在智慧油田的建设进程中，人员管理是保障生产安全的核心环节之一。油田生产区域内的岗位值守人员肩负着监控设备运行、处理突发状况的重要职责，其在岗状态直接关系到生产流程的稳定性与安全性。然而，传统的人员管理方式在监督值守人员工作状态时，常面临效率低下、覆盖不全等问题，尤其是睡岗等违规行为难以被及时发现，给油田生产埋下安全隐患。在此背景下，基于 AI算法的睡岗行为自动识别系统应运而生，为智慧油田的人员管理注入了科技动力。

一：传统人员管理方式的局限性

　　传统油田在人员管理中，多依赖人工巡检、视频回放抽查等方式监督值守人员状态。人工巡检受限于巡检频率和范围，难以实现 24 小时不间断覆盖，对于偏远区域的岗位更是鞭长莫及。而视频回放抽查属于事后监督，往往在事故发生后才发现睡岗等违规行为，无法及时制止风险。此外，人工判断存在主观性差异，可能因疲劳、疏忽导致漏检，难以形成标准化的管理体系。

　　在油田生产中，关键岗位如集输站、泵站、中控室等的值守人员若出现睡岗行为，可能错过设备异常信号、压力波动警报等关键信息，延误故障处理时机，甚至引发设备损坏、油气泄漏等严重事故。因此，亟需一种高效、精准的技术手段，实时监测值守人员状态，杜绝睡岗等违规行为。

二：AI算法如何识别睡岗行为

　　AI睡岗识别系统通过“前端感知 + 智能分析”的协同模式，实现对值守人员状态的实时监测。系统在岗位操作台、监控室等关键位置部署高清智能摄像头，这些设备具备红外夜视功能，可在白天、夜间等不同光照条件下清晰捕捉人员的面部特征与肢体动作。摄像头采集的视频流通过专用网络实时传输至后端 AI分析平台，确保数据处理的时效性。

　　AI分析平台的核心是基于计算机视觉的深度学习算法，该算法经过海量样本训练，能够精准提取人体姿态特征与行为模式。例如，通过识别人员的眼睛闭合状态、头部倾斜角度、肢体静止时间等关键指标，构建 “正常值守” 与 “睡岗” 的行为模型。当系统检测到人员连续闭眼超过预设时长、头部下垂角度大于阈值，或肢体长时间无明显动作时，会自动触发睡岗行为判定机制。

　　为避免误判，算法还具备环境适应性学习能力。它能区分人员短暂低头记录数据、揉眼等正常动作与真正的睡岗行为，同时排除光线变化、蚊虫干扰等外部因素的影响。系统可根据不同岗位的工作特性，灵活调整判定参数，如中控室岗位与野外巡检岗的判定阈值可差异化设置，确保识别结果的准确性。

三：睡岗识别系统的联动响应机制

　　一旦 AI系统判定睡岗行为，会立即启动多层级响应机制。首先，在现场发出声光报警，通过岗位终端的语音提示 “请保持清醒”，及时唤醒值守人员；其次，系统将警报信息推送至管理人员的手机 APP 与监控中心大屏，同步显示睡岗人员的姓名、岗位、持续时间及实时画面，便于管理人员快速处置；最后，系统自动记录事件全过程，生成包含时间、地点、行为截图的违规报告，为后续考核提供客观依据。

　　对于多次出现睡岗行为的人员，系统可结合其历史数据进行风险预警，提示管理人员开展针对性的安全教育或岗位调整。这种“实时预警 + 事后追溯”的闭环管理模式，不仅能及时制止违规行为，还能推动人员管理从 “被动处罚” 向 “主动预防” 转变。

四：实际应用中的显著价值

　　某油田在试点应用 AI睡岗识别系统后，取得了显著的管理成效。系统上线三个月内，关键岗位的睡岗行为发生率下降了 82%，因人员疏忽导致的设备异常处置延迟事件减少 65 起。管理人员无需频繁到岗巡查，人力成本降低约 30%，同时避免了夜间巡检的交通安全风险。

　　在合规管理方面，系统生成的电子报告可直接对接油田的管理系统，实现考勤与违规记录的自动化统计，杜绝人为篡改数据的可能。此外，系统积累的行为数据还能为优化排班制度提供参考，例如通过分析不同时段的睡岗发生率，合理调整轮班时长，减少因疲劳导致的违规行为。

　　AI算法在睡岗识别中的应用，是智慧油田人员管理数字化转型的重要体现。它不仅通过技术手段筑牢了安全生产的第一道防线，更推动了管理模式的革新，让油田人员管理更加精准、高效、人性化。