人员离岗睡岗自动识别系统依据机器学习智能视频分析技术，人员离岗睡岗自动识别系统全自动识别职工的岗位状态。人员离岗睡岗自动识别系统一旦发现员工不在工作岗位的时间超出规定设置时间，系统会把报警信息传送到后台并同步信息到相关人员的手机上，随后通过现场视频监控摄像机语音提醒，让员工马上回到岗位，防止工作人员粗心大意带来的损失。
YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：
提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求
Backbone:
骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
Head： Head部分较yolov5而言有两大改进：1）换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离 2）同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free
Loss ：1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2）并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)
Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度
未经领导允许擅自离岗睡岗会带来很多潜在危害：1. 化工厂里面的生产设备一直在运作，工作人员轮替倒班。擅自睡岗离岗会造成生产中需要调整的时候工作人员无法马上立即到位，容易造成生产事故。2.对操作员工自身也不好。化工企业有许多机器设备，迷迷糊糊醒来时，思维逻辑不集中使用设备时，容易造成安全生产事故，操作过程也会对工作人员自身造成一定的损害。
class Conv(nn.Module):
# 标准的卷积 参数(输入通道数, 输出通道数, 卷积核大小, 步长, 填充, 组, 扩张, 激活函数)
default_act = nn.SiLU() # 默认的激活函数
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) # 2维卷积，其中采用了自动填充函数。
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) # 使得每一个batch的特征图均满足均值为0，方差为1的分布规律
# 如果act=True 则采用默认的激活函数SiLU；如果act的类型是nn.Module，则采用传入的act; 否则不采取任何动作 （nn.Identity函数相当于f(x)=x，只用做占位，返回原始的输入）。
self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()
def forward(self, x): # 前向传播
return self.act(self.bn(self.conv(x))) # 采用BatchNorm
def forward_fuse(self, x): # 用于Model类的fuse函数融合 Conv + BN 加速推理，一般用于测试/验证阶段
return self.act(self.conv(x)) # 不采用BatchNorm人员离岗睡岗自动识别系统能够对值勤重点岗位的工作状态开展24小时及时识别查验，人员离岗睡岗自动识别系统能够对某些区域的值班人员开展睡岗.离岗.缺岗.玩手机.抽烟和其它行为进行识别。提升工作时间内的整体管理效率，降低不必要的损失。
