近年来，无人机(UAV)在大型工程施工领域的应用逐渐兴起，无人机可以用于工程测绘，高空航拍等，本文基于笔者经历的一个实际工程，创新性地探讨了无人机在工程施工中的应用，主要介绍了无人机的三种应用，即：实景分区图、全景图、三维实景建模技术，同时将无人机与BIM技术结合、硬件与软件结合形成BIM成果，辅助工程施工进度管理、质量管理、场地布置等，为工程施工管理提供了一种新的思路。

建筑业的施工安全长久以来都是社会热点问题，然而消除施工安全隐患却始终是难点。随着无人机和人工智能技术的发展，将图像采集与识别技术应用到建筑施工安全防治领域是当前的研究热点之一。高空坠落事故是施工安全事故占比最大的事故类型，临边防护的缺失是导致高空坠落事故频发的主要原因之一。本文利用深度学习框架搭建了5种主流卷积神经网络模型，对无人机采集的3 600张施工现场图像数据集进行训练与测试。实验结果表明，5种模型识别安全检测中临边护栏的准确率皆已达到90%以上，经对比分析得出MobileNet模型对临边护栏识别效果最佳。研究结果验证了图像识别的CNN算法与无人机技术应用于快速识别施工现场安全隐患的有效性和可行性，有助于消除施工现场不安全隐患，提升建筑业的安全管理水平。

本文以上海吴淞口国际邮轮码头船舶交通管理中心项目为例，将BIM应用分为基础、核心、创新三个层级来介绍BIM技术在工程项目管理上的应用及所带来的效果。本项目通过运用管线综合、建筑性能模拟等BIM技术，对项目的设计、施工阶段进行辅助管理，极大地提高了项目管理效率，减少因沟通不畅导致的问题，保障了项目施工进度，降低项目建造及运营成本。运用游戏引擎辅助方案模拟及结合VR技术实现模拟安全教育培训为本文两大创新点，为设计者、实施者等带来全新感知交互体验，通过形象的方式进行项目信息交流。