基于计算机视觉与深度学习的施工现场不安全行为智能识别研究

引言

施工现场安全问题一直是建筑行业关注的重点。随着施工项目规模和复杂性的增加，传统人工巡检和监控方式难以全面、高效地发现不安全行为。近年来，计算机视觉和深度学习技术在图像识别、视频分析等领域取得显著进展，为施工现场智能安全管理提供了新思路。通过自动识别施工人员行为并及时预警，可以降低事故发生率，提高管理效率。本文基于计算机视觉与深度学习，研究施工现场不安全行为智能识别的方法和应用，旨在为施工安全管理提供理论参考和技术支持。

一、施工现场不安全行为分析

（一）不安全行为的定义与分类

不安全行为是指在施工过程中违反安全操作规程或未采取必要防护措施的行为，这类行为容易导致事故发生。常见不安全行为包括未佩戴安全帽、高处作业不系安全带、操作机械不遵循规定流程、随意移动施工材料以及违规进入危险区域等。对不安全行为进行分类有助于管理和预防，将行为按照危险程度、发生频率和潜在后果划分为轻微、中等和严重三类。轻微行为通常对施工安全影响较小，但仍具有潜在风险；中等行为可能导致工伤事故或财产损失；严重行为则极易引发重大事故，对人员生命安全和工程进度造成重大影响。科学分类可以为行为识别和风险预警提供基础，并为施工管理者制定针对性的安全措施提供依据。

（二）传统监控方法的局限性

施工现场传统安全监控主要依靠人工巡检和闭路电视监控，但存在诸多局限性。人工巡检受制于人员经验、主观判断和巡检频率，容易出现疏漏和遗漏，对复杂多变的施工环境无法全面覆盖。闭路电视监控能够记录现场情况，但监控人员需要持续关注画面，易受疲劳影响而漏判异常行为。监控视频通常需要事后回放分析，无法实时发现潜在风险。此外，传统方法缺乏对行为模式的智能分析能力，难以进行行为趋势预测和危险等级评估，这使得施工安全管理存在滞后性，难以实现主动预防。

（三）不安全行为识别的研究意义

对施工现场不安全行为进行智能识别能够显著提升安全管理效率，降低事故发生率。通过自动识别行为异常，可以及时发现潜在危险，帮助管理人员进行干预和指导，实现对高危作业的全方位监控。智能识别技术还能提供数据支撑，对行为模式进行分析，为安全培训和风险防控提供参考。长期应用能够建立施工安全数据库，形成可持续改进机制，促进施工规范化管理。随着建筑项目规模和复杂性增加，智能识别技术的应用将成为提升施工安全水平、保障人员生命安全和工程顺利进行的重要手段。

二、基于计算机视觉的行为识别方法

（一）数据采集与处理

施工现场行为识别依赖高质量的视频数据。数据采集需要选择合适的摄像设备，确保覆盖关键作业区域，并兼顾不同光照和天气条件的拍摄需求。采集的视频需进行标注，标记不同类型的行为以便训练模型。数据处理包括图像预处理和增强，例如调整亮度、对比度、图像裁剪和旋转，使模型能够适应多样化场景。数据集构建应保证样本均衡，覆盖常见和高危行为，并区分工人动作细节。处理后的数据既保证清晰度，又能保留行为特征，为深度学习模型的训练提供可靠基础，实现行为识别的准确性和鲁棒性。

（二）深度学习模型设计

深度学习模型在行为识别中发挥核心作用。卷积神经网络能够提取图像特征，实现对工人动作的精确捕捉，结合时序模型如 LSTM 可以分析动作变化的连续性。目标检测算法如 YOLO 或 R-CNN 可对施工现场关键部位进行实时定位，实现行为区域识别。模型设计需考虑识别精度、计算效率和部署可行性，同时结合损失函数优化训练过程，提高对复杂行为和部分遮挡情况的识别能力。模型训练过程中采用批量样本和数据增强技术提升泛化能力，确保在多样化施工场景中保持稳定表现。

（三）实时监控与预警机制

行为识别系统需实现对施工现场的实时监控和异常行为预警。视频数据通过深度学习模型处理，自动判断行为是否符合安全规范。系统可以将高危行为标记并触发警报，向管理人员发送实时通知，以便立即干预。预警机制结合行为类别和危险等级，对不同风险采取不同处理策略，实现针对性管理。实时监控系统还可以记录行为日志，为后续安全分析和培训提供数据支持。智能化处理能够显著缩短事故发现时间，提高施工现场安全管理的主动性和科学性。

三、施工安全智能管理应用研究

（一）系统架构设计

智能施工安全管理系统通常包括数据采集、行为识别、风险评估和预警通知四个模块。摄像设备采集施工现场视频，并通过网络传输至处理中心，深度学习模型在中心进行实时分析。行为识别结果经过风险评估模块判断危险等级，异常行为信息通过预警模块向管理人员推送。系统架构需保证数据流稳定、处理速度快速，同时支持扩展功能和多点监控。模块化设计便于系统维护和升级，为施工企业提供可持续、安全、高效的管理平台，确保高危作业得到持续监控和干预。

（二）施工现场应用场景

智能行为识别系统可在多个施工场景发挥作用。高处作业区域能够通过系统检测安全带佩戴情况，减少坠落事故。机械操作区域可以识别违规操作，降低设备伤害风险。材料搬运和临时作业区域能够监测行为规范性，避免意外碰撞。系统也适用于施工人员培训和安全评估，为管理人员提供数据支持和决策参考。通过对不同场景的实时监控，系统能够有效覆盖施工关键环节，实现全方位、精细化的安全管理。

（三）技术推广与应用前景

施工现场智能识别技术具有广阔的推广应用价值。通过整合多模态传感器、边缘计算和云平台，可以实现大规模、多点施工场景的实时监控。技术发展将推动施工安全管理向数据驱动、智能化方向转型，提高管理效率和风险控制能力。未来可结合人工智能与物联网，实现施工全过程的安全监测和行为预测，形成动态安全管理体系。技术的持续优化和应用推广将成为提升建筑行业安全水平的重要手段，为施工企业提供长远的安全管理解决方案。

结论

本文基于计算机视觉与深度学习技术，系统分析了施工现场不安全行为的识别方法及应用。通过理论研究，提出了从视频数据采集、行为识别模型设计到实时预警的完整技术方案。该研究为施工现场安全管理提供了技术理论支撑，有助于减少安全事故、提升管理效率，同时为施工规范制定和安全培训提供数据参考。未来，可进一步结合多模态数据、智能传感和边缘计算，实现更高效、智能化的施工现场安全管理系统，并推动建筑行业向数字化、智能化方向发展。

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