人员睡岗检测算法AI智能分析网关V4打造工业/安防/交通等多场景应用方案

一、引言​

在工业生产、安防监控等多领域,众多岗位需员工长时间值守,如流水线工人、监控值班员等。但高强度工作易引发睡岗问题,导致生产效率下降,甚至造成安全事故与财产损失。传统人工巡检响应慢、成本高,难以满足实时精准监控需求。AI智能分析网关V4的人员睡岗检测功能应运而生,它基于计算机视觉与深度学习技术,可精准识别睡岗并即时预警,为行业提供智能化监管新方案。

AI智能分析网关V4人员睡岗检测算法:
算法可以自动检测区域内的人体,再判断人体在一定时间内位置是否发生变化,未发生变化再根据睡姿分类器,判断为睡姿则触发告警(例如:检测趴在桌子上睡、坐在凳子上后仰睡、侧卧在桌子上睡、躺在凳子上仰躺睡)。

二、AI智能分析网关V4功能概述

1)数据可视化:系统dashboard页面通过可视化数据,将系统的运行状态、设备接入数据、算法、实时告警及告警数据统计、实时监控、地理位置等信息,更加清晰、直观地展示出来,方便管理人员快速了解当前项目运营级管理情况。

2)实时监控:可对添加的IPC设备进行实时的视频监控,可任意选择一路或多路视频流查看,支持全屏、单屏、4分屏、9分屏、16分屏浏览,支持抓拍截图,自动将抓拍的截图保存在本地,支持查看算法任务的ROI区域和客流统计的实时累积数据。

3)设备管理:设备管理功能强大且灵活,支持设备的新增、修改、删除操作。用户可添加设备 GIS 坐标、点位类型等详细信息,系统实时展示设备在线、离线状态,并提供基于设备状态的检索功能,方便快速定位和管理设备,确保整个监控系统稳定运行。

4)消息接收:在告警信息接收方面,系统支持自定义设置弹窗和提示音。一旦检测到人员睡岗等异常情况,平台立即弹出告警窗口,并伴随提示音,确保相关人员第一时间获取信息,及时采取应对措施,将潜在风险扼杀在萌芽状态。

AI智能监控信息平台以强大的AI算法为基础,具备种功能并在个领域有广泛应用。 ### 平台介绍 AI智能监控平台借助先进的AI算法运行,AnKo - 免费AI创作平台作为模型AI聚合工具平台,可让其更加智能,实现维度安全防护 [^1]。智能视频监控中心作为智能监控信息平台的一部分,随着5G、物联网、云计算等技术的发展,能实现高质量远程视频监控,覆盖范围更广,还能提升数据传输和处理速度,并且与人工智能、大数据深度融合 [^2]。智能分析网关(V4版)是LNTON羚通科技推出的一款用于该平台的软硬一体AI边缘计算硬件设备,内部署有15种AI算法模型 [^3]。 ### 平台功能 - **实时监控**:可对监控区域进行实时的视频监控,如智能分析网关(V4版)支持对接入的视频图像进行实时检测分析 [^3]。 - **数据分析**:通过智能分析和数据挖掘,为用户提供精准的信息。例如智能视频监控中心与人工智能、大数据融合,能进行数据的深度分析 [^2]。 - **异常检测**:对监控画面中的人、车、物、行为等进行检测,识别异常情况并上报,智能分析网关(V4版)可实现此功能,还能进行语音告警播放 [^3]。 - **录像与抓图存储**:包括平台录像、报警录像、平台抓图和报警抓图等存储功能,能基于种协议和编码格式进行存储,如RTMP、h265、h264、mp4、jpg等 [^5]。 - **其他功能**:平台还支持前端设备管理、实时视频预览、告警推送、取证抓拍、算法在线加载及优化、数据态势分析大屏等 [^3]。 ### 平台应用 - **安防领域**:实现维度安全防护,保障人员和财产安全 [^1]。 - **物流行业**:人工智能应用于物流信息处理、物流优化、物流预测等方面,实现基于人工智能的物流智能监控与分析 [^4]。 ### 代码示例 以下是一个简单的Python示例,模拟AI智能监控中的异常检测功能: ```python # 模拟视频帧中目标的特征值 def detect_anomaly(frame_features, threshold): # 假设异常情况通过特征值和阈值比较来判断 if frame_features > threshold: return True return False # 模拟一些数据 frame_features = 80 threshold = 70 # 检测异常 is_anomaly = detect_anomaly(frame_features, threshold) if is_anomaly: print("检测到异常!") else: print("正常情况。") ```
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