建筑行业管理环节繁多、管理效率低。各工地现有的摄像头未能充分利用，仅通过人工巡检、抽查的方式无法满足安全管理的要求。
因此，需要结合当前领先的AI视觉识别技术，对已有摄像头画面进行关键信息识别。保障全年无重大质量或安全事故，提升施工安全性及效率。
工地现场的安全、流程、人料机法环五大因素质量管理问题，需要做到管理有依据、办事有存档，同时提升各单位、各角色之间对项目的全面监管能力。在产业“互联网+”的时代背景下，将设计、建设、监理、施工各方在项目管理环独立的管理体系整合就至为重要。实现不进工地，“云上监工”，也将一切尽在掌握之中。

鲁班云平台通过将建筑工地现场的监控视频接入EM-BOX的AI算法技能，从安全帽佩戴合规、危险区域闯入、人流量过密预警、烟火检测、吸烟及玩手机等安防监管方向进行离线秒级识别，标记并反馈智能检测的结果。及时发现施工现场的不规范操作及安全隐患，保障施工安全。

亮点1：「安全帽佩戴合规识别」通过对视频画面分析，会先定位出人体关键点，确定头部位置，并检测是否佩戴安全帽，对工人进出工作区以及在作业区内时将安全帽拿在手上或扛在肩上的高危行为进行预警。生产安全监测分析盒EM-BOX通过对监控视频进行抽帧处理，实现对现场安全帽佩戴情况的动态检测及报警。

亮点2：除EM-BOX的预置能力外，还可以通过EasyDL平台基于大量施工现场图片训练，对现场的安全隐患进行自定义识别，全面提升施工现场安全行为管理水平。