在工业生产、安保监控等场景中，岗位纪律关乎安全与效率，睡岗行为是必须杜绝的重大隐患。传统人工巡查不仅耗费大量人力，还存在监控盲区与实时性不足的问题。如今，智能识别睡岗行为技术凭借先进的视觉算法，为岗位纪律管理带来了高效、精准的解决方案。
智能识别睡岗行为主要依托深度学习图像识别算法。首先，利用卷积神经网络（CNN）对监控画面进行特征提取。CNN通过多层卷积核，自动学习图像中的边缘、纹理、形状等底层特征，以及人物姿态、面部表情等高层语义特征。在睡岗识别场景中，它能精准捕捉人员长时间静止、头部低垂、身体倾斜等典型睡岗姿态特征。
接着，引入循环神经网络（RNN）或其变体长短期记忆网络（LSTM）处理时序信息。因为睡岗行为是一个持续的过程，仅靠单帧图像难以准确判断。LSTM 可以对连续多帧图像中的特征进行分析，记录人员的动作变化趋势，若在一定时间内保持类似睡眠的姿态，系统就会判定为睡岗行为。
睿如自研高精度图像识别检测技术，为睡岗行为识别提供了更强大的支持。该技术融合了多种先进的深度学习模型架构，经过海量数据训练和优化，具备极高的识别准确率。它不仅能适应不同光照条件、复杂背景环境，还能有效区分正常休息与睡岗行为，减少误判。无论是工厂生产线、安保监控室还是其他需要严格岗位纪律的场所，睿如技术都能实时、精准地识别睡岗行为，及时发出警报，为岗位纪律保驾护航，保障生产安全和运营秩序。
