本发明公开了一种混凝土坝面作业场景智能识别方法，将采集的坝面施工现场监控视频分割为图像，分析混凝土坝面作业人、机、料、环等实体要素图像特征，界定坝面作业典型场景；以ResNet50为骨干网络结构，引入压缩激励注意力机制，关注不同通道间特征关系，提升坝面作业场景图像中多目标实体要素关键特征表达能力；融合下采样多尺度特征，保留坝面作业场景图像低级特征和高级语义信息，克服尺度变化、目标变形等问题。对比分析3种卷积神经网络模型试验结果，使用类激活映射可视化方法，解释ResNet50‑SEMSF模型对场景类别中实体要素信息的关注程度。使坝面作业场景识别结果精确合理，为混凝土坝面施工安全管理工作提供参考。