摘要：建筑施工现场环境复杂、人员流动大，不安全行为（如未佩戴安全帽、高空抛物、违规攀爬等）是引发安全事故的主要诱因。传统人工巡检方式存在效率低、漏检率高、实时性差等问题，难以满足大规模施工现场的安全监管需求。针对这一现状，本文提出一种基于轻量化Transformer的建筑施工现场不安全行为自动检测方法。该方法以MobileViT为基础框架，通过优化Transformer编码器结构、引入深度可分离卷积与注意力机制融合模块，在保证检测精度的同时降低模型参数量与计算复杂度，使其能够适配施工现场边缘计算设备。实验结果表明，所提方法在自建建筑施工安全行为数据集上的平均精度均值（mAP）达到92.3%，参数量较原始ViT模型减少68%，推理速度提升2.1倍，能够实现对施工现场不安全行为的实时、准确检测，为建筑施工安全智能化监管提供技术支撑。