一、研究背景

建筑施工是多工序、多主体、高风险的系统工程，从基础开挖到装饰阶段，各环节都潜藏事故隐患，隐患失控轻则损设备、误工期，重则致伤亡，如高处坠落可能引发spinal损伤等。每起事故都意味着家庭破碎、成本增加与信誉损耗。

近年来，城市建设规模扩张，超高层等项目增多，施工难度与风险复杂度上升，但部分企业安全管理能力未提升。有的削减安全投入，省略必要装备；有的依赖经验管理，对新风险缺乏预判；有的忽视人员培训，农民工对安全规范一知半解。某地区统计显示，高处坠落事故占施工事故总数的40%，物体打击与机械伤害各占30%，坍塌事故占比不足10%，但单次伤亡与损失最重。这种“重进度、轻安全”模式威胁人员健康、制约行业发展，急需探索有效安全管理路径。

二、研究目的与意义

（一）研究目的

本研究的核心目标是通过全链条分析施工安全风险，构建一套“可识别、可管控、可落地”的安全管理体系，解决当前安全管理中“风险找不准、责任分不清、措施不到位”的痛点。具体而言：

1. 明确关键风险点：通过现场调研与案例分析，确定不同施工阶段的关键风险点，形成覆盖“人、机、料、法、环”的风险清单，解决“不知道风险在哪里”的问题。

2. 剖析风险成因：从行为习惯、管理流程、技术保障等维度找出问题根源，解决“不知道风险为什么发生”的问题。

3. 建立闭环管理模式：结合信息化技术与全员参与机制，建立“预防-监控-整改”闭环管理模式，解决“知道风险但管不好”的问题。

（二）研究意义

1. 理论层面：整合安全科学中的“事故致因理论”“风险分级管控理论”与管理科学中的“全员参与理论”，补充国内施工安全管理领域的实证研究空白，为后续相关研究提供更贴近本土实际的理论参考。

2. 实践层面：研究成果将直接服务于项目现场。对企业而言，可降低事故发生率与经济损失，提升项目履约能力；对作业人员而言，能通过更精准的培训与防护措施保障生命安全；对行业而言，可推动安全管理从“事后整改”转向“事前预防”，促进建筑行业的健康发展。

三、国内外研究现状

（一）国外研究现状

国外对施工安全的研究起步较早。20世纪中期，开始关注技术防护，例如制定脚手架的荷载标准、强制使用安全带等，通过硬件升级降低事故率。20世纪80年代，转向管理体系构建，提出“职业健康安全管理体系（OHSAS18001）”，强调企业从管理层到一线的全流程责任。进入21世纪，随着BIM、物联网等技术的普及，国外研究更注重“智能预警”，如用BIM模型模拟交叉作业的碰撞风险，用传感器实时监测基坑位移、脚手架荷载，实现风险的提前干预。这些研究为全球施工安全管理提供了基础框架，但针对发展中国家的农民工群体、中小企业困境等问题涉及较少。

（二）国内研究现状

国内研究始于20世纪90年代，早期以引进国外标准为主，例如参考OHSAS18001建立企业安全管理体系。近年来，随着国内建筑行业的快速发展，学者们开始聚焦本土问题。例如针对农民工的“体验式安全培训”，通过模拟高处坠落、触电场景提升安全意识；针对中小企业的“轻量化安全管理工具”，用微信小程序替代复杂的信息化系统；针对超高层建筑的“竖向交叉作业风险管控”等。但总体来看，国内研究仍存在三个短板：

1. 理论与实践脱节：部分成果过于抽象，难以直接应用于项目现场。

2. 信息化技术推广受限：大型项目的智能监测系统因成本高，中小企业难以承受。

3. 对“人的因素”研究不够深入：未能充分考虑作业人员的行为习惯、认知水平对安全的影响。本研究将在借鉴国内外成果的基础上，重点解决这些本土痛点，提升研究的实用性。

四、研究内容与方法

（一）研究内容

本研究将围绕“风险识别-成因分析-体系构建-实证验证”展开，具体内容如下：

1. 施工安全风险识别：通过文献分析梳理10类常见施工风险，包括高处坠落、物体打击、触电、机械伤害、坍塌等。选取X个处于基础、主体、装饰不同阶段的项目开展现场调研，采用半结构化访谈（与一线工人、班组长、安全管理员交流）、现场观察（记录临边防护、机械防护的实际情况）、事故案例分析（收集X起项目过往事故记录），最终形成《施工安全风险清单》，明确不同工序的高风险点，如基础阶段的基坑坍塌、主体阶段的高处坠落、装饰阶段的交叉作业物体打击等。

2. 施工安全风险成因分析：从人的因素（如作业人员的安全意识、操作技能、行为习惯）、管理因素（如安全管理制度的完善程度、执行力度、安全投入）、技术因素（如施工设备的安全性、施工工艺的合理性、安全防护技术的有效性）、环境因素（如施工现场的地理环境、气候条件、作业空间）等维度，深入剖析风险成因。通过问卷调查、数据分析等方法，找出导致风险发生的关键因素，为后续的管控措施提供依据。

