人员睡岗AI算法是一种通过人工智能技术来检测和预警人员是否处于睡眠状态的算法。它主要通过分析人员的行为、姿势和身体特征等信息来判断人员是否已经进入睡眠状态。该算法通过对监控摄像头捕捉的画面进行实时分析，利用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，进而判断画面中的人员是否处于睡眠状态。
整个算法的实现可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来训练模型，也可以使用预训练的模型进行微调。通过不断优化算法的准确性和实时性，可以有效监测人员是否在岗位上睡觉，提高工作效率和安全性。
1、睡岗AI算法工作原理：
- 数据采集：使用监控摄像头来捕捉实时的图像或视频流。
- 数据预处理：将采集到的数据进行预处理，包括去除噪声、标准化等操作，以提高后续分析的准确性。
- 特征提取：从预处理后的数据中提取特征，例如关键点位置、移动速度、身体形态等。
- 数据建模：使用机器学习算法或深度学习网络对提取的特征进行建模和训练，以建立一个睡岗状态检测模型。
- 状态检测：使用建立的模型对实时采集的数据进行分类，判断人员的状态是醒着还是睡着。
- 预警：当检测到人员处于睡眠状态时，系统会发出预警信号，以便及时采取措施避免安全问题的发生。
睡岗AI算法可以通过深度学习技术训练得到，可以识别人员的闭眼、低头、靠在墙或桌子上等睡岗现象，并实时发出警告提示，防止安全事故的发生。
2、TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4
TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4睡岗检测算法可以实现自动检测区域内的人体，再判断人体在一定时间内位置是否发生变化，未发生变化再根据睡姿分类器，判断为睡姿则触发告警。算法可以识别人员趴在桌子上睡、坐在凳子上后仰睡、侧卧在桌子上睡、躺在凳子上仰躺睡等姿态，算法识别快、精准度高。
将部署在现场的监控摄像头接入到AI智能分析网关V4中，通过配置睡岗检测算法，可以对视频流进行智能检测分析，自动识别出人员的睡岗行为，并能抓拍和告警。
3、算法应用
在应用方面，人员睡岗AI算法具有广泛的应用前景，如工厂、仓库、监控室、交通岗哨等需要连续值守的场所，一般来说，经常结合离岗检测算法一起使用。
- 工厂工地：应用于工业生产线上的监控，及时发现工人的睡岗行为，避免因疲劳操作而引发的安全事故。
- 交通：该算法还可以应用于交通监控系统，对驾驶员的睡岗行为进行识别，避免疲劳驾驶导致的交通事故。
- 医疗卫生：该算法还可以应用于医院、养老院等场所，对护理人员的睡岗行为进行监控，保障患者和老人的安全。