基于深度学习的施工现场安全行为识别与管理机制研究

立娜 王(云南农业大学，中国)
子涛 郭(云南农业大学，中国)

摘要

施工现场作业环境复杂、人员流动性大，高风险作业行为具有突发性与隐蔽性特征，传统依赖人工巡查与事后处置的安全管理模式已难以满足精细化、实时化的安全管控需求。随着计算机视觉与深度学习技术的快速发展，基于视频感知的人员行为自动识别为施工安全管理提供了新的技术路径。本研究结果表明，基于深度学习的安全行为识别技术能够显著提升隐患发现的及时性与管理决策的精准性，对推动施工安全管理由经验驱动向数据驱动转型具有重要工程应用价值。

关键词

深度学习；施工现场；安全行为识别；计算机视觉；安全管理机制

参考

赵记广. 山区高速公路高墩大跨桥梁施工安全风险防控研究[J].价值工程,2026,45(03):52-54.

叶文宇. 基于FAHP-指标体系法的桥梁施工复工复产安全评估[J].建筑安全,2025,40(12):74-79.

周若星. 高速公路桥梁施工中的地基处理技术[J].时代汽车, 2025,(24):153-155.

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/jxffcxysj.v9i3.36699