施工现场质量隐患AI识别系统应用规范-征求意见稿.docx

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T/CEATECXXX—2025施工现场质量隐患AI识别系统应用规范

1范围

本文件规定了施工现场质量隐患AI识别系统的架构、功能要求、数据管理、实施流程及测试方法。本文件适用于房屋建筑、市政工程等施工现场的AI质量隐患识别系统的设计、部署与验收。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB50300建筑工程施工质量验收统一标准GB/T35273个人信息安全规范

GB/T22239信息安全技术网络安全等级保护基本要求JGJ/T434建筑工程施工现场监管信息系统技术标准

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1质量隐患QualityHazard

施工现场中可能导致工程质量不符合设计或规范要求的潜在问题。

3.2AI识别系统AI-basedIdentificationSystem

基于人工智能算法，通过图像、视频或传感器数据识别质量隐患的技术系统。

3.3特征库FeatureLibrary

包含典型质量隐患特征的数据集合，用于模型训练与识别比对。

4系统架构与组成

4.1系统架构

系统由以下模块组成：

1)数据采集层（摄像头、传感器、无人机）

2)数据传输层（5G/WiFi/有线网络）

3)数据处理层（边缘计算设备/云平台）

4)应用层（隐患识别、报警、报表生成）

4.2硬件要求

摄像头分辨率不低于1080P，帧率≥25fps；边缘计算设备算力≥4TOPS。

5功能要求

功能满足JGJ/T434的有关规定。

5.1数据采集功能

支持多源数据接入（图像、视频、红外、点云）；

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具备实时传输与断点续传能力。

5.2隐患识别功能

识别类型：材料缺陷、工艺违规、结构变形等；识别准确率≥90%，误报率≤5%。

5.3报警与反馈功能

分级报警机制（一般/严重/紧急）；

报警信息推送至责任人员及管理平台。

6数据要求

6.1数据标注

标注格式符合COCO或PASCALVOC标准；标注人员需通过专业培训。

6.2数据存储

原始数据保留周期≥30天；

敏感数据加密存储并符合GB/T35273以及GB/T22239的有关规定。

7实施要求

7.1部署环境

摄像头覆盖关键施工区域（模板支护、钢筋绑扎、混凝土浇筑）；网络延迟≤200ms。

7.2人员培训

操作人员需通过系统使用与应急处理培训。

8测试与验收

8.1测试方法

使用测试集验证模型精度（F1-score≥0.85）；

压力测试（并发数据处理能力≥100路视频流）。

8.2验收标准

符合GB5030以及功能要求及性能指标；通过第三方安全评估。

9维护与改进

每月更新特征库，补充新隐患类型；系统升级需通过回归测试。

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附录A

（资料性）

常见质量隐患AI识别示例

1.裂缝识别：宽度≥0.3mm的混凝土裂缝；2.钢筋间距偏差：超过设计值±10mm。

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附录B

（规范性）

数据标注流程

1.原始数据清洗；

2.标注工具选用LabelImg/CVAT；

3.标注结果交叉验证。