智慧工地设备监控系统通过现场监控设备，对现场施工人员进行实时检测，避免出现意外情况。智慧工地设备监控系统将分布在工地现场摄像头回传的视频信息进行实时解析分析。工地管理人员可以在后台按照企业工地规范要求设置规则，监控被智慧工地设备监控系统赋能后，相当于人类的大脑，可智能监管“人的不安全行为，物的不安全状态”。
为了解决上述问题，近年来，深度学习技术在图像分割领域取得了显著的进展。特别是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地推动了图像分割的发展。然而，传统的CNN模型在处理行为ROI区域分割任务时仍然存在一些挑战。首先，传统的CNN模型往往需要大量的计算资源和训练数据，对于一些资源有限的场景来说，这是一个不可忽视的问题。其次，传统的CNN模型在处理图像中的细节信息时表现不佳，容易产生边界模糊的问题。
class YOLOv5Detector:
def __init__(self, weights='./best.pt', data=ROOT / 'data/coco128.yaml', device='', half=False, dnn=False):
self.model, self.stride, self.names, self.pt = self.load_model(weights, data, device, half, dnn)
def load_model(self, weights, data, device, half, dnn):
device = select_device(device)
model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data, fp16=half)
stride, names, pt = model.stride, model.names, model.pt
return model, stride, names, pt
def run(self, img, imgsz=(640, 640), conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, device='', classes=None,
agnostic_nms=False, augment=False, half=False, retina_masks=True):
imgsz = check_img_size(imgsz, s=self.stride) # check image size
self.model.warmup(imgsz=(1 if self.pt else 1, 3, *imgsz)) # warmup
cal_detect = []
device = select_device(device)
names = self.model.module.names if hasattr(self.model, 'module') else self.model.names # get class names
# Set Dataloader
im = letterbox(img, imgsz, self.stride, self.pt)[0]
# Convert
im = im.transpose((2, 0, 1))[::-1] # HWC to CHW, BGR to RGB
im = np.ascontiguousarray(im)
im = torch.from_numpy(im).to(device)
im = im.half() if half else im.float() # uint8 to fp
.....智慧工地设备监控系统可以具备的工地方面比较成熟的算法体系有： 安全帽佩戴识别、安全带是否佩戴识别、反光衣识别、工地工程车载人识别报警、工地施工现场电梯超载识别、工地执勤人员睡离岗识别、烟火识别等等。大部分现场人员违规行为可以有效得SuiJi视频监控系统的及时预警，这样就可以有效规避安全事故的发生。减少工地施工作业过程中的不安全环境及因素。
通过智慧工地监控视频智能分析系统在工地现场的对接应用，以及三级监管平台管控相辅相成，多维度多方面打造智慧工地施工运行新模式，提升智慧工地现场安全作业施工信息化管理水平，逐步完善工地现场施工作业流程监管体系，从而达到智慧巡检、智能监督，最终实现工地施工现场“管住现场、管住承包商、管住三违”的安全管理体系。
