阐述基于机器视觉的现场作业违规行为检测系统在安全生产管理中的重要性，探讨机器视觉技术在违规行为检测中的应用及意义，明确本研究的目的与动机
介绍文献综述的目标：梳理机器视觉技术在违规行为检测中的研究现状与发展趋势，界定文献综述的范围：包含相关理论、方法、技术及应用案例，概述本综述的组织结构与内容安排
概述机器视觉的基础理论与算法，阐述违规行为检测模型的基本原理与构建方法，探讨机器视觉在违规行为检测中的应用理论
按照时间顺序梳理机器视觉在违规行为检测中的重要研究成果，分析不同研究之间的关联性与差异性，总结研究成果的主要观点与结论
介绍违规行为检测中常用的机器视觉算法：卷积神经网络、支持向量机等，阐述模型评估与优化的方法：交叉验证、超参数调整等
通过具体案例展示不同机器视觉算法在违规行为检测中的应用效果，比较不同方法的性能、优缺点及适用场景
总结当前机器视觉在违规行为检测中的研究热点与趋势，评述现有研究的贡献与局限性
分析违规行为检测在实际应用中遇到的问题与挑战，探讨机器视觉技术在违规行为检测领域的潜在限制与不足
预测机器视觉在违规行为检测中的未来发展方向，提出潜在的研究课题与改进策略
归纳本综述的主要发现与观点，阐述机器视觉在违规行为检测中的重要作用与贡献
提出对未来研究的期望与建议，探讨机器视觉技术在违规行为检测领域的发展前景与实际应用价值