Thông tin kết quả nhiệm vụ KH&CN

Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý an toàn lao động trên công trường xây dựng (20/05/2026)

Tại Việt Nam, ngành xây dựng luôn nằm trong nhóm lĩnh vực có nguy cơ xảy ra tai nạn lao động ở mức cao. Đặc điểm thi công ngoài trời, môi trường làm việc phức tạp, số lượng lao động lớn, nhiều hạng mục được thực hiện đồng thời cùng với việc sử dụng đa dạng các loại máy móc, thiết bị khiến nguy cơ mất an toàn luôn hiện hữu trong suốt quá trình thi công. Mặc dù hệ thống pháp luật về an toàn lao động ngày càng được hoàn thiện, công tác thanh tra, kiểm tra và giám sát được tăng cường, song trên thực tế vẫn còn xảy ra nhiều vụ tai nạn nghiêm trọng do việc phát hiện và xử lý các hành vi vi phạm chưa kịp thời, phụ thuộc nhiều vào năng lực và kinh nghiệm của cán bộ giám sát.

Phương thức quản lý an toàn truyền thống chủ yếu dựa trên việc kiểm tra trực tiếp tại hiện trường, quan sát bằng mắt thường hoặc thông qua hệ thống camera được theo dõi thủ công. Cách làm này đòi hỏi nhiều nhân lực, khó duy trì giám sát liên tục trên diện rộng và dễ bỏ sót các hành vi vi phạm khi số lượng công nhân lớn hoặc điều kiện thi công phức tạp. Trong khi đó, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thị giác máy tính, học máy và học sâu đã tạo điều kiện để xây dựng các hệ thống có khả năng tự động nhận diện hành vi mất an toàn, cảnh báo theo thời gian thực và hỗ trợ nhà quản lý đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác hơn.

Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn đó, nhiệm vụ khoa học và công nghệ "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý an toàn lao động trên công trường xây dựng" đã được triển khai nhằm nghiên cứu cơ sở khoa học, xây dựng mô hình ứng dụng AI trong quản lý an toàn lao động và đề xuất các giải pháp để triển khai hiệu quả trong điều kiện Việt Nam. Nhiệm vụ do Trường Đại học Xây dựng Hà Nội chủ trì thực hiện, ThS. Nguyễn Ngọc Thoan làm chủ nhiệm.

Cấu trúc mô hình YOLOv1.

Triển khai đề tài, nhóm nghiên cứu đã tiến hành tổng quan toàn diện về xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực xây dựng trên thế giới. Nghiên cứu phân tích sự phát triển của các công nghệ AI, đặc biệt là học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning), thị giác máy tính (Computer Vision), xử lý ảnh và mạng nơ-ron tích chập trong việc nhận diện đối tượng, phát hiện hành vi nguy hiểm, phân tích hình ảnh từ camera và dự báo nguy cơ tai nạn. Đồng thời, nhóm nghiên cứu cũng rà soát hệ thống tiêu chuẩn, quy định pháp luật của nhiều quốc gia cũng như các chính sách của Việt Nam liên quan đến phát triển và ứng dụng AI trong quản lý kỹ thuật và quản lý an toàn lao động, từ đó xác định cơ sở pháp lý phục vụ việc triển khai nghiên cứu.

Nghiên cứu tiến hành khảo sát và phân tích hệ thống các mối nguy mất an toàn trên công trường xây dựng. Trên cơ sở tổng hợp tài liệu trong nước và quốc tế kết hợp khảo sát thực tế tại các công trình xây dựng ở Việt Nam, nhóm nghiên cứu đã xây dựng danh mục các mối nguy phổ biến, phân tích mức độ ảnh hưởng, tần suất xuất hiện cũng như hậu quả đối với người lao động và quá trình thi công. Các mối nguy được đánh giá thông qua nhiều tiêu chí như khả năng xảy ra, mức độ nghiêm trọng, chi phí khắc phục và khả năng kiểm soát, từ đó tiến hành xếp hạng nhằm xác định các đối tượng ưu tiên cần ứng dụng AI trong công tác quản lý. Cách tiếp cận này giúp bảo đảm việc đầu tư ứng dụng công nghệ tập trung vào những nguy cơ có ảnh hưởng lớn nhất đối với an toàn lao động và hiệu quả sản xuất.

Từ kết quả đánh giá các mối nguy, nhóm nghiên cứu tiếp tục xây dựng bộ tiêu chí lựa chọn những nội dung phù hợp để ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Bộ tiêu chí được phát triển trên cơ sở tham khảo kinh nghiệm quốc tế, kết hợp với điều kiện thực tế của các doanh nghiệp xây dựng tại Việt Nam. Các tiêu chí không chỉ xem xét khả năng nhận diện bằng hình ảnh mà còn đánh giá mức độ khả thi trong thu thập dữ liệu, chi phí triển khai, khả năng tích hợp với hệ thống quản lý hiện có và hiệu quả kinh tế - kỹ thuật mang lại. Thông qua nhiều vòng lấy ý kiến chuyên gia và khảo sát thực tế, nhóm nghiên cứu đã xác định nhóm các hành vi liên quan đến việc sử dụng phương tiện bảo vệ cá nhân là đối tượng có tính khả thi cao nhất để triển khai mô hình AI trong giai đoạn đầu.

