基于深度学习算法的工厂行车钢构件吊装安全监测及分析方法

本发明公开了一种基于深度学习算法的工厂行车钢构件吊装安全监测及分析方法，通过视觉感知技术获取现场数据并进行分析，具体包括以下步骤：(1)数据采集；(2)特征提取；(3)安全风险评估；(4)实时监控与预警；(5)数据分析与优化。本发明具有高度自动化和智能化的安全监测能力，不仅显著提升了作业安全性，降低了工伤风险，而且通过持续学习和优化，提高了生产效率和工作质量。本发明系统实施简单、成本效益高，适用于各种规模和复杂度的工厂环境，对于推动现代制造业安全生产具有重要的应用价值。