看守所人員行為分析預警系統充分利用了看守所現場已安裝的攝像機作為數據采集終端，看守所人員行為分析預警系統覆蓋了監舍、洗手間、圍墻、走廊、值班崗位、習藝樓以及活動場所等各個關鍵場景，確保無監控死角。當檢測到人員出現打架斗毆、靜坐不動、離床、攀高、獨處、聚眾、倒地等異常行為時，系統會立即觸發警報，并將相關視頻片段和警報信息發送給管理人員，以便及時采取措施。隨著技術的不斷發展和優化，該系統將在未來的看守所管理中發揮更加重要的作用，為構建更加安全、高效的監管環境奠定堅實基礎。


在現代看守所管理中，保障場所的安全與秩序是至關重要的任務。傳統的人工監控方式存在諸多局限性，如監控人員疲勞、注意力分散等問題，難以實現對看守所內人員行為的全面、實時、精準監控。因此，引入先進的技術手段，構建一套高效、智能的人員行為分析預警系統顯得尤為迫切。本文介紹的基于 YOLOv12+RNN 深度學習算法的看守所人員行為分析預警系統，正是為解決這一問題而設計的創新解決方案。這不僅能夠確保看守所的值班制度得到有效執行，還能有效防止因值班人員的失職而導致安全事件的發生，從而提高看守所的整體安全管理水平。


看守所人員行為分析預警系統能夠對看守所內人員的行為進行 7×24 小時實時監測。在監舍內，可以精準監測到人員是否離床、攀高，防止出現自傷、自殘等危險行為；在活動場所，能夠識別聚眾、打架斗毆等異常情況，及時制止群體性沖突事件的發生；在洗手間等相對私密的區域，也能監測到人員是否長時間靜坐不動，避免因突發疾病等情況得不到及時救治。除了對在押人員的行為進行監測外，該系統還能夠實時監測值班人員的工作狀態。通過分析值班人員在崗位上的行為，系統可以判斷其是否存在離崗、睡崗或缺崗等違規行為。一旦發現異常，系統會立即發出警報，提醒管理人員及時處理。