一、行业痛点：脚手架操作的“三大安全漏洞”

据住建部2024年《建筑施工安全事故统计分析报告》，全国脚手架相关事故占比达建筑施工事故的32%，其中：

操作不规范：工人未按规程搭设脚手架（如立杆间距超标、连墙件缺失），占比事故原因的45%；培训不足：新工人上岗前实操培训仅2-3天，理论考核通过率仅68%；监管滞后：传统人工巡检依赖经验判断，隐患发现平均延迟2小时，高空坠落风险极高。

燧机科技方案：

通过“AI视觉识别+动作捕捉+知识图谱”技术，构建脚手架登高架设操作的智能评估系统，自动对作业的漏操作、误操作、操作顺序错误等进行自动识别，保证了智能评分的准确性和可靠性，确保考试评分更加公平、公正。系统采用最新的图像识别AI技术，使用人工智能实现对作业全过程的要素识别，包括人的动作行为、设备设施的工况状态和作业环境中意外因素等，识别过程中，作业人员正常操作真实设备，不需要做和作业内容无关的额外交互操作，识别结果结合实操考试标准，实现自动评分。某央企建筑集团部署后：隐患发现时效：从2小时缩短至10秒；操作合规率：从72%提升至95%；培训周期：新工人实操培训时间缩短至1天（原需3天）。

二、技术壁垒：可验证的核心能力矩阵

脚手架登高架设操作智能评估系统的核心竞争力体现在“感知-分析-干预”全链路技术创新：

1. 多模态感知层

多传感器融合：4K可见光摄像头（25fps）：捕捉脚手架结构（立杆、横杆、剪刀撑）及工人操作动作；毫米波雷达（探测距离20m）：检测高空坠物（如工具、材料）掉落轨迹；倾角传感器（精度±0.1°）：实时监测脚手架整体倾斜角度（≥5°触发预警）；动态环境校准：自动补偿光线变化（如逆光、夜间照明）、粉尘干扰（如水泥灰），复杂环境下识别率≥90%。

    class Yolo(object):
        def __init__(self, weights_file, verbose=True):
            self.verbose = verbose
            # detection params
            self.S = 7  # cell size
            self.B = 2  # boxes_per_cell
            self.classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle",
                            "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable",
                            "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant",
                            "sheep", "sofa", "train","tvmonitor"]
            self.C = len(self.classes) # number of classes
            # offset for box center (top left point of each cell)
            self.x_offset = np.transpose(np.reshape(np.array([np.arange(self.S)]*self.S*self.B),
                                                  [self.B, self.S, self.S]), [1, 2, 0])
            self.y_offset = np.transpose(self.x_offset, [1, 0, 2])

            self.threshold = 0.2  # confidence scores threhold
            self.iou_threshold = 0.4
            #  the maximum number of boxes to be selected by non max suppression
            self.max_output_size = 10

2. 智能分析层

AI算法集群：YOLOv10目标检测算法：毫秒级识别脚手架结构缺陷（如立杆弯曲、扣件松动）；三维姿态估计模型：分析工人操作动作（如搭设、拆除、攀爬）是否符合《建筑施工扣件式钢管脚手架安全技术规范》（JGJ130-2023）；知识图谱引擎：内置10万+条脚手架操作规范（含不同高度、荷载场景），支持自定义规则扩展；分级预警机制：一级预警（轻微违规）：声光提示+操作界面弹窗提醒；二级预警（中度风险）：推送至项目负责人手机+暂停高空作业；三级预警（重大隐患）：触发应急广播+自动锁定脚手架升降装置。

3. 合规认证体系

系统通过以下权威认证，确保技术参数真实可信：国家标准：符合GB 50870-2022《建筑施工安全技术统一规范》第5.3条高处作业安全要求；第三方检测：第三方出具的《脚手架智能评估系统检测报告》，结构缺陷识别准确率≥98%；数据安全：操作数据本地化存储，符合《数据安全法》第21条规定。

三、应用场景：覆盖全工种的实战数据

1. 超高层建筑施工（标杆案例：xxxx扩建项目）

场景：300m高空外脚手架搭设（高度150m，立杆间距1.5m）

效果：结构缺陷识别率从人工巡检的65%提升至98.5%；工人违规操作（如未系安全带）下降89%（从日均12次降至1次）；项目获评“2024年度xxx市建筑工程安全文明标化工地”。

2. 桥梁工程施工（标杆案例：xxxx连接线）

场景：海上高桩承台脚手架搭设（浪高1.5m，风力6级）

效果：恶劣天气（浪高＞1m）下识别率≥92%（传统方案仅50%）；连墙件缺失预警响应时效≤2秒，避免因结构失稳导致的坍塌风险；年度安全事故率下降76%（从1.8起/万工时降至0.4起）。

3. 工业厂房建设（标杆案例：xxxx工厂二期）

场景：钢结构厂房脚手架拆除（高度20m，作业人员120人）

效果：拆除顺序合规性检测准确率99.3%（支持按设计图纸自动比对）；工具坠落预警响应时效≤1秒，避免下方人员伤亡；项目提前15天完成，节省人工成本超200万元。