看守所行為智能分析預警系統基于先進的 YOLOv11+RNN 深度學習算法，看守所行為智能分析預警系統充分利用看守所現場已安裝的攝像機，實現對監舍、洗手間、圍墻、走廊、值班崗位、習藝樓以及活動場所等各個場景下人員行為的 7×24 小時實時監測與預警。在監舍內，該系統能夠精準監測到靜坐不動、離床、攀高、獨處等行為。例如，當一名囚犯長時間靜坐不動時，系統會自動識別并發出預警，以便管理人員及時了解情況，防止囚犯出現自傷、自殘等危險行為。

在現代看守所管理中，保障看守所安全、規范監管行為以及提高管理效率是至關重要的任務。隨著人工智能技術的飛速發展，看守所行為智能分析預警系統應運而生，為看守所管理帶來了革命性的變革。看守所行為智能分析預警系統對人員離崗、睡崗、缺崗等行為進行監測。通過實時監測值班人員的工作狀態，確保看守所的值班制度得到有效執行，提高看守所的安全管理水平。一旦發現值班人員出現離崗、睡崗或缺崗等違規行為，系統會立即發出警報，提醒管理人員及時處理，防止因值班人員的失職而導致看守所安全事件的發生。

看守所行為智能分析預警系統對于離床行為，系統也會進行實時監測，確保囚犯在規定時間內遵守作息制度。攀高行為更是看守所安全管理中的重點，系統一旦檢測到此類行為，會立即發出警報，以便管理人員迅速采取措施，防止囚犯攀爬監舍設施，避免發生意外事故。獨處行為的監測則有助于管理人員及時發現囚犯之間的矛盾和沖突，防止出現欺凌、霸凌等不良行為。在洗手間場景中，系統對入廁超時和尾隨行為進行監測。

看守所行為智能分析預警系統對于圍墻和走廊場景，系統能夠監測攀高、雙警戒線、聚眾、打架、倒地等行為。攀高行為的監測可以有效防止囚犯攀爬圍墻企圖越獄，保障看守所的安全。雙警戒線的監測確保了看守所內的警戒區域不受侵犯，維護了看守所的正常秩序。聚眾行為的監測有助于管理人員及時發現囚犯之間的異常聚集，防止出現群體事件。打架行為的監測則能夠及時制止囚犯之間的暴力沖突，維護看守所內的和諧穩定。