壹合原码营业场所监控管理平台_员工行为监测预警系统

壹合原码营业场所监控管理平台

基于自研深度学习框架的实时行人分析工具，具有功能丰富，应用广泛和部署高效三大优势。支持图片/单镜头视频/多镜头视频多种输入方式，功能覆盖多目标跟踪、属性识别和行为分析。能够广泛应用于智慧交通、智慧社区、工业巡检等领域。支持服务器端部署及TensorRT加速，T4服务器上可达到实时。

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场景A：员工异常行为监控 icon

现状：对营业厅柜台工作人员在正常工作时间玩手机，睡觉，在离开工位时出现未摆放“暂停营业”标牌、办公电脑未锁屏，员工仪容仪表不得体等行为无法及时检测。

难点：

员工仪容仪表不得体行为难以量化判断；

员工违规时间发生及结束时间不易确定；

场景B：营业状况异常监控 icon

现状：对未按规定时间营业、营业员未准点上岗或非无人营业厅出现空岗，员工在工位的时长与员工在岗时间, 营业场所内各自助服务区的客户排队情况,无人营业厅内出现客户长时间滞留的情况等无法及时检测。

难点：

空岗检测:灵活的工作形式目标可能需要频繁进出规定区域,造成误报；

到岗检测:非正脸

场景C：客户异常行为监控 icon

现状：对人员聚集状况、客户面部表情，未经允许的摄录行为, 异常操作大厅设备,禁区非法闯入,外部人员操作内网系统行为等无法及时检测。

难点：

客户由于运动导致的模糊对物体检测造成很大影响，对算法实时性和硬件有较高要求；

操作设备时，行为是否违规,违规的起止时间不易定界,可能导致同一个违规事件期间产生多条违规记录。

场景D：设备设施运行状况监控 icon

现状：对设备频闪、黑屏或其他显示异常、监控设备状态等信息无法及时检测。

难点：数据搜集困难,引起设备异常时的方式较多样,已有数据无法较为全面覆盖；

建设目标中国邮政一体化智能监管平台 icon

系统架构图

智能视觉系统

智能化管控系统

客户异常行为监测
实时客户聚集、客户倒地，非法·摄录，损坏公物，非法闯入，非法操作德等行为，避免人员伤亡和机密泄露造成的企业损失

员工离岗/睡岗/玩手机检测
员工离岗/睡岗/玩手机检测

异常穿戴监测
实时检测工服、工号牌等必须穿戴物品，以及仪容仪表规范，提高生产安全，产品质量，和企业形象

设备状态检测
对电子设备设施运行状况进行监控，同时对视频监控设备本身的状态监测，支持多维度筛选过往的设备设施运行状况异常监控记录。

平台架构图

工作模式图

场景功能描述

算法优势

基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。

项目难点
异常行为数量繁多且难定义

精度要求高

图像识别环境较复杂干扰因素多

技术优势
数据采集

模型性能

模型迭代

高精度
识别准确率行业领先

高细粒度识别算法

算法升级优化

算法框架

邮政客户案例

智能校园—校园安全智能告警 icon

场景痛点
校园的安全安防都是人+摄像头的模式，事情发生之后才能进行处理，但是人不可能24h能盯得住每个安防角落，人也有疲惫的时候，所以往往只有在事情发生之后才能进行处理，往往容易酿成大祸。

方案功能
比如打架行为分析识别、跌倒事件分析识别、求救识别、人员聚集密度分析识别、攀爬识别、登高识别（桌椅/窗台）、独处检测识别、异常徘徊行为分析识别、手持物体识别（手机/刀具等）。

方案效果
可以不用改变原有的安防系统，非侵入式集成，符合智慧校园的政策趋势。

解决方案
通过在摄像头后加入识别系统，将指定比较危险的动作姿态进行识别，然后告警，可以将隐患提前暴露出来，将危险提前告警，避免陷入纠纷。

智慧工厂—工厂人员违规行为检测 icon

场景痛点
工厂人员管理一直是工厂正常运营的重要管理模块使用计算机视觉技术，在工厂实现工作服穿戴检测、员工到岗和离岗检测、员工疲劳检测等人员管理的场景 AI 化，可以帮助客户提升工厂人员管理效率并降低企业管理成本。

方案功能
穿戴检测识别（防护服、面罩、手套），离岗检测识别（离岗时长），疲劳检测识别（眼疲劳、打哈欠、打盹儿等）穿戴检测识别、身份检测（人脸识别）等。

方案效果
可以不用改变原有的安防系统，非侵入式集成，暴露工厂作业时潜在隐患，提高管理效率，降低管理成本。

解决方案
通过在摄像头后加入识别系统，将指定违规的动作或姿态进行识别，然后告警，可以将隐患提前暴露出来，将危险告警，避免员工误操作造成损失。

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数据采集

数据可视化

数据分析

报警管理

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