Page 100 - 新时期安全工程技术发展与创新

Development and Innovation of Safety Engineering Technology in the New Era
新时期安全工程技术发展与创新

计算机视觉的智能安全帽识别系统、高风险区域人员定位系统进一步强化了人员
行为安全监控，自动识别未佩戴防护用具、闯入禁区等违章行为并触发预警，显
著提升监督覆盖的广度与效率。这种数字化、平台化的监督模式不仅降低了人为

疏忽风险，更实现了安全监督从事后追溯向过程干预、事前预警的根本性转变。
实测试量作为旁站监督的定量化支撑，其技术进步体现在测量精度提升、测
量效率飞跃以及测量维度拓展。三维激光扫描技术能够快速获取复杂施工场景的
高精度点云数据，通过与设计模型进行实时对比分析，可精确检测结构施工偏差、

支撑体系变形等潜在风险。分布式光纤传感技术因其长距离、抗干扰、分布式测
量的特性，特别适用于大型桥梁索力监测、长距离隧道收敛变形监测、大坝坝体
内部应力应变监测等场景，提供传统点式传感器无法比拟的连续空间分布信息。
无人机搭载高分辨率相机或多光谱传感器，可高效完成高危区域、高空结构、大

范围场地的安全巡检与变形监测任务，生成高清晰度影像与正射影像图，辅助识
别边坡稳定性、大型临时设施状态等宏观风险。测量机器人（全站仪）则凭借其
自动化跟踪测量能力，在大型钢结构安装精度控制、超高层建筑垂直度监测等对
精度要求极高的环节发挥不可替代的作用。这些先进测量手段共同构成了多尺度、

多维度、高精度的实测试量体系，为安全状态评估提供了坚实的定量依据。
数据融合分析与智能预警是旁站监督与实测试量价值最终实现的枢纽。现场
部署的各类传感器、测量设备产生的海量异构数据流，包括结构响应数据、环境
参数数据、人员行为数据、设备运行数据，必须经过高效处理与深度挖掘方能转

化为有效的安全决策依据。边缘计算技术将部分关键计算任务前置到现场数据采
集端，显著降低了数据传输延迟，提升了对于突发险情（如支护结构瞬间失稳）
的响应速度。大数据分析平台则负责对汇聚的多源数据进行清洗、关联、建模与
深度分析，运用机器学习算法识别异常模式、预测潜在风险演化趋势。例如，通

过分析高支模体系监测点的应力变化序列与位移数据，结合环境温湿度参数，模
型能够预测体系在后续荷载作用下的稳定性临界点。智能预警系统基于分析结果，
按照风险等级设定阈值规则，通过现场声光报警器、移动终端推送、监控中心大
屏等多种渠道分级发布预警信息，明确风险位置、性质与可能的演化方向，指导

现场管理人员采取精准的应急处置措施，将风险消灭在萌芽状态。
技术融合应用与未来发展趋势预示着关键工程安全监控将迈向更深层次的主
动防控与智能决策。地理信息系统（GIS）与 BIM 技术的深度耦合，为大型线性

82