基于增强现实（AR）的施工现场移动设备近距事故实时预警系统研究

本研究针对建筑工地因工人警觉性不足和传统监控系统盲区导致的近距事故（near-miss）问题，开发了一套集成AR技术与相机网络的实时预警系统。通过数据注册、虚拟场景生成、位置检测和AR可视化四模块框架，实现了91.3%的检测准确率和180毫秒的实时信号传输。实验证明，该系统能有效提升工人对移动设备危险的感知能力，填补了现有AR应用在动态场景兼容性与集成预警机制方面的空白。

　　

建筑工地安全一直是行业痛点，尤其是工人与移动设备交互时频发的近距事故（near-miss）。尽管基于计算机视觉的监控系统（如YOLO、Faster R-CNN）已广泛应用，但受限于摄像头视野遮挡和数据识别不全，工人常因信息缺失无法及时规避风险。传统依赖人工判断的方式更易因动态环境产生误判。台湾地区科学技术委员会资助的研究团队在《Safety Science》发表论文，提出一种创新AR预警系统，通过融合建筑信息模型（BIM）与实时相机网络，首次实现移动设备数字孪生（DT）的精准定位和180毫秒级预警响应。

研究采用HoloLens 2头戴设备（HMD）作为硬件平台，整合四模块框架：数据注册模块对齐现实与虚拟坐标；虚拟场景生成模块通过BIM和点云构建三维环境；位置检测模块利用透视投影法追踪设备运动轨迹；AR可视化模块通过方向指示标警示危险源。系统在实验中表现出91.3%的检测准确率，并通过9场定性访谈证实其能显著提升工人情境意识。

结果与讨论

• 移动物体检测：系统成功识别不同速度的移动设备，在遮挡场景下通过数字孪生补偿盲区数据。
• 处理速度：从信号采集到AR界面预警仅需180毫秒，满足实时性要求。
• AR预警效能：91.7%的受访者认为方向指示标直观有效，较传统声光警报提升反应速度40%以上。

结论
该研究突破现有AR系统在动态场景适配性和预警机制缺失的双重局限，首次实现建筑场景下移动设备-工人交互风险的实时可视化。未来可通过扩展传感器网络进一步优化复杂环境下的定位精度，为智慧工地安全管理系统提供新范式。