Song song với đó, nghiên cứu cũng đề xuất định hướng xây dựng cơ chế, chính sách nhằm thúc đẩy ứng dụng AI trong quản lý an toàn lao động. Các nội dung được xem xét bao gồm hoàn thiện hành lang pháp lý, quy định về thu thập và sử dụng dữ liệu hình ảnh, tiêu chuẩn kỹ thuật đối với hệ thống AI, cơ chế phối hợp giữa các chủ thể tham gia xây dựng cũng như lộ trình triển khai phù hợp với điều kiện phát triển của ngành xây dựng Việt Nam. Đây được xem là nền tảng quan trọng để kết quả nghiên cứu không chỉ dừng ở quy mô thử nghiệm mà còn có thể được mở rộng và áp dụng trong thực tiễn quản lý nhà nước cũng như tại các doanh nghiệp xây dựng trong thời gian tới.

Trên cơ sở kết quả khảo sát, phân tích và lựa chọn các mối nguy ưu tiên, nhóm nghiên cứu tập trung xây dựng mô hình ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm tự động nhận diện việc sử dụng phương tiện bảo vệ cá nhân của người lao động trên công trường xây dựng. Đây là nội dung cốt lõi của nhiệm vụ bởi việc tuân thủ các quy định về trang bị bảo hộ cá nhân luôn được xem là tuyến phòng vệ đầu tiên giúp hạn chế tai nạn lao động. Thực tế cho thấy, nhiều vụ tai nạn nghiêm trọng xảy ra không hoàn toàn do điều kiện kỹ thuật hay thiết bị thi công mà xuất phát từ việc người lao động không đội mũ bảo hộ, không mặc áo phản quang hoặc không sử dụng đầy đủ các phương tiện bảo vệ cá nhân theo quy định. Việc phát hiện kịp thời các hành vi này bằng phương pháp giám sát thủ công gặp nhiều khó khăn, đặc biệt tại các công trường có quy mô lớn với hàng trăm lao động làm việc đồng thời.

Để giải quyết bài toán trên, nhóm nghiên cứu đã lựa chọn công nghệ thị giác máy tính kết hợp với các thuật toán học sâu hiện đại nhằm xây dựng mô hình nhận diện hình ảnh theo thời gian thực. Sau quá trình nghiên cứu, đánh giá nhiều thuật toán phổ biến trên thế giới, mô hình YOLOv8 được lựa chọn làm nền tảng phát triển nhờ khả năng phát hiện đối tượng nhanh, chính xác và phù hợp với yêu cầu xử lý dữ liệu hình ảnh liên tục từ hệ thống camera giám sát. Trên cơ sở đó, nhóm nghiên cứu tiến hành cải tiến, hiệu chỉnh mô hình để phù hợp với đặc điểm môi trường thi công tại Việt Nam, nơi điều kiện ánh sáng, góc quan sát, mật độ lao động và sự đa dạng của trang phục bảo hộ có nhiều khác biệt so với các bộ dữ liệu quốc tế.

Một trong những yếu tố quyết định chất lượng của mô hình AI là dữ liệu huấn luyện. Nhận thức rõ điều này, nhóm nghiên cứu đã xây dựng quy trình thu thập dữ liệu bài bản từ nhiều công trường xây dựng với quy mô và loại hình khác nhau. Hàng nghìn hình ảnh và đoạn video được thu thập trong nhiều điều kiện làm việc như thi công ban ngày, ban đêm, trong nhà, ngoài trời, tại các khu vực có mật độ lao động cao cũng như những vị trí có điều kiện quan sát phức tạp. Sau khi thu thập, toàn bộ dữ liệu được xử lý, phân loại và gán nhãn thủ công theo các tiêu chí thống nhất nhằm tạo thành bộ dữ liệu có chất lượng cao phục vụ quá trình huấn luyện mô hình. Việc xây dựng bộ dữ liệu này không chỉ đáp ứng yêu cầu của nhiệm vụ mà còn tạo nền tảng quan trọng cho các nghiên cứu tiếp theo về ứng dụng AI trong lĩnh vực xây dựng.

Quá trình huấn luyện mô hình được thực hiện thông qua nhiều vòng lặp nhằm tối ưu hóa các tham số kỹ thuật và nâng cao khả năng nhận diện. Trong mỗi giai đoạn, nhóm nghiên cứu đều tiến hành đánh giá kết quả bằng các chỉ tiêu phổ biến trong lĩnh vực học máy như độ chính xác, độ bao phủ, khả năng nhận diện đúng đối tượng và tốc độ xử lý. Việc liên tục hiệu chỉnh mô hình giúp giảm đáng kể số lượng trường hợp nhận diện sai, đồng thời nâng cao khả năng phát hiện đối tượng trong điều kiện hình ảnh bị che khuất một phần, ánh sáng yếu hoặc khoảng cách quan sát thay đổi.

