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离岗识别 yolov5

离岗识别算法模型通过yolov5网络模型技术，离岗识别可以自动识别现场画面中人员离岗等行为，发现违规行为立即抓拍告警。

2023-05-20

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睡岗离岗识别检测系统

睡岗离岗识别检测系统根据监控视频ai分析技术可以24h不间断全自动识工作人员的岗位，一旦发现员工工作中不在位置的时间超过规定，睡岗离岗识别检测系统将立即警报，并把报警信息传送到后台。睡岗离岗识别检测系统可以有效避免员工睡岗离岗的情况发生，从而避免因此造成的不必要的损失。睡岗离岗识别检测系统处理职工私自离岗的监督难题，从原来的人力资源检查转变成系统全自动控制，大大降低中心管理人员的劳动强度，促使监管更加高效。针对工作人员的离岗，系统会一键备份，包含离岗时长、离岗工作人员、视频等，并进行详细的记录。当工作人员有异议时，可以查看监控录像。

2022-09-25

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值班离岗智能识别监测系统

值班离岗智能识别监测系统通过python+yolo网络模型视频分析技术，值班离岗智能识别监测系统能自动检测画面中人员的岗位状态（睡岗或者离岗），值班离岗智能识别监测系统一旦发现人员不在岗位的时间超出后台设置时间

2023-03-19

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人员玩手机离岗识别检测系统

人员玩手机离岗识别检测系统通过python+yolov5网络模型识别算法技术，人员玩手机离岗识别检测系统可以对画面中人员睡岗离岗、玩手机打电话、脱岗睡岗情况进行全天候不间断进行识别检测报警提醒。

2023-03-22

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夜班睡岗离岗识别检测系统

夜班睡岗离岗识别检测系统依据智能视频分析，能够对值班中关键岗位的运行状态开展全天候实时识别检测，夜班睡岗离岗识别检测系统对区域工作人员的睡岗、离岗、缺岗、玩手机、抽烟等行为进行识别。在工地值班室部署离岗监测功能，根据监控人员是否在监控室工作岗位上，当值班人员缺岗、睡岗、离岗超过系统设定的时间，则会立即报警，防止人员粗心大意所造成的损失。夜班睡岗离岗识别检测系统是推动传统监控系统“监管人为要素”向“视频监控系统系统”转型的必需方式。夜班睡岗离岗识别检测系统致力于服务对各种岗位的实时监测分析，有效实现对值班室人员离岗智能检测的实时预警，包含视频监督、事件预警信息、信息推送等服务。夜班睡岗离岗识别检测系统依据机器视觉视频分析技术，有效检测视频画面中人体异常行为及目标物品，并发出告警，改变过去视频监控系统系统的处于被动预警信息、效率低下的情况。

2022-09-25

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人员离岗自动识别系统

人员离岗自动识别系统依据opencv+yolo网络机器学习模型自动识别岗位上是否人员存在。一旦发现人员在作业时间不在位置上，人员离岗自动识别系统会立即抓拍告警，并把报警记录同步到后台，通过现场语音摄像机给出语音提示，让人员及时返回岗位。

2022-12-26

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办公室人员离岗识别检测系统

办公室人员离岗识别检测系统根据yolov7网络模型深度学习技术，办公室人员离岗识别检测系统能够7*24小时全天候自动识别人员是否在岗位。

2023-02-26

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值班室睡离岗识别预警系统

为提升值守纪律，部分单位部署了“值班室睡离岗识别预警系统”。然而，市场宣传中常出现“自动触发告警”“抓拍录像并推送”“基于YOLOv10智能分析”等表述，易引发对技术能力与隐私合规的误判。状态判别层结合MediaPipe Face Mesh提取眼部关键点，计算EAR（眼纵横比）；设定电子围栏：若人员完全离开区域且 >3分钟未返回，则标记为“疑似离岗”；引入时间缓冲机制：允许短时离岗（如注：在实验室标准值班室环境（均匀光照、单人、正脸）下，系统对明显睡岗与离岗行为的识别召回率达91.2%，误报率约8.4%（样本量：420段测试）。 2025年Q4在某省级电网调度中心与城市消防站实测中，因人员查阅资料、调整坐姿、戴眼镜反光等因素，有效识别率约为70%，误报率约12次/千小时（主要源于揉眼、低头记笔记被误判为睡岗，或短暂接电话被误判为离岗三、部署优势与现实约束支持本地运行，适用于涉密或弱网场所；可配置“免扰时段”（如交接班、用餐），降低误扰；局限性：无法识别背对摄像头的离岗行为；多人同屏时身份归属困难；不适用于开放式办公或移动值守场景。

2026-02-01

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人员离岗睡岗自动识别系统

人员离岗睡岗自动识别系统依据机器学习智能视频分析技术，系统全自动识别职工的岗位状态。人员离岗睡岗自动识别系统一旦发现员工不在工作岗位的时间超出规定设置时间，系统会把报警信息传送到后台并同步信息到相关人员的手机上，随后通过现场视频监控摄像机语音提醒，让员工马上回到岗位，防止工作人员粗心大意带来的损失未经领导允许擅自离岗睡岗会带来很多潜在危害：1. 化工厂里面的生产设备一直在运作，工作人员轮替倒班。擅自睡岗离岗会造成生产中需要调整的时候工作人员无法马上立即到位，容易造成生产事故。人员离岗睡岗自动识别系统能够对值勤重点岗位的工作状态开展24小时及时识别查验，人员离岗睡岗自动识别系统能够对某些区域的值班人员开展睡岗.离岗.缺岗.玩手机.抽烟和其它行为进行识别。

2022-09-25

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政务大厅人员睡岗离岗玩手机识别算法

人员睡岗离岗玩手机识别算法通过python+yolo系列网络框架算法模型，人员睡岗离岗玩手机识别算法利用图像识别和行为分析，识别出睡岗、离岗和玩手机等不符合规定的行为，并发出告警信号以提醒相关人员。人员睡岗离岗玩手机识别算法中Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。整体来看，人员睡岗离岗玩手机识别Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。人员睡岗离岗玩手机识别算法Yolo采用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层，如图8所示。对于卷积层和全连接层，人员睡岗离岗玩手机识别算法采用Leaky ReLU激活函数：max(x,0.1x)max(x,0.1x)。但是最后一层却采用线性激活函数。

2023-09-14

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