在物流园区中，货物吞吐量巨大、进出车辆频繁、人员流动复杂，安保工作任务繁重。园区岗亭保安负责进出车辆核查、货物出入单据查验、园区巡逻监控等工作。夜班期间，园区货物堆积如山，是盗窃分子觊觎的目标。保安一旦睡岗，外来人员和车辆可随意进出，货物丢失、车辆油料被盗等案件难以防范。
在图像识别算法层面，系统采用了深度学习目标检测与行为分析相结合的技术路线。前端采集的视频流首先经过人形检测网络，精准定位画面中值班人员的头部、躯干等关键区域；随后通过基于轻量级卷积神经网络的姿态估计模型，实时提取人体关键点坐标序列，对人员的坐姿、头部俯仰角、眼部开合状态进行多维特征建模。系统还引入了时序分析模块，通过滑动窗口机制对连续多帧的状态进行融合判断，能够有效区分短暂低头、闭眼休息与真正的持续睡岗行为，避免单帧误判。
睿如自研高精度图像识别检测技术，针对工业值守场景深度优化，融合多任务学习与场景自适应机制，在低光照、人员遮挡、姿态多样等复杂工况下仍保持极高识别准确率，为企业安全生产提供可靠的智能化守护。
