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基于AI视频智能分析技术的人员睡岗离岗检测方案及应用场景

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TSINGSEE青犀视频
发布2023-03-22 16:27:04
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发布2023-03-22 16:27:04
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一、项目背景

在一些重要的岗位中,如:工厂的消防办公室等,需要保持有人员时刻值班在岗,那么如何对值班人员离岗睡岗行为进行高效地监督呢?通过人员走访检查不仅效率低下、违规行为发现慢,而且极易监管不到位,因此,基于AI深度学习的人员离岗睡岗智能检测算法,则成为企业、工厂、工地、物业等日常监管工作中的关键应用。

1)项目现状

  • 值班人员不履职:值班人员意识淡薄,违规离岗睡觉的行为时有发生;
  • 违规行为发现慢:无法通过走访检查或普通监控视频实现立即发现违规行为;
  • 无法实时监管:走访检查,值班值守;非检查时,无人值守。

2)项目需求

  • 智能化手段监管:通过视频智能分析,实时监测值班人员是否睡觉、离岗;
  • 及时预警监督机制:当值班人员出现睡岗、离岗等行为时,能够及时推送告警信息;
  • 24小时监督看管:通过24小时视频监控及智能分析手段,实现全天布控,节省巡查人力。

二、解决方案

EasyCVR视频融合平台可利用部署在边缘侧的AI智能分析网关,基于视频流的智能检测分析,对场景中出现的人员离岗、睡岗行为进行识别,针对长时间无人值守、人员睡岗的情况进行告警提醒。当划定区域的人员离开该区域,在规定时间内未回到岗位上,系统将判定为离岗,自动触发告警,并抓拍、录像以及推送告警消息。

三、算法能力

1、离岗检测

1)支持离岗时间自定义设置,检测离开多长时间才算离岗,可根据岗位规定,允许值班人员上班上洗手间的时间,超过时间即触发告警,减少误报几率;

2)支持人形识别,包含半身、全身;姿势识别,包含站姿、坐姿、正脸、背脸等;

3)支持设置多个区域对多个工作人员是否离岗进行识别。

2、睡岗检测

1)支持睡岗时间自定义,灵活配置告警机制;

2)支持人形识别,包含半身、全身;姿势识别,包含坐姿、正脸、背脸等;

3)支持设置多个区域对多个工作人员是否睡岗进行识别。

四、应用

基于视频AI技术自动检测违规行为,采取技防+人防模式,有效辅助预警、监管、取证,支持同时检测睡岗和离岗行为,实现全场景多功能预警,保障作业安全,减少安全事故的发生概率。人员睡岗离岗检测可应用在工地、工厂、矿山、消防等行业中,督促值班人员提升岗位责任心,协助企业提高监管效率。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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