为提升工程连续箱梁移位工作质量，保障工程有序顺利进行，设计龙门吊轨道交叉下的跨海通道工程连续箱梁移位工序AI识别模型。分析连续箱梁移位工序流程，将连续箱梁移位工作划分为钢筋加工、模板安装、混凝土蒸养等五个工序。利用人工智能技术中的门限玻尔兹曼机与支持向量机构建连续箱梁移位工序AI识别模型，采集连续箱梁移位工作图像，将所采集图像作为模型输入，利用卷积神经网络中的卷积层与池化层优化门限玻尔兹曼机模型，利用优化后的模型采集连续箱梁移位工作图像特征；基于不同图像特征，利用支持向量机划分图像类别，完成工序识别。实验结果显示，该模型能够准确识别连续箱梁移位工序，有效提升工程施工性能与经济效益。