根據國家安全法規定，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。基于規則的人臉識別實名制考勤數據采集可以提高數據收集的有效性。規則則是整個智慧采集的核心，也是最終決策的基礎依據。通過規則進行分析后，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據傳輸出去，領一方面可以按照決策做出出局報警。
利用智能化的技術手段對工地人臉識別實名制考勤系統獲得監測信息在一定準則下加以自動分析、綜合，以完成所需的決策和估計任務。利用多個工地人臉識別實名制考勤系統共同或聯合操作的優勢，提高系統的有效性。
傳統的目標檢測算法采用就滑動窗口的候選區域選擇+設計手工特征+分類器的思路。然而基于滑動窗口的區域選擇策略沒有針對性，時間復雜度高，窗口冗余。此外，工地人臉識別實名制考勤手工設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組合的方式來構造圖像特征。而工地人臉識別實名制考勤深度學習算法構造出一個多層非線性層疊式神經元網絡，能夠很好地模擬視覺信號從視網膜開始逐層處理傳遞，直至大腦深處整個過程，對輸入的圖像數據逐級提取特征，通過大量的訓練數據進行學習，從而達到提升識別準確率的目的。
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，然而工地人臉識別實名制考勤視頻圖像內容本身變化的復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關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關系仍然存在極大分歧，這個問題而被稱為語義鴻溝。而采用深度學習方法對視頻目標進行檢測分類，同時結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據。通過讀視頻內容的語義理解、語義分析、語義提取的煎熬概述；構建結合時空信息的視頻語義欲檢索模型。
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