人员睡岗/脱岗检测算法通过计算机视觉技术，结合目标检测与行为分析，有效降低人工巡检成本和安全风险

人员睡岗 / 脱岗检测算法核心是通过计算机视觉技术，结合目标检测与行为分析，自动识别监控场景内人员是否离岗或处于睡眠状态，目前以基于深度学习的方案为主流。

这个问题很有实际价值，它直接关联到工业安全、岗位值守等关键场景的智能化管理，能有效降低人工巡检成本和安全风险。

一、核心技术原理

算法通常遵循 “图像输入→目标检测→状态分析→异常判定” 的流程，关键依赖以下 3 个技术模块：

目标检测模块：首先定位画面中的人员目标，常用算法包括 YOLO 系列（如 YOLOv8）、Faster R-CNN 等。该模块需输出人员的位置坐标（ bounding box ），部分场景还需区分 “人脸”“人体” 等细分目标。

状态分析模块：针对 “睡岗” 和 “脱岗” 两种场景分别处理。

睡岗判断：通过头部姿态估计（如判断是否低头、侧躺）、眼部特征提取（如眼睛闭合时长）、身体动作频率（如长时间静止）综合判定。

脱岗判断：设定固定监控区域（如操作台、值班岗），若目标检测模块在连续 N 帧内未检测到人体目标，则判定为脱岗。

异常判定与告警模块：设置阈值（如眼睛闭合超过 5 秒、脱岗超过 10 秒），当满足异常条件时，触发声光告警或推送通知，并记录异常时间与截图。

二、关键技术挑战

实际应用中，算法性能会受多种环境因素影响，需针对性优化：

光照干扰：强光、逆光或昏暗环境会导致图像特征模糊，需通过图像增强（如直方图均衡化）或红外摄像头适配解决。

遮挡问题：人员被设备、物品遮挡时，目标检测易漏检，需结合多摄像头视角融合或关键点检测（如只检测头部、肩膀）提升鲁棒性。

场景适配：不同场景（如工厂车间、变电站值班室）的人员着装、背景差异大，需通过场景化数据集微调模型，避免泛化能力不足。

三、主流算法方案对比

不同方案在准确率、实时性和部署成本上存在差异，需根据场景选择：