La industria de la construcción tiene el peor récord de seguridad en comparación con otros sectores industriales, y aproximadamente el 88% de los accidentes resultan en lesiones para los trabajadores. Mientras tanto, después del desarrollo y la amplia aplicación del aprendizaje profundo en los últimos años, el procesamiento de imágenes ha mejorado enormemente la precisión de la detección del movimiento humano. Sin embargo, debido a las limitaciones del equipo, es difícil mejorar de manera efectiva los problemas relacionados con la profundidad. Los dispositivos portátiles también se han vuelto populares recientemente, pero dado que los trabajadores de la construcción generalmente trabajan al aire libre, el entorno variable hace que la aplicación de dispositivos portátiles sea más difícil. Por lo tanto, reducir la carga sobre los trabajadores mientras se estabiliza la precisión de la detección también es un tema que debe considerarse. En este documento, se propone un método de fusión de sensores integrado para la prevención de riesgos de los trabajadores de la construcción. Primero, se propuso un nuevo enfoque, llamado inspección de profundidad selectiva (SDI). Este enfoque añade preprocesamiento y asistencia de imagen a la optimización ordinaria del mapa de profundidad, mejorando así significativamente la eficiencia y precisión del cálculo. En segundo lugar, se propuso un sistema de reconocimiento de movimiento basado en múltiples sensores para sitios de construcción, que combina diferentes tipos de señales para analizar y corregir el movimiento de los trabajadores en el sitio, con el fin de mejorar la precisión y eficiencia de la detección de los movimientos corporales específicos en los sitios de construcción.