域进行跟踪拍摄，实现多设备的高效协同作业。同时，APP收集的人员管理数据和隐患整改进度也可反馈至数据处理层，用于进一步的数据分析和决策支持。

3.3 具体应用场景

3.3.1 吊篮监控场景应用

在南华村项目施工现场，针对吊篮作业区域，部署了一系列高清智能摄像头和无人机巡查，它们承担着实时监控吊篮运行状态的关键任务。这些摄像头具备卓越的图像捕捉能力，能够清晰获取吊篮作业的细节画面。当吊篮投入使用时，摄像头不间断地捕捉画面，并将其传输至AI智慧工地APP的图像识别模块。APP运用先进的深度学习算法，对摄像头采集的图像进行实时分析，以此识别吊篮超载、违规作业以及安全违规带悬挂等危险情况。对于吊篮超载的识别，算法通过对吊篮内人员、物料的形态和分布进行分析，结合吊篮的标准载重参数，精准判断是否超载。例如，当检测到吊篮内人员数量超出规定，或物料堆积高度超出安全范围，系统即刻判定为超载状态。

3.3.2 人员不安全行为监测场景应用

在施工现场关键区域（如材料堆放区、施工通道、高处作业面）安装高清智能摄像头，可对拍摄画面进行实时分析。利用深度学习算法对人员行为进行建模，训练数据包含正常行为与不安全行为图像样本，能准确识别施工人员未戴安全帽、违规吸烟、高处作业未系安全带等行为，识别准确率达92%。一旦识别到不安全行为，APP立即发出警报，警报声音量可达80分贝，同时推送消息至安全管理人员手机，管理人员在APP上查看警报详情，包括违规人员画面截图、位置信息，可迅速联系附近监管人员前往处理。处理结果反馈至APP，记录违规人员教育整改情况。

（图3 隐患识别效果）

（图4 隐患识别效果）

本研究通过南华村项目的实际应用，验证了5G无人机与AI智慧工地APP融合方案在建筑施工安全管理中的有效性。该方案不仅提高了安全隐患排查的覆盖率和处理效率，还优化了人员管理，为建筑施工安全管理提供了新的技术手段和管理模式。未来，随着技术的进一步发展，可探索更多智能化、自动化的安全管理应用，如区块链技术在数据管理中的应用、智能穿戴设备与APP的结合等，以推动建筑行业向更加智能、绿色、安全的方向发展。