计算机视觉如何改变建筑业？

每天，建筑工人处理各种需要监测和监督的任务。他们还必须确保现场施工作业的安全性能。虽然人工智能和增强现实等技术正在改变这个行业，但计算机视觉也承诺解决一些现有的挑战，并改造这个领域。施工中的一些主要问题包括罢工事故、不安全条件的持续监控、质量和缺陷检查、现场活动监控等。

今天，计算机视觉已经成为人工智能最热门的应用之一。英特尔将这项技术定义为摄像头、边缘或云计算、软件和人工智能（AI）的结合，使系统能够看到和识别物体。这有助于计算机系统通过指导系统进行图像处理和分析的神经网络来解释和理解视觉世界。目前，计算机视觉系统支持从制造业到零售业再到金融业的一系列行业，帮助企业在边缘扩展和增强人工智能。例如，计算机视觉可以帮助零售商了解产品的放置位置，确定库存何时需要重新进货，以及更好地了解客户的人口统计情况。甚至有些公司在他们的品牌产品中使用计算机视觉。例如，苹果使用基于计算机视觉的面部识别算法来解锁iPhone。AdobeLightroomCC使用机器学习计算机视觉算法来锐化缩放图像的细节。

在建筑业，计算机视觉有着巨大的潜力。由于其对象识别和识别能力，它可以实时评估来自工作现场的视频数据，识别工艺不良、偏离标准化工作计划的情况，或与BIM规范进行的工作进行比较。在安全方面，它可以监控安全摄像头的画面，检测到高空作业工人所需的安全帽、高能见度背心、工作护目镜、鞋子，甚至是特殊的防护带。如果它发现没有防护装备、违反个人防护装备或迫在眉睫的威胁，系统还可以提醒现场管理人员采取行动挽救生命。

可以分析施工现场的直播视频片段，以发现明显的质量问题或外观缺陷。这种缺陷和质量问题的识别可以节省项目时间、资源和资金。下一步，计算机视觉可以帮助创建3D模型，用于进度监控、绘图、自主机器人或演示。这有助于规划和跟进施工活动。

建筑公司也可以部署无人机，为其配备激光雷达和高清摄像头，用于工人和库存监控。通过分析从无人机收集的数据，管理人员可以跟踪并将这些分析转化为有价值的见解，以优化正在进行的流程。例如，计算机视觉可以用来创建意大利面图表，识别工人的运动轨迹。这样可以检查较长的行程路径、移动瓶颈并优化现场材料存储。从而减少空闲时间并节省额外的延迟成本。这也可以解决资源利用不足、对活动缺乏洞察力、最佳协调和实时智能的问题。此外，它还最小化了输入错误的可能性和等待时间，这也是建筑行业中常见的问题。

除了上述应用，计算机视觉还可以帮助在云端进行数据分析，从而进一步降低成本。此外，它还可以帮助生成真实的项目完工估计，并检查施工进度是否与项目时间线一致，这是BIM模型三维进度跟踪的一个常用功能。

目前，计算机视觉在建筑业的整合还处于起步阶段。尽管由于其在优化现场活动和确保工人安全方面的前景广阔，但公司可能很快就会期待在这一人工智能领域进行投资。此外，由于实时数据收集，它还可以帮助将一个以项目完成延迟著称的行业的生产率提高到新的高度。