在建筑施工安全管理中，传统监测模式常因 “场景分散、隐患隐蔽” 陷入 “顾此失彼” 的困境：文明施工中，围挡高度不达标、垃圾清运不及时、施工道路未硬化等问题，靠人工巡检易漏检；基坑施工时，支护结构裂缝、周边堆载超标、积水抽排不及时等风险，难实时捕捉；消防设施检查中，灭火器缺失、压力不足、消防通道堵塞等隐患，因巡检频次不足埋下火灾隐患。这些全场景监测痛点，让安全管理始终存在 “盲区”，难以满足项目整体安全管控需求。
思通数科 AI 卫士依托建筑行业多模态视觉大模型，打造全场景自动化监测方案，彻底打破传统监测局限：针对文明施工场景，AI 通过摄像头实时识别围挡高度（是否≥2.5m）、施工道路硬化情况，检测垃圾是否及时清运、材料是否按规划堆放，若发现围挡破损、道路泥泞等问题，立即生成隐患记录；在基坑监测中，结合机器狗巡检与传感器数据，AI 识别支护结构裂缝、周边堆载是否超标，同步监测积水抽排进度，通过 3D 建模对比基坑变形趋势，提前预警坍塌风险；消防场景下，AI 精准识别灭火器配置数量（按面积核算是否达标）、压力状态，检测消防通道是否被占用、安全出口标识是否清晰，全方位覆盖施工全流程安全风险点。
更重要的是，多模态大模型能适配复杂施工环境：即使在雨天、夜间、基坑昏暗等场景，也能通过图像增强技术与多光谱识别，保障隐患识别准确率超 95%。无论是露天的文明施工区域，还是密闭的基坑作业面，思通数科 AI 卫士都能实现 “场景无遗漏、隐患早发现”，让建筑安全监测从 “单点管控” 升级为 “全场景守护”。
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