疲劳打哈欠闭眼睡觉识别系统
发布时间：2025年10月28日 16:11:17来源：燧机（上海）科技有限公司
一、技术底座：YOLOv12+Transformer，让疲劳特征“无处遁形”
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YOLOv12：快速锁定面部区域 作为当前主流的轻量级目标检测模型，YOLOv12在实验室环境下实测，对人脸的检测速度可达120帧/秒，即使在复杂光照（如车间强光、夜间补光）或遮挡（如安全帽、口罩）场景下，仍能精准框选面部ROI（感兴趣区域），为后续分析提供基础。 - •
Transformer：捕捉动态疲劳特征 区别于传统单帧分析，系统引入Transformer架构处理连续视频流，通过自注意力机制学习眨眼频率、头部姿态（如点头频率）、眼睛开合程度等特征的时序关联。例如，连续3次眨眼间隔小于0.3秒（实测阈值），或头部连续下垂超过2秒，系统即可判定为疲劳信号。
二、核心功能：从“被动记录”到“主动干预”的安全闭环
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多维度特征采集 支持7×24小时实时捕捉工作人员面部表情、眼睛开合度（精确到像素级变化）、眨眼频率（次/分钟）、头部偏转角度（±15°敏感检测）等12项关键指标，覆盖打哈欠、闭眼、点头、眯眼等9种疲劳表现。 - 2.
分级预警机制 检测到轻度疲劳（如偶尔闭眼）时，系统触发屏幕弹窗提示；确认中度疲劳（连续闭眼超2秒）则同步发出蜂鸣警报；重度疲劳（如打哈欠伴随低头）立即推送至管理人员手机端，并抓拍3-5张高清照片留存证据。 - 3.
数据管理与追溯 所有预警记录、抓拍图片自动存储至云端，支持按时间、人员、场景标签筛选查询，便于企业复盘疲劳高发时段，优化排班制度或调整工作强度。
三、落地价值：从“事后追责”到“事前预防”的安全管理升级
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疲劳相关操作失误率下降42%（企业内部3个月数据统计）； - •
安全管理人员巡查效率提升60%，可将更多精力投入隐患排查； - •
因疲劳导致的小型事故归零，季度安全考核评分从85分提升至98分。
四、燧机科技：深耕AI视觉，让安全监测更“懂人”
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环境兼容性强：支持室内/半室外场景，兼容4K/8K摄像头，适配主流品牌（如海康威视、大华）设备； - •
定制化服务：可根据行业需求扩展检测指标（如结合心率监测手环数据交叉验证）； - •
合规与隐私保护：遵循GDPR及国内《个人信息保护法》，面部特征经脱敏处理后存储，仅授权人员可访问原始数据。
