建筑工人疲劳是建筑行业中普遍存在却经常被忽视的工作场所危害。建筑行业工作通常以过长和不规律的工作时间、艰苦的施工环境、繁重的工作量、不良的工作姿势、过度的身心消耗为特征,导致建筑工人容易产生疲劳。当建筑工人处于疲劳状态时,会抱有厌倦、消极、麻木、侥幸等态度对待工作,容易忽视施工过程中的安全隐患,从而增加了不安全行为发生的可能性,最终导致事故和伤亡。文献研究指出,风险评估是安全管理中重要的环节,可根据评估结果采取适当的预防措施以减少安全风险,而制定工人安全计划及控制安全风险的关键是改变评估方法。目前,针对建筑工人疲劳风险评估的研究仅限于评估疲劳的可能性,而未考虑到疲劳后果的严重性;加之建筑工人处在动态复杂的施工环境中,难以对其疲劳程度进行实时持续的监测成为了管理疲劳风险的一大难点。因此,本研究旨在建立基于计算机视觉的建筑工人疲劳风险评估模型,以摄像头监测面部自动获取并分级的实时实际疲劳水平作为建筑工人疲劳的基本事实,并评估其在不同疲劳状态下所面临的事故风险。本研究通过文献调研法梳理了研究背景和研究成果,总结了当前建筑工程疲劳风险评估的缺陷,以及计算机视觉技术在施工现场职业健康安全监控的应用点,指出可将计算机视觉技术与安全风险评估模型相结合,建立实时的建筑工人疲劳风险评估模型。首先,建立了基于计算机视觉和Dlib算法的疲劳四级状态量化模型。通过对面部眨眼和打哈欠特征进行监测并计算PERCLOS、平均闭眼时间、打哈欠频率疲劳参数,将得到的综合疲劳值划分为不疲劳、轻微疲劳、中度疲劳、严重疲劳四个级别。其次,建立了基于改进LEC法的疲劳风险评估模型。在四种不同疲劳状态背景下,对18个工种工人从三个风险维度:L（由于疲劳而发生最可能事故的可能性）、E（暴露在危险环境中的频率）、C（由于疲劳而发生最可能事故造成的后果的严重性）结合专家调查法进行评估。最后,通过实验说明了疲劳程度监测与疲劳风险评估流程,并对结果分析讨论,验证了模型的可行性和可操作性。通过以上研究过程,本研究验证了利用计算机视觉技术监测建筑工人疲劳并实现疲劳状态分级的可行性,同时提出了一种新的基于实时疲劳数据且考虑了暴露频率与疲劳后果严重性的动态量化疲劳风险的评估方法,弥补了现有的研究不足。此外,基于计算机视觉的建筑工人疲劳风险评估有利于提高建筑企业安全管理效率和安全决策水平,降低建筑企业安全管理成本、提高经济效益,减少施工现场疲劳事故发生,有利于维护家庭、社会的稳定和谐,促进建筑行业的健康发展。