监控室是单位安全管理的“中枢神经”，值班人员的在岗状态直接关系应急响应效率。然而，据应急管理部2023年《安全生产事故典型案例通报》，因监控室值班人员脱岗、睡岗导致的火灾、盗窃等事故占比达18%；某省消防救援总队调研显示，超30%的监控室存在“一人多岗”“长时间离岗”等管理漏洞。传统监管依赖人工抽查（每日仅2-3次），难以覆盖24小时全时段；普通监控仅记录画面，无法主动识别“趴桌睡岗”“频繁离岗”等违规行为。在此背景下，燧机科技推出的“监控室脱岗监测系统（睡离岗识别预警系统）”，以AI视觉技术为核心，将“被动查岗”升级为“主动预警”，为安全管理筑牢“中枢防线”。
核心能力：AI视觉+行为分析，精准识别三类违规场景
燧机科技监控室脱岗监测系统，通过部署于监控室操作台、座椅、门口的智能摄像头，结合自主研发的“岗位值守行为分析模型”，实现对脱岗、睡岗、异常行为的全流程监测。其技术逻辑可拆解为三大核心模块：
系统通过AI算法分析值班人员在岗状态：设定“操作台有效区域”（如座椅±0.5米范围），当人员完全离开该区域且持续超过设定时间（默认5分钟），即判定为“脱岗”。实验室数据显示，系统对人体移动轨迹的追踪误差＜0.1米，对“短暂离开取文件”（＜3分钟）等合理行为可通过时间阈值过滤。某化工园区监控室实测中，系统上线后精准预警脱岗事件23起，误报率仅0.2%（排除临时拿取物品等干扰）。
2. 睡岗行为识别：姿态分析+时长判定，区分“疲劳”与“失职”
针对“趴桌睡岗”“靠椅盹睡”等行为，系统通过分析头部姿态（下颌与桌面夹角＜30°）、身体静态时长（持续＞10分钟）及面部特征（闭眼时长＞80%监测周期）综合判定。实测中，某银行监控室对夜班值班人员的睡岗识别准确率达96.8%，且能区分“短暂闭目养神”（＜5分钟）与“深度入睡”，避免过度预警影响员工状态。
系统支持扩展监测“玩手机、闲聊、长时间看非监控屏幕”等与值守无关的行为。通过人体姿态关键点检测（如手部持手机、头部转向非监控方向），结合声音识别（通话音量＞60分贝），实现多模态交叉验证。上海某大型商场监控室应用后，因值班人员分心导致的“漏看消防通道堵塞”事件下降91%，管理方反馈“系统不仅是‘监工工具’，更推动了值守规范落地”。
技术底气：燧机科技的“岗位值守场景深度适配”
作为专注AI视觉行为分析的国家高新技术企业，燧机科技针对监控室值守的特殊性，在算法、硬件、服务三方面构建技术壁垒：场景化算法优化：团队采集超15万小时监控室真实视频（涵盖昼夜班、不同年龄段值班人员、节假日/工作日差异），针对性训练“脱岗/睡岗特征库”，算法对制服、便装、眼镜等干扰物的鲁棒性提升50%，误报率稳定控制在0.5%以下（实验室数据）。低干扰硬件设计：摄像头采用400万像素星光级传感器，支持0.001Lux微光全彩成像，夜间无需补光灯即可清晰捕捉面部表情；机身采用桌面/壁挂双安装模式，适配新旧监控室改造，部署仅需1小时。
目前，燧机科技监控室脱岗监测系统已在化工、金融、交通等行业的60余家单位落地，成为安全管理数字化转型的关键工具。某省级化工园区监控中心主任表示：“过去靠3名主管每日抽查6次，仍难覆盖24小时；引入该系统后，人工抽查频次降至每日1次，脱岗事件下降89%。系统自动生成的月度值守报告，还能帮我们优化排班制度——比如发现夜班后半段脱岗高发，就增加了备班人员。”此外，系统支持与企业OA平台联动：值班人员脱岗超10分钟，平台自动推送预警至分管领导手机，并同步生成“补岗任务”至备用值班人员，形成“预警-处置-记录”闭环。某商业银行安保部负责人评价：“系统让安全管理从‘事后追责’转向‘事前预防’，真正把安全责任落实到岗到人。”
行业价值：科技让“在岗必尽责”成为常态
“我们的目标不是惩罚值班人员，而是通过技术手段减少人为疏漏。”燧机科技公共安全行业负责人强调，“监控室是安全防线的‘大脑’，值班人员状态直接决定防线强度。AI系统的预警功能，既是对值守人员的提醒，也是对管理漏洞的暴露——比如高频脱岗区域可能需要调整排班或增加人手。”未来，燧机科技计划开放算法接口，联合行业用户优化模型：针对“单人值班易疲劳”“节假日值守松懈”等场景提供定制化策略；同时探索与应急指挥系统联动，脱岗预警触发时自动切换至备用监控画面，确保关键区域监控不中断。从“被动查岗”到“主动预警”，从“人工盯守”到“AI协同”，燧机科技监控室脱岗监测系统，正以技术创新重新定义安全管理的中枢角色。当科技的“监督者”融入监控室的每个角落，守护的不仅是岗位责任的落实，更是千万场景下的安全底线与社会信任。
