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AI工地监控解决方案，推动施工现场安全监管与管理效率双提升
针对建筑工地、园区施工、市政施工等场景，本方案基于映翰通 AI 单板计算机与边缘视频智能分析能力，打造覆盖人员、车辆、作业区域与现场行为的智慧工地监控系统。方案支持施工现场实时感知、异常识别、本地告警与数据留存，可帮助管理方提升安全监管效率、规范作业流程并降低现场风险。
项目背景
施工现场通常存在人员流动频繁、作业环境复杂、设备车辆混行、安全风险点分散等特点，传统依赖人工巡查和事后追溯的管理方式难以及时发现违规行为与安全隐患。尤其在大面积、多区域、多班组施工条件下，现场管理更需要具备持续监测与即时处置能力。
借助边缘 AI 视频分析技术，智慧工地监控系统可在现场侧对视频数据进行实时识别与处理，及时发现关键区域异常、人员聚集、工程车辆通行、现场作业状态变化等情况，帮助工地管理从“人工盯防”走向“智能辅助监管”，提升施工安全与管理精细化水平。
客户需求
提升现场安全监管效率
客户希望系统能够持续监控重点作业区域、出入口与危险区域，辅助管理人员及时发现异常情况，减轻人工巡查压力，提升监管覆盖范围。
强化重点目标与现场状态识别
工地管理需要关注现场人员活动、工程车辆进出、区域占用情况以及施工时段变化，希望系统能够形成更清晰的现场态势感知。
本地部署满足复杂环境要求
由于施工现场网络环境、供电条件和部署方式各不相同，客户更倾向于采用前端边缘部署模式，保证系统在复杂环境下仍具备较强独立运行能力。
支持后续扩展与项目复制
客户希望方案既能服务单个项目快速部署，也能在集团化、多工地管理中逐步扩展复制，支撑后续接入更多摄像头、传感器和业务系统。
解决方案
智慧工地监控解决方案由前端摄像头、AI 单板计算机及监控分析软件组成。系统依托映翰通 AI 单板计算机的边缘视觉推理能力，在施工现场完成视频流接入、目标识别、场景分析和告警联动。
方案可通过 MIPI CSI、USB、千兆以太网等接口灵活连接摄像头与外围设备，并利用 OpenCV、GStreamer 等工具快速构建现场视频处理链路。基于 TIDL 运行时与主流 AI 框架支持，系统能够部署人员识别、车辆检测、区域监测、状态分类等模型，实现对重点区域、出入口和作业面的持续分析。
在实际业务中，系统可围绕现场人员活动监测、工程车辆出入统计、重点区域占用识别、异常聚集判断等需求展开应用，并在边缘侧完成告警触发、画面联动与结果上传。对于注重成本与基础监控能力的项目，可采用 Mo 62A；对于多路视频分析、更多算法并发或复杂场景识别需求，可采用 Mo 68A。
优势与能力
适配复杂施工场景的边缘视觉能力
产品具备适合视觉 AI 的边缘处理能力，可满足现场目标检测、图像识别和视频分析等需求，更适合工地分散点位部署。
开放易开发，便于快速形成行业应用
基于 Debian 13、Python、C/C++ 开发环境，以及预装 OpenCV、GStreamer、NumPy 等工具，客户和合作伙伴可更高效地完成智慧工地应用开发与定制。
丰富接口支持多设备接入
标准 SBC 外形与 MIPI CSI、HDMI / mini DP、USB、千兆网、40-pin HAT 等接口，便于接入摄像头、显示屏、传感器和其他外设模块，适合构建灵活的现场监控系统。
工业级设计保障现场稳定运行
产品具备硬件看门狗、RTC、安全启动、TrustZone、硬件加密等能力，适应施工现场长期运行要求，为关键场景监控提供更可靠支撑。
支持项目分层选型与后续扩展
Mo 62A 与 Mo 68A 分别覆盖入门级与高性能边缘 AI 需求，既可满足单点部署，也可支持多路视频和更复杂算法分析，帮助客户平衡性能、成本与扩展性。
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