近日有網友發影片稱，某單位上班時間，8個工位，卻只有一名工作人員在崗，此事引起廣大網友的熱議。
隨著科技的飛速發展，人工智慧（AI）和機器學習技術已經深入到我們生活和工作的方方面面。在企業管理、工廠生產、安全監控等領域，人員在崗離崗檢測演算法的應用尤為突出，極大地提高了工作效率和安全性。
一、人員在崗離崗檢測演算法概述
人員在崗離崗檢測演算法是一種基於計算機視覺和深度學習的智慧識別技術。它透過安裝在特定區域的攝像頭捕獲影像或影片資料，利用影像處理、目標檢測、行為分析等技術手段，實現對人員是否在崗的實時監測和判斷。該演算法能夠準確判斷人員是否在指定區域內，並能在人員離崗時及時發出告警，為企業提供實時的安全監控和人員管理服務。
TSINGSEE智慧分析閘道器V4內建了近40種AI演算法模型，支援對接入的影片影像進行人、車、物、行為等實時檢測分析，上報識別結果，並能進行語音告警播放。演算法可按需組合、按場景配置。每個攝像頭可同時配置3路演算法，支援攝像頭輪詢與演算法輪詢任務。
AI智慧分析閘道器V4的人員離崗檢測演算法基於人工智慧視覺分析技術，檢測自動識別監控室脫崗、離崗行為，演算法可自動檢測區域內的人體，再統計區域內的人體數目，數目不達標且達到設定的時間將觸發告警。演算法可應用在社群、園區、工廠、交通站的監控值班場所，以及銀行、酒店、醫院前臺/櫃檯等場景中，實時預警，高效監管，提高安全性。
二、演算法原理
人員在崗離崗檢測AI演算法的核心原理是影像處理和深度學習。
- 透過攝像頭捕獲監控區域的影像或影片資料；
- 利用影像處理技術對影像進行預處理，包括去噪、增強、分割等步驟，以提高影像質量並降低後續處理的難度；
- 採用深度學習模型對預處理後的影像進行目標檢測和行為分析。深度學習模型通常包括卷積神經網路（CNN）、迴圈神經網路（RNN）等結構，能夠自動學習和提取影像中的特徵資訊，從而實現對人員的準確識別和定位。
- 在目標檢測階段，演算法會識別出影像中的人員目標，並計算其在監控區域中的位置資訊。演算法會根據預設的規則和閾值，判斷人員是否在崗離崗。
三、演算法特點
- 準確性高：基於深度學習的目標檢測和行為分析技術能夠準確識別影像中的人員目標，並判斷其是否在崗。同時，演算法還可以根據實際應用場景進行定製化開發，進一步提高檢測的準確性。
- 實時性強：演算法能夠實時監測監控區域的人員狀態，並在人員離崗時立即觸發告警機制。這種實時性強的特點使得企業能夠及時發現和處理安全隱患，保障生產安全。
- 可擴充套件性強：演算法可以靈活地應用於不同的監控場景和環境中，只需要根據實際需求進行簡單的配置和調整即可。同時，演算法還可以與其他系統進行整合和聯動，實現更廣泛的安全監控和人員管理服務。
四、應用場景
1）工廠生產管理
在工廠生產車間、流水線等區域部署人員在崗離崗檢測演算法，可以實時監測員工工作狀態和效率，提高生產管理水平。同時，還可以防止員工因離崗導致的生產事故和安全問題。
2）安全監控領域
在監控室、值班室、中控室等關鍵區域部署人員在崗離崗檢測演算法，可以實時監測人員的在崗情況，確保關鍵崗位的安全穩定執行。一旦發現人員離崗或異常情況，演算法會立即觸發告警機制，提醒相關人員及時處理。
3）倉庫安全管理
倉庫是儲存物資的重要場所，人員的在崗狀態對倉庫的安全管理至關重要。透過在倉庫入口、出口及重要區域安裝攝像頭，並應用人員在崗離崗檢測AI演算法，可以實時監控倉庫內人員的動態，確保人員在崗，並及時發現並處理異常行為。這有助於降低倉庫的安全風險，保障物資的安全儲存。
4）銀行櫃員監控
銀行作為金融機構，對櫃員的在崗狀態有著嚴格的要求。透過在銀行櫃檯安裝攝像頭，並應用人員在崗離崗檢測AI演算法，可以實時監控櫃員的在崗情況，確保櫃員在工作時間內始終在崗，同時，這一技術還可以輔助銀行進行內部考核，提升櫃員的工作效率和服務質量。
5）醫院醫護人員管理
醫院作為救死扶傷的場所，對醫護人員的在崗狀態有著極高的要求。透過在醫院的值班室、前臺等關鍵區域安裝攝像頭，並應用人員在崗離崗檢測AI演算法，可以實時監控醫護人員的在崗情況，確保在患者需要時能夠迅速響應。