进度滞后是建筑工程项目常常面临的问题,也是引发项目成本超支的重要原因。研究建筑工程形象进度的识别方法对监测和控制项目进度具有重大意义。当前建筑项目的进度管理大多依靠人工巡检来收集现场进度信息,不仅耗时费力,其反馈的进度信息也并不及时。三维激光扫描、物联网、计算机视觉等信息技术,被认为是实现自动监测形象进度的重要途径。但是,当前自动监测形象进度方法的计算复杂,时效性差,且无法细致地识别到工序层面的形象进度。因此,本文利用计算机视觉、深度学习等技术,结合有限状态机的逻辑推理,研究施工工序层面的建筑工程形象进度的识别方法。本文的研究工作如下:（1）分析建筑工程项目施工进度管理理论和管理难点。首先分析了传统进度管理理论及流程,和进度控制的措施和方法;其次,分析了传统进度控制中的问题;然后,讨论了工程形象进度在进度管理中的意义;最后,从及时收集形象进度信息和集中存储形象进度信息的现实需求,分析了计算机视觉辅助进度管理的必要性。（2）提出建筑施工场景下目标检测方法。根据形象进度实时监测的需求,提出了检测速度快、适应建筑施工场景下的目标识别方法。建立多来源的建筑施工场景数据集,验证了该方法在建筑场景下的识别性能,为建筑工程项目的形象进度识别奠定了基础。（3）提出基于有限状态机的建筑工程形象进度建模方法。建立了基于有限状态机的形象进度识别模型,并基于“建筑场景”和“工种”建立形象进度状态转移规则;进一步,分析了建筑工人工种的识别要点,提出了基于特征选择的工种识别方法;最后,在某实际建筑工程项目上验证了该方法能有效识别建筑工程形象进度。本文构建的基于计算机视觉的建筑工程形象进度识别方法,从施工工序层面实现了建筑工程形象进度的识别,并能够检测出各工种的投入数量,为进度信息化管理提供了新的思路。