在脚手架坍塌事故仍有发生的背景下，为了避免传统的人工脚手架测量方法低效和高危的缺点，因此采用计算机视觉对脚手架进行安全规范检测的方式。首先，采用DeepFlux算法提取脚手架图片的骨架信息，针对提取效果以及精度不能满足实际需求的问题，将DeepFlux算法中的VGG16特征提取网络替换为InceptionV3网络，有效地提高了骨架提取精度。其次，根据提取到的骨架信息，提出一种交点检测算法计算脚手架交点信息。最后，根据交点信息计算得到脚手架杆间像素间距，再采用标靶法换算成实际间距。测试实验结果表明，在对脚手架进行检测的任务中，计算脚手架参数的平均误差在5%左右，满足脚手架检测的准确性，能够做到代替人工测量实现脚手架的安全规范检测。