用途：该技能面向建筑行业，依据 DDC 方法论第 2.4 章，从建筑图像中提取结构化数据，可分析工地照片、扫描文档与图纸。
主要能力：提供 ConstructionImageAnalyzer 主分析引擎，内含 OCREngine 文本提取、ObjectDetector 对象检测、TableExtractor 表格提取和 ProgressAnalyzer 进度分析四个组件。支持图像类型包括工地照片、扫描文档、平面图、立面图、详图、进度照片、安全照片、缺陷照片、材料照片与设备照片；提取类型包括 OCR 文本、表格、对象检测、测量、分类与进度。对象检测内置建筑相关类别，如挖掘机、起重机、叉车、脚手架，以及安全帽、反光背心等 PPE，并可输出安全合规结果（安全帽与背心佩戴率、违规项）。进度分析可对比当前图像与参考图像，输出完成数量、百分比、面积等。
使用方式：通过 Python 类实例化后调用，例如加载图像字节数据后调用 analyze_site_photo 分析工地照片、extract_drawing_data 提取图纸标题栏与表格、detect_safety_compliance 检测安全违规，也可用 batch_analyze 批量处理，export_results 导出 JSON。示例代码中的 OCR 与检测逻辑为模拟实现，生产环境需替换为真实 OCR 库（如 pytesseract、EasyOCR）和检测模型（如 YOLO、Faster R-CNN）。
适用场景：施工现场照片的进度与安全合规检查、扫描图纸与文档的文本及表格数字化。
限制：资料未说明安装步骤、依赖、收费、价格、平台支持或准确率；代码为演示性质，实际识别效果取决于所接入的 OCR 与视觉模型。