根据国家安全法规定，为更好的保障工地员工的安全，建筑工地对人脸识别实名制考勤是一个重要的改革。基于规则的人脸识别实名制考勤数据采集可以提高数据收集的有效性。规则则是整个智慧采集的核心，也是最终决策的基础依据。通过规则进行分析后，一方面可以将工地人脸识别实名制考勤决策或者决策后的数据传输出去，领一方面可以按照决策做出出局报警。

利用智能化的技术手段对工地人脸识别实名制考勤系统获得监测信息在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和估计任务。利用多个工地人脸识别实名制考勤系统共同或联合操作的优势，提高系统的有效性。

传统的目标检测算法采用就滑动窗口的候选区域选择+设计手工特征+分类器的思路。然而基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余。此外，工地人脸识别实名制考勤手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性，这类方法大多通过对底层视觉特征，如颜色、轮廓、纹理等特征进行直接加权组合的方式来构造图像特征。而工地人脸识别实名制考勤深度学习算法构造出一个多层非线性层叠式神经元网络，能够很好地模拟视觉信号从视网膜开始逐层处理传递，直至大脑深处整个过程，对输入的图像数据逐级提取特征，通过大量的训练数据进行学习，从而达到提升识别准确率的目的。

常见的图像语义信息提取方法采用图像语义特征+分类器的架构，然而工地人脸识别实名制考勤视频图像内容本身变化的复杂性以及视频图像来源的多源性等因素，是的图像的底层视觉特征描述与高层语义特征之间的对应关系仍然存在极大的分歧，这个问题也被称为语义特征之间的对应关系仍然存在极大分歧，这个问题而被称为语义鸿沟。而采用深度学习方法对视频目标进行检测分类，同时结合工地人脸识别实名制考勤视频本身的时空信息，对视频进行理解、分析，以提取出人类思维中所能理解的高层语义，并将海量视频的语义信息分级组织成为检索索引的元数据。通过读视频内容的语义理解、语义分析、语义提取的煎熬概述；构建结合时空信息的视频语义欲检索模型。

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