本发明涉及一种登高施工合规性检测方法及系统，所述方法包括：构建数据集；所述数据集包括：训练集和测试集；基于所述训练集对神经网络进行训练；获取施工图像；将所述施工图像输入至训练好的神经网络，得到爬梯人实例的数量和扶梯人实例的数量；根据所述爬梯人实例的数量和扶梯人实例的数量判断是否合规。本发明中的上述方法利用MaskR‑CNN模型学习并识别图像中登高施工中施工人员的动作；建立识别结果与审查结果的逻辑关系，基于MaskR‑CNN识别结果对施工是否合规进行判断，减少了人工筛选工作量，提高了识别精度。