根據(jù)國家安全法規(guī)定，為更好的保障工地員工的安全，建筑工地對人臉識別實名制考勤是一個重要的改革。基于規(guī)則的人臉識別實名制考勤數(shù)據(jù)采集可以提高數(shù)據(jù)收集的有效性。規(guī)則則是整個智慧采集的核心，也是最終決策的基礎(chǔ)依據(jù)。通過規(guī)則進行分析后，一方面可以將工地人臉識別實名制考勤決策或者決策后的數(shù)據(jù)傳輸出去，領(lǐng)一方面可以按照決策做出出局報警。

利用智能化的技術(shù)手段對工地人臉識別實名制考勤系統(tǒng)獲得監(jiān)測信息在一定準(zhǔn)則下加以自動分析、綜合，以完成所需的決策和估計任務(wù)。利用多個工地人臉識別實名制考勤系統(tǒng)共同或聯(lián)合操作的優(yōu)勢，提高系統(tǒng)的有效性。

傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法采用就滑動窗口的候選區(qū)域選擇+設(shè)計手工特征+分類器的思路。然而基于滑動窗口的區(qū)域選擇策略沒有針對性，時間復(fù)雜度高，窗口冗余。此外，工地人臉識別實名制考勤手工設(shè)計的特征對于多樣性的變化并沒有很好的魯棒性，這類方法大多通過對底層視覺特征，如顏色、輪廓、紋理等特征進行直接加權(quán)組合的方式來構(gòu)造圖像特征。而工地人臉識別實名制考勤深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)造出一個多層非線性層疊式神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，能夠很好地模擬視覺信號從視網(wǎng)膜開始逐層處理傳遞，直至大腦深處整個過程，對輸入的圖像數(shù)據(jù)逐級提取特征，通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，從而達到提升識別準(zhǔn)確率的目的。

常見的圖像語義信息提取方法采用圖像語義特征+分類器的架構(gòu)，然而工地人臉識別實名制考勤視頻圖像內(nèi)容本身變化的復(fù)雜性以及視頻圖像來源的多源性等因素，是的圖像的底層視覺特征描述與高層語義特征之間的對應(yīng)關(guān)系仍然存在極大的分歧，這個問題也被稱為語義特征之間的對應(yīng)關(guān)系仍然存在極大分歧，這個問題而被稱為語義鴻溝。而采用深度學(xué)習(xí)方法對視頻目標(biāo)進行檢測分類，同時結(jié)合工地人臉識別實名制考勤視頻本身的時空信息，對視頻進行理解、分析，以提取出人類思維中所能理解的高層語義，并將海量視頻的語義信息分級組織成為檢索索引的元數(shù)據(jù)。通過讀視頻內(nèi)容的語義理解、語義分析、語義提取的煎熬概述；構(gòu)建結(jié)合時空信息的視頻語義欲檢索模型。

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