在安防监控、生产车间、医疗服务等关键岗位场景中，人员值守状态直接关系到安全防护、生产效率和服务质量。传统的人工巡查或签到方式存在监管盲区大、响应滞后、记录不准确等痛点，难以实现有效监管。岗位缺勤或擅离职守行为若未能及时发现，可能导致安全隐患、生产中断或服务事故。基于这些痛点，人员在岗监测技术应运而生，为企业提供了智能化监管解决方案。
一、 技术实现：智能识别与精准分析
现代人员在岗监测系统基于深度学习框架，能够对岗位值守状态进行精准识别和判断。
1. 人员在岗识别
- 岗位区域检测：通过YOLOv5或Faster R-CNN等目标检测算法，在监控画面中精准定位岗位区域，实时检测人员是否存在。
- 身份验证识别：结合人脸识别技术，确认岗位人员身份，防止代岗、替岗等违规行为，确保专人专岗。
- 姿态行为分析：利用OpenPose等姿态估计算法，分析人员工作状态，区分正常值守与离岗、睡岗等异常行为。
2. 值守状态监测
- 离岗时间统计：系统自动记录离岗时间，当超过预设阈值时立即触发报警，确保及时干预。
- 睡岗行为检测：通过眼部状态识别和头部姿态分析，实时检测睡岗行为，提升值守质量。
- 岗位异常预警：发现异常情况时，系统自动记录并推送告警信息，方便管理人员及时处理。
二、 功能优势：提升监管效能与管理水平
部署人员在岗监测系统能带来多重显著优势：
- 全天候自动化监管：实现7×24小时不间断监测，解决人工巡查存在的监管盲区和时间空隙问题。
- 高精度实时预警：检测准确率达到95%以上，毫秒级响应速度确保及时发现和处理异常情况。
- 数据驱动管理优化：自动生成值守报表和统计分析，为管理人员提供决策支持，优化排班和资源配置。
- 降低管理成本：减少人工巡查频次，提高管理效率，降低人力成本和管理成本。
三、 应用方式：灵活部署与系统集成
人员在岗监测算法需要集成到完整的智能监管系统中应用：
1. 部署模式
- 云端分析模式：前端设备采集视频流，云端进行集中分析处理，便于统一管理和维护。
- 边缘计算模式：在本地设备部署算法，实时分析处理，降低网络依赖，提升响应速度。
2. 系统集成
- 多系统对接：与现有安防系统、考勤系统、管理系统等进行对接，实现数据共享和业务协同。
- 多终端支持：支持PC端、移动端等多种访问方式，方便管理人员随时随地查看监管情况。
3. 典型应用场景
- 安防监控中心：确保监控人员24小时在岗值守，及时发现和处理安全事件。
- 生产车间岗位：监控关键生产岗位值守情况，保障生产流程的连续性和稳定性。
- 医疗服务岗位：监测医护人员在岗状态，确保及时响应患者需求和处理突发情况。
结语
人员在岗监测技术是AI视觉赋能企业智能化管理的重要应用。它不仅提供了技术解决方案，更代表了一种智能化、精细化的管理理念。对于项目经理和产品『工程师』而言，深入理解和应用这项技术，有助于构建更加智能、高效的岗位监管体系，提升企业管理水平和运营效率。随着技术不断发展和应用深入，人员在岗监测将在更多领域发挥重要作用，推动企业向『数字化』、智能化方向转型升级。
