Page 79 - 新时期安全工程技术发展与创新

第三章 新技术在工程安全中的应用

二、AI 驱动的安全行为模式分析与预警

安全行为的精准识别与风险预警是预防事故发生的核心环节。传统方法依赖
人工观察与事后统计分析，时效性与覆盖面受限。人工智能技术的快速发展，特

别是机器学习、深度学习与计算机视觉的突破，为安全行为模式分析提供了全新
范式。借助 AI 强大的数据处理与模式识别能力，系统能够从海量、多维度的监
控视频、传感器数据、操作日志中，实时捕捉、分析并预测个体或群体的异常行

为模式，显著提升风险预警的精准度与时效性，推动安全管理从被动响应向主动
预防转变。
AI 赋能的异常行为识别机制构成了现代安全预警体系的基石。异常行为识
别依赖于对大量正常行为数据的学习建模。计算机视觉算法通过处理视频流数据，
能够自动识别人员位置、姿态、动作序列乃至细微的身体语言特征。监督学习算

法，特别是 LSTM（长短期记忆网络）和图神经网络。通过处理时间序列数据，
建立个体在特定场景下（如高空作业、设备操作、受限空间进出）的标准行为轨
迹模型。无监督学习技术（如聚类分析、自编码器）则擅长发现数据中隐藏的模

式与偏离常态的异常点，无需预先定义所有异常类型。在复杂工业环境中，多模
态融合技术整合视觉、音频、可穿戴设备传感器（如心率、姿态角）甚至环境参
数（如气体浓度、噪声水平），构建更全面的行为状态画像。例如，系统可同时
识别某工人未按规定佩戴安全帽（视觉）、其操作动作超出标准范围（姿态传感
器）且附近区域存在有毒气体泄漏报警（环境传感器），由此综合判定高风险状

态。这种多源异构数据的深度关联分析，使得识别结果具有更高的置信度，有效
降低单一数据源的误报率。
风险预警系统的智能化升级显著提升了响应的及时性与决策支持的有效性。

基于识别出的异常行为模式，AI 驱动的预警系统不再局限于简单阈值报警。时
序预测模型（如 Prophet、Transformer 架构）能够分析行为序列的发展趋势，预
测潜在风险演变的路径与时间窗口，为干预争取宝贵时间。风险态势感知技术则
融合个体行为异常、环境状态变化、历史事故数据等多维度信息，构建动态风险
评估图谱，量化风险等级并可视化呈现，辅助管理者快速把握全局态势。预警信

息的分级推送与精准触达同样至关重要。系统依据风险等级、岗位职责、地理位
置等因素，通过移动终端、广播系统、可视化看板等多种渠道，向相关人员（现

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