在深夜巡逻中，监控室保安可能已经连续值班十几个小时；在高温厂房的设备控制台前，操作员疲惫打盹也是常事。然而，一个不经意的“睡岗”动作，可能引发重大安全事故或生产隐患。

传统监管依赖人为巡查和临场判断，存在很强的不确定性。而AI算法则能实现全天候、全视角、不疲劳的智能监控，用“数据+模型”替代“人眼+经验”，守住安全最后一道防线。

01 睡岗识别：用AI盯紧岗位状态

AI睡岗识别算法基于轻量化的人体姿态与行为分析模型，可通过视频流实时检测岗位人员的状态变化，精准识别出潜在的“睡岗行为”。

识别能力包括：

• ✅ 上身前倾伏桌

• ✅ 长时间静止不动

• ✅ 头部下垂或闭眼

• ✅ 仰躺后仰靠椅

• ✅ 身体偏离岗位区域

系统支持设置动态时间阈值，结合场景灵活调整，确保识别精准、有效避免误判或漏判。

02 模型背后的逻辑

传统算法常将“发呆”误判为“睡岗”，或漏判“闭眼休息”等行为。而本系统通过三重机制优化识别准确性：

✅ 姿态识别

结合骨架关键点检测模型，精准判断“头部下垂”、“伏案”、“侧躺”等高概率睡姿；

✅ 动态分析

连续分析静止帧与动作帧变化，评估“无动作”状态的持续时间，剔除短暂停顿行为；

✅ 区域规则

实时检测人员是否在规定岗位区域内，识别“离岗+睡岗”叠加行为，防范更高等级风险。

通过这三大机制构建了可泛化、可调参、可扩展的智能岗位状态识别系统。

03 应用场景

AI睡岗识别已广泛适用于多种关键岗位，尤其在夜间值守和疲劳风险高的场景中效果显著。