技術概述

缺席偵測是一種基於AI的影像分析技術，旨在判斷人員是否在指定的崗位、工作站、服務櫃檯或其他需要持續或預定出勤的位置上。

典型的監控地點可以包括接待處、保安崗位、入口閘門、服務櫃檯、生產站、控制台及其他操作崗位。

與許多檢測特定物體或行為的影像分析技術不同，缺席偵測識別的是預期人員的缺席。

該技術結合了基於AI的人員偵測、預定的監控區域和可配置的缺席時間。當在指定區域內長於允許時間未偵測到人員時，系統將生成一個缺席偵測事件。

缺席偵測如何運作

AI持續處理來自監控攝影機的影像，並偵測受監控場景中的人員。

特定區域被配置為必要的工作崗位，作為缺席偵測區域。分析系統會持續評估是否有人在此區域內。

基本的偵測邏輯可以表示為：

人在場 → 正常狀態

人離開 → 缺席計時開始

人在門檻前返回 → 計時重置

人超過門檻時間未返回 → 缺席偵測事件

這種空間和時間分析的結合防止系統在員工短暫離開工作位置時產生不必要的警報。

基於AI的人員檢測

人員檢測是缺席檢測的基礎。

AI分析影像並識別與人體相關的視覺特徵。然後，可以根據配置的監控區域評估檢測到的人員。

對於缺席檢測，系統不一定需要確定人員的身份。其主要目的是判斷所需區域是否有人員佔用或無人看管。

這使得該技術適用於需要人員存在但不需要個人識別的應用場景。

監控區域

正確配置監控區域是缺席檢測中最重要的元素之一。

該區域應代表人員在執行其職責時合理預期可見的區域。

例如，在接待櫃檯，監控區域可能包括椅子和櫃檯後的正常工作區，而不僅僅是某一個精確位置。

在安全門，該區域可能涵蓋警衛亭或指定的觀察區域。

在生產站，該區域可以對應於操作員在操作設備時通常站立或坐下的區域。

提供足夠的空間以便正常移動有助於防止因員工在其工作站內改變位置而被視為缺席。

可配置的缺席持續時間

時間閾值是技術的關鍵組成部分。

在大多數環境中，人員可能會在短時間內合法地離開其精確位置。接待員可能會取回文件，保安可能會簡短檢查附近的東西，或操作員可能在周圍的工作區域內移動。

因此，在人員從檢測區域消失後立即生成事件會創建不必要的警報。

相反，缺席檢測使用可配置的持續時間閾值。

例如，如果缺席閾值設置為 60 秒，則當監控區域變得無人佔據時，系統開始計時。如果人員在 60 秒內返回，則不會生成缺席事件。

如果區域在配置的閾值之外保持無人佔據，系統會生成事件。

這允許組織根據每個監控崗位的要求來定義什麼構成有意義的缺席。

出勤與缺勤狀態分析

缺勤檢測可以理解為一種基於狀態的分析過程。

監控區域在兩個主要狀態之間轉換：

佔用 — 在設定的區域內偵測到有人。

未佔用 — 目前在設定的區域內未偵測到任何人。

然後將時間應用於未佔用狀態，以確定是否應將其視為可執行的缺勤事件。

這種方法比將每次人員消失都視為警報條件更具可靠性。

返回工作崗位

當人員返回監控區域時，分析系統會偵測到重新出現的存在，並重置或終止缺勤條件。

根據系統配置，人員返回也可能被記錄為事件的結束。

這使得監控系統能夠建立事件時間線，例如：

14:32:10 — 工作崗位無人值守

14:33:10 — 超過設定的缺勤閾值

14:33:10 — 生成缺勤事件

14:36:25 — 人員返回監控崗位

這些資訊可以幫助操作員進行即時監控和後續調查。

身份獨立偵測

缺席偵測不會固有地判斷占用工作站的人是否為特定指派的員工。

例如，如果接待員離開而另一個人仍留在配置的接待區域，基本的缺席偵測可能會繼續認為該位置被占用。

因此，這項技術回答的問題是：

“此位置是否有人在？”

而不是：

“特定指派的人是否在此位置？”

需要特定員工驗證的應用程序將需要額外的識別技術或與其他系統集成。

在設計和配置應用程序時，這一區別很重要。

事件生成與整合

一旦監控區域超過配置時間未被占用，分析系統將生成缺席偵測事件。

該事件可以整合到更廣泛的ACTi影像監控工作流程中，並可用於：

• 向操作員或監督員顯示警報
• 突出顯示相應的監控攝影機
• 觸發或標記影像錄製
• 生成警報或通知
• 創建事件記錄以供日後搜尋
• 提供相關影像以供驗證
• 啟動其他配置的操作流程

這使得監督員能夠專注於實際的例外情況，而不是通過即時影像持續觀察多個工作站。

攝影機擺放與影像要求

可靠的人員偵測在很大程度上依賴於攝影機的擺放位置與影像品質。

攝影機應提供監控工作站及人員通常執行職責區域的清晰且一致的視圖。

重要的安裝考量包括：

• 清晰可見的監控工作站
• 影像中人員的足夠大小
• 適當的攝影機視角
• 足夠且一致的照明
• 適當的影像解析度與壓縮品質
• 家具、設備、門或其他物件的最小遮擋
• 正常人員移動的適當覆蓋範圍

