铁路值班室在岗状态管理解决方案

背景介绍

铁路调度室、值班室、信号楼等关键岗位，需要人员24小时保持高度警觉。

然而，夜班期间人员易出现打瞌睡、离岗等行为，传统巡查难以全覆盖。虽有视频监控，但依赖人工盯看，效率低且易漏报。

因此，需引入基于AI视频行为分析的在岗状态管理系统，自动识别睡岗、离岗、玩手机等违规行为，实时告警并记录，提升岗位纪律和运营安全。

方案介绍

本方案采用AI智能摄像机（内置神经网络处理器）对值班室进行实时监控。

摄像机通过深度学习算法，自动检测人员面部朝向、眼睛开闭、肢体动作等特征，识别睡岗（闭眼超时）、离岗（区域无人超时）、玩手机、打哈欠等行为。

当检测到违规时，摄像机边缘计算节点立即输出报警信号，通过现场声光提示、平台弹窗、短信等方式通知管理人员。

系统支持多路画面轮巡、历史录像回放、违规统计报表，实现岗位状态的可视化、智能化管理。

FEATURES OF THE SOLUTION

方案特点

AI边缘计算

摄像机内置1.0TOPS算力，实时分析视频流，无需后台服务器，降低延迟。

多行为精准识别

支持睡岗、离岗、玩手机、打哈欠、抽烟等行为检测，误报率低。

实时告警联动

检测到违规立即触发现场声光报警，并向平台推送信息，管理人员可远程喊话。

隐私保护设计

可设置隐私遮蔽区域，数据本地存储，符合合规要求。

统计报表与考核

自动记录违规事件时间、时长、次数，生成岗位状态报表，辅助绩效考核。

异常实时告警

体征异常或睡眠严重不足时，自动推送告警至调度及管理人员。

平台展示

铁路沿线边坡自动化监测系统平台是一种用于保障铁路安全的关键技术装备。它通过在边坡上安装各种感测设备，如位移传感器、倾角传感器等，实时监测边坡变形、位移和倾斜情况。采用先进的数据处理和分析算法，能够快速准确地检测出潜在的地质灾害风险，及时发出警报。平台还配备了远程监控与管理中心，运维人员可以通过这个中心实时查看边坡监测数据，并根据数据分析结果采取相应的应对措施。该平台具有自动化、智能化和实时性强等特点，可以为铁路运营安全提供保障，并避免潜在的灾害风险。

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