疲劳打哈欠闭眼睡觉识别系统

在工业生产、交通运维、电力监控等场景中，工作人员因疲劳导致的注意力分散、反应迟缓，是引发安全事故的重要诱因。据应急管理部统计，约35%的重大操作事故与作业人员疲劳状态相关。如何高效监测疲劳迹象、及时预警干预？燧机科技推出的疲劳打哈欠闭眼睡觉识别系统，以深度学习算法为核心，为安全生产提供了智能化解决方案。

一、技术底座：YOLOv12+Transformer，让疲劳特征“无处遁形”

燧机科技该系统基于YOLOv12目标检测算法与Transformer时序建模架构疲劳打哈欠闭眼睡觉识别系统基于YOLOv12和Transformer架构深度学习算法，疲劳打哈欠闭眼睡觉识别系统通过集成AI大模型，实时捕捉工作人员面部表情，分析眼睛开合程度、眨眼频率、头部姿态以及面部表情等特征。当工作人员出现打哈欠、闭眼时间过长、点头等疲劳症状时，摄像头会及时抓拍并发出警报提醒，避免其他事情的发生。

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。双模型协同下，系统对“打哈欠时长超1.5秒”“闭眼持续时间超2秒”“点头频率＞1次/秒”等典型疲劳行为的综合识别准确率，在实验室模拟场景中达到98.6%。

二、核心功能：从“被动记录”到“主动干预”的安全闭环

区别于传统监控仅记录画面的局限，燧机科技疲劳监测系统构建了“检测-分析-预警-追溯”的全流程能力：

1.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

目前，该系统已在汽车制造、物流仓储、电力巡检等场景落地。以某大型汽车总装车间为例，引入系统后：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。“以前靠人工盯着监控，眼睛都花了还可能漏看。现在系统自动报警，我们处理疲劳事件更及时，车间安全氛围明显变好了。”该车间安全主管反馈道。

四、燧机科技：深耕AI视觉，让安全监测更“懂人”

作为国内较早布局工业AI视觉的企业，燧机科技依托自研算法框架与百万级疲劳样本库，持续优化系统适配性：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）。

结语：AI不是替代，而是更可靠的安全伙伴

在“机器换人”的浪潮中，燧机科技疲劳监测系统并非要取代安全管理人员，而是通过技术赋能，将“经验判断”升级为“数据决策”。从实验室到车间，从单一功能到场景融合，这套系统正用每一次精准预警，为作业人员的生命安全筑牢科技防线。