泉州隔离酒店坍塌,查找建筑隐患有何妙招?
编者按:本文来自微信公众号“HyperAI超神经”(ID:HyperAI),作者:神经小刀,36氪经授权发布。
场景描述:近日,福建泉州一隔离酒店发生坍塌,事故暴露出建筑设施的监管中存在问题。如何有效的进行建筑隐患的排查,确保它们能够安全投入使用?在这个问题上,结合了多维数据分析的 AI 技术,能带来一个全新的思路。
关键词:建筑检测AI风险评估
3 月 7 日晚间,福建泉州鲤城区南环路的欣佳酒店,意外发生楼体坍塌,导致 71 人被困(不含自行逃生 9 人)。
根据最新消息,目前已救出受困人员 50 人,其中不幸遇难 11 人,仍在搜救 21 人。
事故现场,图源:泉州交通广播
事故发生的酒店,于 2018 年 6 月开业,在疫情期间,该酒店被泉州市鲤城区改造为区级医学观察点,用以隔离观察密切接触者。
泉州市鲤城区住建局局长张翼表示,3 月 7 日晚上 7 时,房主接到现场改装施工人员的电话,称在进行作业的一楼房屋中一根柱子发生变形,三四分钟后,整个大楼坍塌。
他还表示,楼房坍塌是因为装修还是原来的结构问题,还需进一步的调查和甄别。目前搜救任务还在进行中。
一波未平,一波又起。2020 年 3 月 8 日晚间,上海宝山区的宝钢工厂发生火灾,发出爆炸声响。
上海消防微博回应
上海消防做出了回应,称经过初步了解,发现是厂区内一高炉热风管道机器损坏,内部高温气体喷出,厂方技术人员到场处置,目前已无明火和烟雾。所幸现场无人员伤亡。
安全问题从来都不是小事,但无论是人为因素,还是疏于防范,一旦发生问题往往会带来严重的损失,甚至会酿成惨案。
如何才能保障建筑设施或者工厂设备的安全,及时发现存在的安全隐患?目前已有一些 AI 的方案,值得被广泛借鉴。
用 AI打造建筑监测大脑
一家叫 RaSpect 的初创公司,致力于研发出一种叫建筑检测大脑的技术,以提升建筑基建安全并降低人力和物力。
这家位于中国香港的 AI 公司,利用自动机器人和先进的传感技术,在建筑和基础设施检测和检测领域提供检测分析。研发方案的应用场景包括工地测绘、地形测绘、建筑物检测等,此外,其检查技术还可以扩展到铁路检查和飞机检查。
他们的方法,是结合了卫星数据、传感器、无人机和 AI 算法等技术,打造了一个智能化的安全分析系统。
具体而言,针对建筑物的隐患风险,从以下三个层面进行监测:
一是宏观检测,主要来判断建筑物外在的损坏情况。通过利用人造卫星的影像数据,大面积的分析地面沉降结构的变形,分析判断出具有潜在危机的楼宇变形等问题。
二是现场检测,通过筛选一些高危的建筑之后,需要到实地去检查。所用的方式有无人机,传感器如红外线、超声波、紫外线、雷达等方式,收集建筑物的多维度信息。
三是微观检测,用于建筑内部结构健康的评估。这个层面需要借助物联网的传感器,通过将其放入建筑之中,可以全天候的检测其安全参数。
建筑物外墙检测中所用的具体方法
收集到多个维度的数据后,输入到引擎上行处理。算法平台会基于大数据,利用模型中专家数据及其他专业数据,再结合机器学习算法,分析出建筑物是否存在安全隐患。
据称,此方案能节省 50% 以上的时间和成本,最重要的是,其判断精度和安全性,想比传统方式得到了很大的提高。
机器学习监管施工安全
不同于 RaSpect 是对建筑物进行隐患测试, Autodesk 还曾开发出了一个工具组件,利用机器学习的方式,在建筑施工期间进行安全监督。
Autodesk 于 2019 年推出 Construction IQ,这是一种与 BIM 360 (建筑管理软件)项目管理平台配合使用的 AI 工具。
它是 2016 年推出的 Project IQ 的升级版,使用来自 30,000 个建筑项目的数据,对模型进行了训练,可用来分析项目的安全性和施工效率,并针对工人安全和潜在威胁提供警告。
这个工具,可以从施工文档、问题记录、检查清单、相关元数据和历史数据中筛选出数百万个数据点,经过算法分析之后,最终确定出每项工作的安全风险,并给出危险排序。
使用中分析的数据,则来自于现场的音频,视频,传感器数据,无人机的现场照片,施工管理文档,以及 BIM 360 的信息。
Construction IQ 允许用户按项目、业务单位或区域、项目类型,来查看安全风险的高低,可及时查看和解决有问题的分包商,以明确哪些地方更容易发生风险,并采取最佳的应对措施。
大楼的倒塌,AI 能否监管
欣佳酒店的轰然倒塌让人痛心,其背后的问题还有待后续的调查,作为隔离酒店出现这样的事故,不知道表象之下还有多少别的原因。
陆续已有媒体报道了酒店违规改装的问题,这应该会是大楼发生坍塌的一个因素。
虽然 AI 能够被用来减少一些安全隐患,但我们都知道,技术也只是帮助人们进行监管,难以帮助人们建立起道德的界限。
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