8个工位仅1人在岗？人员在岗离岗检测算法：AI赋能企业安全管理
近日有网友发视频称，某单位上班时间，8个工位，却只有一名工作人员在岗，此事引起广大网友的热议。
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）和机器学习技术已经深入到我们生活和工作的方方面面。在企业管理、工厂生产、安全监控等领域，人员在岗离岗检测算法的应用尤为突出，极大地提高了工作效率和安全性。
一、人员在岗离岗检测算法概述
人员在岗离岗检测算法是一种基于计算机视觉和深度学习的智能识别技术。它通过安装在特定区域的摄像头捕获图像或视频数据，利用图像处理、目标检测、行为分析等技术手段，实现对人员是否在岗的实时监测和判断。该算法能够准确判断人员是否在指定区域内，并能在人员离岗时及时发出告警，为企业提供实时的安全监控和人员管理服务。
TSINGSEE智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析，上报识别结果，并能进行语音告警播放。算法可按需组合、按场景配置。每个摄像头可同时配置3路算法，支持摄像头轮询与算法轮询任务。
AI智能分析网关V4的人员离岗检测算法基于人工智能视觉分析技术，检测自动识别监控室脱岗、离岗行为，算法可自动检测区域内的人体，再统计区域内的人体数目，数目不达标且达到设置的时间将触发告警。算法可应用在社区、园区、工厂、交通站的监控值班场所，以及银行、酒店、医院前台/柜台等场景中，实时预警，高效监管，提高安全性。
二、算法原理
人员在岗离岗检测AI算法的核心原理是图像处理和深度学习。
- 通过摄像头捕获监控区域的图像或视频数据；
- 利用图像处理技术对图像进行预处理，包括去噪、增强、分割等步骤，以提高图像质量并降低后续处理的难度；
- 采用深度学习模型对预处理后的图像进行目标检测和行为分析。深度学习模型通常包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等结构，能够自动学习和提取图像中的特征信息，从而实现对人员的准确识别和定位。
- 在目标检测阶段，算法会识别出图像中的人员目标，并计算其在监控区域中的位置信息。算法会根据预设的规则和阈值，判断人员是否在岗离岗。
三、算法特点
- 准确性高：基于深度学习的目标检测和行为分析技术能够准确识别图像中的人员目标，并判断其是否在岗。同时，算法还可以根据实际应用场景进行定制化开发，进一步提高检测的准确性。
- 实时性强：算法能够实时监测监控区域的人员状态，并在人员离岗时立即触发告警机制。这种实时性强的特点使得企业能够及时发现和处理安全隐患，保障生产安全。
- 可扩展性强：算法可以灵活地应用于不同的监控场景和环境中，只需要根据实际需求进行简单的配置和调整即可。同时，算法还可以与其他系统进行集成和联动，实现更广泛的安全监控和人员管理服务。
四、应用场景
1）工厂生产管理
在工厂生产车间、流水线等区域部署人员在岗离岗检测算法，可以实时监测员工工作状态和效率，提高生产管理水平。同时，还可以防止员工因离岗导致的生产事故和安全问题。
2）安全监控领域
在监控室、值班室、中控室等关键区域部署人员在岗离岗检测算法，可以实时监测人员的在岗情况，确保关键岗位的安全稳定运行。一旦发现人员离岗或异常情况，算法会立即触发告警机制，提醒相关人员及时处理。
3）仓库安全管理
仓库是存储物资的重要场所，人员的在岗状态对仓库的安全管理至关重要。通过在仓库入口、出口及重要区域安装摄像头，并应用人员在岗离岗检测AI算法，可以实时监控仓库内人员的动态，确保人员在岗，并及时发现并处理异常行为。这有助于降低仓库的安全风险，保障物资的安全存储。
4）银行柜员监控
银行作为金融机构，对柜员的在岗状态有着严格的要求。通过在银行柜台安装摄像头，并应用人员在岗离岗检测AI算法，可以实时监控柜员的在岗情况，确保柜员在工作时间内始终在岗，同时，这一技术还可以辅助银行进行内部考核，提升柜员的工作效率和服务质量。
5）医院医护人员管理
医院作为救死扶伤的场所，对医护人员的在岗状态有着极高的要求。通过在医院的值班室、前台等关键区域安装摄像头，并应用人员在岗离岗检测AI算法，可以实时监控医护人员的在岗情况，确保在患者需要时能够迅速响应。