3. 基于AI视觉识别的施工安全管控体系构建：研究AI视觉识别技术在施工安全领域的应用原理和方法，包括图像采集、目标检测、行为识别等关键技术。结合施工安全风险清单和成因分析结果，构建基于AI视觉识别的施工安全管控体系，包括风险预警模型、安全监控平台、应急处置机制等。通过设定合理的阈值和规则，实现对施工安全的实时监测和预警，及时发现和纠正不安全行为和状态。

4. 实证验证与优化：选取实际施工项目进行实证研究，将构建的基于AI视觉识别的施工安全管控体系应用于项目中，收集相关数据和反馈信息。通过对比应用前后的安全指标（如事故发生率、违章行为次数、安全隐患数量等），评估体系的有效性和可行性。根据实证结果，对体系进行优化和完善，提高其适用性和准确性。

（二）研究方法

1. 文献研究法：查阅国内外相关文献资料，了解施工安全管理和AI视觉识别技术的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论支持和技术参考。

2. 现场调研法：选取不同类型的施工项目进行现场调研，通过访谈、观察、案例分析等方式，收集施工安全风险的第一手资料，为风险识别和成因分析提供依据。

3. 问卷调查法：设计问卷对施工企业的管理人员、一线作业人员进行调查，了解他们对施工安全的认识、态度和行为习惯，以及对企业安全管理的评价和建议，为风险成因分析和管控体系构建提供数据支持。

4. 实验研究法：搭建AI视觉识别实验平台，对不同的施工场景和风险类型进行实验研究，验证AI视觉识别技术的准确性和可靠性，优化算法和模型。

5. 实证研究法：将构建的基于AI视觉识别的施工安全管控体系应用于实际施工项目中，进行实证研究，评估体系的有效性和可行性，根据实证结果进行优化和完善。

五、研究计划与预期成果

（一）研究计划

本研究计划分为四个阶段，具体安排如下：

1. 第一阶段（第1-2个月）：文献调研与理论准备。查阅国内外相关文献，了解施工安全管理和AI视觉识别技术的研究现状和发展趋势，确定研究框架和方法。

2. 第二阶段（第3-5个月）：施工安全风险识别与成因分析。通过现场调研、问卷调查等方式，收集施工安全风险数据，进行风险识别和成因分析，形成《施工安全风险清单》和风险成因分析报告。

3. 第三阶段（第6-9个月）：基于AI视觉识别的施工安全管控体系构建。研究AI视觉识别技术在施工安全领域的应用原理和方法，构建基于AI视觉识别的施工安全管控体系，开发相关的软件和硬件系统。

4. 第四阶段（第10-12个月）：实证验证与优化。选取实际施工项目进行实证研究，验证基于AI视觉识别的施工安全管控体系的有效性和可行性，根据实证结果进行优化和完善，撰写研究报告和论文。

（二）预期成果

1. 形成《施工安全风险清单》：明确不同施工阶段和工序的关键风险点，为施工安全管理提供详细的参考依据。

2. 完成风险成因分析报告：深入剖析施工安全风险的成因，找出导致风险发生的关键因素，为制定针对性的管控措施提供理论支持。

3. 构建基于AI视觉识别的施工安全管控体系：包括风险预警模型、安全监控平台、应急处置机制等，实现对施工安全的实时监测和预警，提高施工安全管理的效率和水平。

4. 申请相关专利或软件著作权：对研究过程中开发的新技术、新方法申请专利或软件著作权，保护知识产权。

六、研究的创新点与难点

（一）创新点

1. 融合多学科知识：本研究将安全科学、管理科学、计算机科学等多学科知识进行融合，构建基于AI视觉识别的施工安全管控体系，为施工安全管理提供新的思路和方法。

2. 精准识别风险：利用AI视觉识别技术，对施工现场的人员、设备、环境等进行实时监测和识别，能够更精准地发现安全隐患和不安全行为，提高风险识别的准确性和及时性。

3. 个性化管控措施：根据不同的施工项目、施工阶段和风险类型，制定个性化的管控措施，提高施工安全管理的针对性和有效性。

4. 实证研究验证：通过实际施工项目的实证研究，验证基于AI视觉识别的施工安全管控体系的有效性和可行性，为研究成果的推广应用提供实践依据。

（二）难点

1. AI视觉识别技术的准确性：施工现场环境复杂，存在光照变化、遮挡、干扰等因素，可能会影响AI视觉识别技术的准确性。需要不断优化算法和模型，提高识别精度和鲁棒性。

2. 数据采集与处理：需要采集大量的施工安全数据，包括图像、视频、传感器数据等，对数据的采集、存储、处理和分析提出了较高的要求。需要建立高效的数据采集和处理系统，确保数据的质量和可用性。

3. 系统的集成与应用：基于AI视觉识别的施工安全管控体系涉及多个子系统和模块，需要进行系统集成和调试，确保各个子系统之间的协同工作和数据共享。同时，还需要考虑系统的应用推广和用户接受度等问题。

与现有安全管理体系的融合：在构建基于AI视觉识别的施工安全管控体系时，需要考虑与现有安全管理体系的融合，避免出现冲突和重复建设。需要制定合理的融合方案，确保新体系能够与现有体系相互补充、协同发展。