米乐m6(文/马钰)随着高层和超高层建筑的大规模兴建,附着式升降脚手架作为一项新的脚手架技术逐渐兴起,在方便工程施工的同时也引发了一系列安全问题,由于附着式升降脚手架涉及钢结构、力学、机械、电气和系统控制等多个专业领域,传统的安全管理模式和方法往往无法应对其复杂性,难以满足附着式升降脚手架特殊的安全管理需求。前沿科学技术的不断发展及其在建筑工程安全监控领域的应用推广,为革新附着式升降脚手架安全管理模式提供了坚实的物质基础和技术支持。

　　金红女士多年来专注于附着式升降脚手架技术研发,在任职福建鑫捷建筑科技有限公司期间,带领团队完成了附着式升降脚手架的技术研发工作,以模块化、标准化的构建设计有效降低施工现场工人作业强度,提高施工效率以及安全性。但她并不满足于现在取得的成绩,而是以生产需求和产品需求为根本出发点,积极探索附着式升降脚手架智能化提升,将人工智能技术米乐m6、物联网、云计算等先进技术融入到附着式升降脚手架当中,包括“基于人工智能的附着式升降爬架监控平台设计”“附着式升降爬架性能优化与故障排查系统”“物联网环境下的附着式升降爬架远程监控系统开发”“基于物联网的附着式升降爬架智能维护与故障预警解决方案”在内的多个技术成果便是她在附着式升降脚手架技术改良优化方面的大胆实践,为解决附着式升降脚手架安全管理及监控维护难题提供了新思路。她用实际行动积极践行自主创新的科技理念,为建筑工程行业的高质量发展发挥积极作用。

　　“基于人工智能的附着式升降爬架监控平台设计”是由金女士研发完成的智能应用平台,她创造性地将人工智能技术和计算机视觉结合在一起,构建起一套完善的附着式升降爬架监控管理体系,可完成附着式升降爬架位置、状态、升降、荷载等工作情况的识别,以及故障检测和警报通知,通过智能化监控和管理,为附着式升降爬架使用的安全性、效率性、可控性带来突破性提升。该平台通过在爬架上安装摄像头,实时采集图像数据并将数据传输到监控模块上,经过预处理后,部分图像数据将作为数据样本,以训练出具有预测功能的卷积神经网络模型。训练好的卷积神经网络模型将对图像中的特征点或边缘进行监测分析,识别爬架当前所在位置以及真实工作状态,结合图像分析算法检测是否存在部件损坏或卡住等异常情况,当危险未超过设定的预警阈值时,将及时提醒管理人员关注危险部位并采取相应措施消除危险;当危险超过设定的预警阈值时,系统将自动报警进行危险提示,有助于提高附着式升降爬架的人身米乐m6、财物安全性。该平台还会持续记录附着式升降爬架的历史工作情况、异常事件和状态变化,以此对模型进行定期更新和迭代优化,从而满足不同工作环境的技术需求。

　　“基于人工智能的附着式升降爬架监控平台设计”切实地实现了对附着式升降爬架的智能米乐m6、精准控制,有效避免了停工和紧急维修所造成的损失,提高了施工现场安全管理工作的灵活性和响应能力,为建筑工程施工效率、安全性和管理水平的提升做出突出贡献。自发布以来,“基于人工智能的附着式升降爬架监控平台设计”已应用于建筑工程领域的诸多建筑类企业生产建设当中,截至目前,该技术已取得了可观的应用效果,有力地推动建筑工程领域的智能化、数字化升级。

　　金女士指出,更高层次的智能化、高效化、可持续化是建筑工程行业未来的发展路径和必然趋势,数字化转型升级已成为全球建筑工程领域未来发展的重要任务。为了加强我国在国际建筑工程领域的竞争力,她建议着重加强建筑工程智能科技方面的研发平台建设,汇聚我国尖端战略科技力量,引领智能化建筑工程技术创新发展。