1.基于施工现场摄像头视频、现场图片，利用计算机视觉与深度学习算法，自动识别工地安全隐患 + 技术质量隐患。 2.安全隐患识别包括：未佩戴安全帽、未穿反光衣、人员闯入危险区、电缆落地、明火违规、临边缺失、物料乱堆放等。 3.技术质量隐患识别包括：钢筋间距 / 绑扎不合格、模板支撑不规范、混凝土外观缺陷、砌体空鼓/ 裂缝、管线排布错误、防水施工不到位、预埋件偏差等工程质量问题。 4.负责视觉模型开发：目标检测、图像分割、行为识别、缺陷识别，优化工地复杂环境（逆光、粉尘、遮挡、远距离）下的识别准确率。 5.负责工地图像 / 视频数据集建设、标注、清洗、数据增强，持续提升模型泛化能力。 6.对模型进行测试、评估、迭代优化，输出识别效果报告，推动算法落地到工地智能监控系统。 7.与工程、安全、质量部门配合，理解工地规范、施工工艺、质量验收标准，将工程要求转化为算法识别规则。 8.持续扩展新的识别项（安全类+质量类），不断完善工地智能视觉监测能力。