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陕西亿鑫鸿物联技术有限公司
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阅读：3发布时间：2024-10-17
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。传统背景差分法，结合OpenCV中的图像高斯平滑预处理以及腐蚀、膨胀图像形态学处理方法，实现一个更符合实际场景需要的运动目标检测方法。实验效果比较分析表明，该目标检测算法较传统目标检测算法能够提取更加准确和完整的运动目标轮廓。
员工离岗识别预警系统对工作岗位进行实时监测，当监测到工作人员离开岗位超过规定时间，立即触发报警，通知相关人员及时处理。在触发报警时，服务器能将报警发生的开始时间、结束时间、报警类型、视频源的名称以及报警触发时的截图发送给指定的IP地址。
员工离岗识别预警系统对工作岗位进行实时监测，当监测到工作人员离开岗位超过规定时间，立即触发报警，通知相关人员及时处理。
现实中很多事故发生，均因员工离岗、睡岗，意外发生不能实施阻止，导致重大事故的发生，造成严重经济损失和社会影响。
由于种种原因，传统监控的实际效果并不理想，在大多时候传统监控系统只能用于事后取证，无法起到预防、预警的作用。传统的监控系统大部分情况下都仅起到一个“录像”的工作，即将一段时间内的视频源使用DVR录制下来，异常情况甚至于突发事故已经发生之后，再进行事后的查验，但此时损失和影响已经造成，无法挽回，完全是一种“亡羊补牢”式的“被动监控”。
亿鑫鸿员工离岗识别预警系统基于智能视频分析，自动对视频图像信息进行分析识别，无需人工干预；对监控区域内的人员在工作时间离岗进行监测，当发现员工离岗超过规定时间时，及时进行预警，有效的协助管理人员处理，并最大限度地降低误报和漏报现象；同时还可以查看现场录像，方便事后管理查询。
不需要一直紧盯屏幕，保安人员只需要在系统告警时进行确认即可，避免保安人员因长时间观看屏幕造成疲劳而降低注意力，提高了保安人员实际监控的效果，真正做到7×24全天候监控。
亿鑫鸿员工离岗识别预警系统针对工作中的重要岗位进行预警，及时对重要岗位员工离岗行为进行识别，防止意外事故发生。
人员离岗自动识别系统依据深度学习机器视觉技术，燧机人员离岗自动识别系统能够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报警，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。通过现场语音摄像机给出语音提示，让工作人员及时返回工作岗位算法：睡岗、打电话、换岗、抽烟、玩手机等。
人员离岗自动识别系统避免人员因长期盯着显示器而疲惫降低专注力，人员离岗自动识别系统提升后台人员的实际监督效果，将传统监控事后查找转变成提前主动分析预警，解决人员对于太多监控画面看不过来。人员离岗自动识别系统提高效率，真正做到7×24全天候监控。
亿鑫鸿离岗自动识别系统自动识别抽烟、脱岗、睡岗、玩手机等行为，人员离岗自动识别系统能够很好地协助后台人员实时查看分析现场人员行为。人员离岗自动识别系统能够识别和分析现场人员离岗和睡岗行为，并依据设定的时间值开展预警提醒并抓拍存档 。
人员离岗自动识别系统对作业区域的人员离岗行为进行实时监测，当监测到人员在工作时间离岗，立即触发报警，通知相关人员及时处理。
人员离岗自动识别系统基于智能视频分析，能自动检测工作人员的工作岗位，一旦发现工作人员不在工作区域内的时间超出规定设置时间系统便会实时报警，并将报警信息传送至监控端，然后通过现场语音摄像机给出语音提示，让工作人员及时返回工作岗位。
能对画面中的异常情况实时监测预警，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象，切实提高监控区域的安全防范能力。
安全管理人员不需要一直紧盯屏幕，只需要在系统告警时进行确认即可。避免保安人员因长时间观看屏幕造成疲劳而降低注意力，提高保安人员实际监控的效果，变普通监控的事后查证为智能化的提前预警，变被动监控为主动预防，解决值班人员对于太多视频看不过来及24小时盯着屏幕看的问题，解放值班人员的手和眼，从而做更多的事情，提高效率，真正做到7×24全天候监控。
人员离岗自动识别系统能增加对离岗行为的实时监控效果，增强预防效果，减轻监控人员工作负荷，缩减人员开支。