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目前建筑工地视频监控图像模糊，部分图像有遮挡，监控智能性差，耗费大量的人力物力仍无法实现高效管理，针对此问题，提出一种基于最小二乘生成式对抗网络(LSGAN)及迁移学习的智慧工地监控图像修复和识别方法。首先，利用生成式对抗网络的判别器与生成器之间的零和博弈，引入最小二乘损失函数，修复工地监控图像；其次，引入迁移学习思想提取图像特征，将修复后的图像在预训练的GoogleNet模型上进行训练，对网络参数进行微调；最后，利用长短时记忆(LSTM)神经网络对目标图像进行检测与识别，判别现场是否存在安全隐患及