攝影機應定位於使正常執行職責的人員能被AI充分看到。

遮擋考量

遮擋對於缺席偵測尤為重要，因為被遮擋的人員可能在分析系統中顯示為空的工作站。

例如，接待員可能部分被高櫃台遮擋，保安可能被亭子的結構遮住，或者生產操作員可能移動到機器後面。

如果AI無法獲得足夠的人員視覺證據，則監控區域可能暫時顯示為無人。

因此，攝影機定位與偵測區域設計應最大限度地減少可預測的遮擋。

坐著的員工

某些應用涉及員工大部分工作時間都是坐著的情況。

坐著的人可能會呈現出與站立或行走的人不同的視覺特徵，特別是在桌子或櫃檯遮住下半身的情況下。

因此，攝影機應提供足夠的可見性，以可靠地檢測到人的上半身。

接待桌和服務櫃檯應仔細評估，因為高櫃檯、電腦顯示器、隔板和家具可能會顯著降低人的可見性。

多人

基本缺席檢測的主要要求通常是在指定區域內至少有一個人存在。

如果有多個人進入監控區域，只要滿足所需的存在條件，崗位就保持有人。

如果另一個人仍在監控區域內，一個人的消失不一定會產生缺席事件。

需要特定人數或特定個體驗證的應用代表不同的分析需求，可能需要額外的技術。

環境因素

多種環境條件可能影響檢測效能，包括：

• 光線不足或光線變化
• 強烈的背光
• 陰影
• 低解析度影像
• 過度的影像壓縮
• 部分身體遮擋
• 反射或透明隔板
• 影像中的非常小的物體
• 不尋常的攝影機角度
• 家具或工作站佈局的變化

因此，應在代表性的操作條件下評估檢測效能。

避免誤報缺席事件

適當的系統配置可以顯著減少不必要的缺席警報。

重要考量包括：

• 定義足夠大的監控區域以涵蓋正常的工作移動
• 選擇合適的缺席持續時間
• 提供清晰的攝影機視野以監控坐著和站著的員工
• 避免頻繁視覺障礙的區域
• 考慮到合理的短期離崗行為
• 在正常日常運行中測試配置

過小的檢測區域或過短的缺席閾值可能會在員工正常工作時產生不必要的事件。

即時處理

缺席檢測持續評估配置的監控區域的佔用狀態。

人員檢測本身可以持續進行，而配置的缺席計時器決定何時將未佔用狀態轉化為可操作的事件。

因此，有效的警報時間可以概念化為：

人員離開監控區域 配置的缺席持續時間 → 缺席檢測警報

這允許系統管理員根據應用優先考慮快速通知或對短暫合理缺席的更大容忍度。

隱私和身份

缺席檢測可以在沒有面部識別或其他生物識別身份驗證的情況下運行。

分析的目標是確定人員是否在指定的工作區域內，而不是確定個人的身份。

這種身份獨立的方法允許技術提供自動化的操作監控，同時限制分析過程所需的個人信息量。

組織仍應根據適用的工作場所監控、隱私、勞工和資料保護要求部署此技術。

技術優勢

AI 驅動的缺席偵測將監控攝影機轉變為自動化的工作站在位監控裝置。

主要技術優勢包括：

AI 基於人員偵測 持續的工作站佔用監控 可配置的監控區域 可配置的缺席持續時間 自動過濾短暫缺席 即時事件生成 與錄影、警報和通知的整合 基於事件的影像搜尋和調查 無需持續操作員觀察的多個崗位監控 無需個人身份識別的操作 效能考量

缺席偵測是一種 AI 輔助技術，其可靠性取決於系統在配置區域內一致偵測人員的能力。

能見度不佳、遮蔽、不合適的攝影機角度、不足的主體尺寸、光線變化或不當的偵測區域配置可能導致人員暫時無法被偵測到，並可能創造出錯誤的缺席情況。

反之，另一個人進入監控區域可能導致基於存在的系統即使原指派的員工不在，仍然認為工作站被佔用。

因此，系統設計者應仔細考慮在預期應用中“在位”的意義，並相應地配置攝影機視野、監控區域和缺席閾值。

建議在代表性的工作條件下進行測試和調整，然後再部署。

結論

AI 驅動的缺席偵測使監控系統能夠自動判斷指定工作崗位何時無人看管，並將長時間的缺席轉化為可操作的操作事件。

通過結合 AI 基於人員偵測、可配置的監控區域、佔用狀態分析和基於時間的閾值，該技術可以區分有意義的缺席和普通的短期工作站周圍移動。

當部署適當的攝影機定位、適當的區域配置和仔細選擇的缺席持續時間閾值時，缺席偵測提供了一種有效的方法來監控接待台、安保崗位、服務櫃檯、生產站以及其他人員在位重要的位置。

自動缺席偵測對於商業和安全管理非常有幫助。

保全人員離開崗位或機場安檢點缺席的情況，會造成嚴重的安全風險。自動警報能幫助主管立即處理情況。

工廠生產線上缺席的員工會中斷生產流程。在結帳櫃檯或接待處缺席的員工會對業務不利，因為顧客需要等待，甚至有時會在未購買的情況下離開。

可以使用 ACTi 的缺席偵測攝影機搭配 ACTi 的 ZNR 系列 NVR 或 Windows 系統的 NVR 3 伺服器。影像管理系統 (VMS) 將從攝影機接收缺席偵測警報，並透過影像彈出、聲音警報、發送電子郵件警報等方式處理事件。
此外，一些最新的 ZNR 系列 NVR 伺服器內建缺席偵測功能 - 即使使用沒有內建 AI 的一般監控攝影機，仍然可以透過 NVR 端的 AI 功能執行缺席偵測。
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