基于深度学习的施工安全隐患自动识别方法及系统

本发明涉及施工安全管理技术，其公开了一种基于深度学习的施工安全隐患自动识别方法及系统，提高对施工安全隐患识别的效率和准确性。该发明包括：对历史施工异常信息进行特征提取，得到时间期特征、人员行为特征、环境参数特征以及设备运行特征，对预设施工异常隐患模型进行训练，得到施工异常隐患模型。对人员行为信息、设备运行信息以及环境参数信息进行处理，得到施工前兆数据。将施工前兆数据输入至施工异常隐患模型中进行识别，得到隐患识别结果，若隐患识别结果存在至少一个异常，则确定存在隐患异常的区域位置，并对区域位置进行隐患等级分析，得到隐患异常等级，若隐患异常等级满足预设隐患等级，则生成隐患异常预警。