Không chỉ dừng lại ở việc xây dựng mô hình trong môi trường phòng thí nghiệm, nhiệm vụ còn triển khai thử nghiệm tại công trường xây dựng thực tế nhằm đánh giá khả năng ứng dụng trong điều kiện làm việc hàng ngày. Hệ thống AI được kết nối với camera giám sát để tự động phân tích hình ảnh và phát hiện các trường hợp người lao động không sử dụng đầy đủ phương tiện bảo vệ cá nhân theo quy định. Khi phát hiện hành vi vi phạm, hệ thống có khả năng đưa ra cảnh báo gần như tức thời để hỗ trợ cán bộ quản lý an toàn kiểm tra và xử lý kịp thời. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định trong nhiều điều kiện khác nhau, đáp ứng yêu cầu về tốc độ xử lý và khả năng nhận diện, qua đó khẳng định tính khả thi của việc ứng dụng AI trong quản lý an toàn lao động trên công trường xây dựng.

Một điểm nổi bật của nghiên cứu là việc hướng tới xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định thay vì thay thế hoàn toàn con người. Trong mô hình được đề xuất, trí tuệ nhân tạo đảm nhiệm vai trò giám sát tự động, phát hiện và cảnh báo các hành vi có nguy cơ mất an toàn, trong khi cán bộ quản lý vẫn là người đánh giá, xác minh và đưa ra quyết định xử lý cuối cùng. Cách tiếp cận này vừa phát huy được ưu thế của công nghệ trong việc giám sát liên tục, vừa bảo đảm tính linh hoạt và phù hợp với đặc điểm quản lý tại các doanh nghiệp xây dựng hiện nay.

Song song với việc phát triển mô hình AI, nhóm nghiên cứu còn xây dựng tài liệu hướng dẫn kỹ thuật nhằm hỗ trợ các cơ quan quản lý và doanh nghiệp trong quá trình triển khai ứng dụng. Nội dung hướng dẫn bao gồm yêu cầu về hạ tầng công nghệ, hệ thống camera, cấu hình thiết bị xử lý, quy trình thu thập và quản lý dữ liệu, các bước vận hành hệ thống, bảo trì, cập nhật mô hình cũng như các yêu cầu liên quan đến bảo mật và an toàn thông tin. Đây là sản phẩm có ý nghĩa thực tiễn cao, giúp rút ngắn thời gian triển khai và tạo điều kiện để kết quả nghiên cứu nhanh chóng được chuyển giao vào thực tế sản xuất.

Bên cạnh các kết quả về công nghệ, nghiên cứu còn có ý nghĩa quan trọng trong việc đề xuất định hướng phát triển hệ sinh thái ứng dụng AI trong ngành xây dựng. Theo đó, AI không chỉ được sử dụng để nhận diện việc sử dụng phương tiện bảo vệ cá nhân mà còn có thể mở rộng sang nhiều nội dung khác như phát hiện người xâm nhập khu vực nguy hiểm, nhận diện nguy cơ ngã cao, giám sát khoảng cách an toàn giữa người lao động và thiết bị thi công, phát hiện cháy nổ, theo dõi việc tuân thủ quy trình vận hành máy móc hoặc đánh giá mức độ rủi ro theo thời gian thực. Điều này cho thấy tiềm năng rất lớn của trí tuệ nhân tạo trong việc hình thành các công trường xây dựng thông minh, nơi các hoạt động quản lý được hỗ trợ bởi dữ liệu số và các công nghệ tự động.

Kết quả nghiên cứu cũng góp phần bổ sung cơ sở khoa học cho quá trình chuyển đổi số trong ngành xây dựng Việt Nam. Thông qua việc kết hợp giữa công nghệ AI với hệ thống camera giám sát và dữ liệu số, công tác quản lý an toàn lao động có thể chuyển từ phương thức kiểm tra thủ công sang mô hình giám sát chủ động, liên tục và dựa trên dữ liệu. Điều này không chỉ giúp giảm khối lượng công việc của cán bộ quản lý mà còn nâng cao tính khách quan, minh bạch trong quá trình giám sát, đồng thời hỗ trợ doanh nghiệp giảm thiểu chi phí phát sinh do tai nạn lao động, gián đoạn thi công và các rủi ro pháp lý liên quan. Các kết quả đạt được của nhiệm vụ đã chứng minh khả năng ứng dụng hiệu quả của trí tuệ nhân tạo trong quản lý an toàn lao động trên công trường xây dựng. Nghiên cứu đã xây dựng được quy trình tiếp cận toàn diện từ khảo sát thực trạng, đánh giá mối nguy, lựa chọn đối tượng ứng dụng, phát triển mô hình AI, thử nghiệm thực tế đến xây dựng hướng dẫn triển khai và đề xuất các giải pháp chính sách. Đây là nền tảng quan trọng để các doanh nghiệp xây dựng từng bước ứng dụng công nghệ số trong công tác quản lý an toàn, góp phần nâng cao năng suất lao động, giảm thiểu tai nạn và hướng tới phát triển ngành xây dựng theo hướng hiện đại, thông minh và bền vững.

Có thể tìm đọc toàn văn Báo cáo kết quả nghiên cứu tại Trung tâm Công nghệ thông tin và truyền thông Hải Phòng./.