问：智慧工地研究
- 答：视频流量、带宽的计算方式
关键的几个参数：
1.码率：不管压缩方式是什么，摄像头会有一个标称的码率范围。如本次采购的摄像头是在32kbps~8Mkbps。
2.分辨率：主流摄像头都号称有1080p的分辨率，但一般实际使用的时候720p就够了
3.流量计算：码率*3600(秒)*时长数（激圆小时）/（8*1024*1024）=视频一定时间内耗费的流量
再对照这个大致的表格，稍微解释一下：摄像头有不同的分辨率选择，通过不同的压缩方式对原始数据进行压缩后，每秒钟文慎誉件大小是不一样的，有固定码率和不固定码率两种。找到一个大致的对应表。举个例子，720p的视频在1020kbps码率情况下可以宽铅段主观较好地保留视频清晰度，同时也能一定程度压缩视频。
那720p的视频大致一个小时耗费的流量=1024*3600*1/（8*1024*1024）=0.44GB
如果这个摄像头每天开一个小时，一个月也要15GB哇！
问：智慧工地建设的意义是什么？
- 答：智慧工地建设的意义：
智慧，能够决定和改变一座城市的品质，智慧城市则决定与提升着未来的城市地位与发展水平。作为城市化的高级阶段，智慧城市是以大系统整合、物理空间和 空间交互、公众多方参宽哪与和互动来实现城市创新为特征，进而使城市管理更加精细、城市环境更加和谐、城市经济更加高端、城市生活更加宜居。
如何加强施工现场安全管理、降低事故发生频率、杜绝各种 操作和不文明施工、提高建筑工程质量，是摆在各级 部门、业界人士和广大学者面前的一项重要研究课题。在此背景下，伴随着技术的不断发展，信息化手段、移动技术、智能穿戴及工具在工程施工阶段的应用不断提升，智慧工地建设应运而生。建设智慧工地在实现绿色建造、引领信息技术应用、提升社会综烂巧银合竞争力等方面具有重要意义。
【想要了解更多智慧工地建设的相关信息，建议了解realwear工业眼镜生产的AR眼镜】它是专为一线工作者打造的新一代移动头戴式AI计算机，融合现实场景和数字信息，提高信息获取和决策效率。相关技术包含人工智能、辅助现实、增强现实、5G 、大数据和云计算等。AR眼镜结合远程协作软件为用户实现降本增效，助力企饥宴业实现数字化转型。 - 答：慧工地是建筑行业管理结合互联网的一种新的管理系统，应用最新的大数据、云计算和物联网的技术，对施工现场的人、机、料、法、环等资源进行集中管理，以可控化、数据化以及可视化的智能系统对项目管理进行全方位立体化的实时监管。
那么简单聊聊智慧工地的现状，最逃不开的问题，就是智慧工地在成本上肯定是比较传统工地会高一点的。目前智慧工地系统是1.0阶段，由若干模块组合，配以行宏大屏幕展示，能对工地实现可视化、精细化的管理；但是智慧工地的各个模块的组合和相互关系并不紧密，还不能完全体现集中化、大数据的优势。未来如果进入到智慧工地2.0系统，应该是以安全为切入口，结合软硬件实现对工地的全方位旅扮管理，实现安全、质量、进度、成本的结合，发挥建筑大数据在数据分析、人员、进度管理方面的优势；
而智慧工地的主要特点则体现在：1）集成管理，实现智慧工地统一部署、统一维护、统一运行监控、统一集成展现；2）互联互通，消灭信息孤岛，实现设备联动，管理协调，档镇册数据共享；3）按需配置，可根据项目实际情况灵活配置所需应用和设备：购买、租赁、维护一体化；
现在智慧工地已经比较普及了，但是最重要的一定就是在选择智慧工地方案的时候，需要根据需求因地制宜，选择适合项目的方案。如果只需要简单管理，就选择产品智慧工地产品；如果是比较大型的工程，且重视智慧工地就可以选择成品或者底层+定制开发。如果有需要，不妨来咨询一下我们汉玛智慧，我们一定会在与您的充分沟通和了解后，为您推荐制定最适合的智慧工地方案的。 - 答：智慧，能够决定、代表和改变一座城市的生活品质;而智慧城市的形成主要看未来城市的发展卖巧掘地位和发展水平。作为城市化的高级阶段，智慧城市是以大系统整合、物理空间宽告和 空间交互、公众多方参与和互动来实现城市创新为特征，进而使城市管理更加精确明了、城市环境更加和谐、城市经济更加高端、城市生活更加宜居。
建筑业是一个安全事故多发的高危行业。如何加强施工现场安全管理、降低事故发生频率、杜绝不文明施工和各种 操作、提高工作安全性、建筑工程质量，是相关部门领导及广大学者最关心的一中核大问题。
在此背景下，伴随着科学技术的不断发展，信息化手段、移动技术、智能穿戴及工具在工程施工阶段的应用不断提升，智慧工地建设就慢慢形成并开始运用。
建设智慧工地在实现提高施工现场作业的工作效率、增强工程项目的精细化管理水平、提升行业监管和服务能力、绿色建造、提升社会综合竞争力等方面具有重要意义。
问：智慧工地的典型应用？
- 答：智慧工地的典型应用包括：
安全监测：通过物联网传感器、大数悔含据分析等实时监测工链清地安全情况，及时发现隐患并采取预防性行动；
质量监测：利用AI和机器学习对产品质量进行实时监测、识别异常以及预警；
生产进度监测：使用大数据分析来对生产棚前前进度进行实时掌握并预测生产周期。
