目前，为了监督生产车间工人的行为，大部分车间都安装了视频监控设备。然而，手动监督视频录像需要耗费大量人力，而监督人员一旦疲劳就可能出现漏检，导致事故的发生。为了解决这个问题，将人工智能技术和视频监控融合到生产车间各个环节中，可以有效减少违规行为数量，及时发现潜在的事故隐患，并提高车间的智能化管理水平。
通过对工厂车间的视频监控系统进行升级，可以实时检测和分析工人的个人行为，例如擅自离岗、使用手机、区域入侵、吸烟以及不佩戴劳保服等违规行为。当违规行为被识别时，工厂人员违规行为识别系统会立即抓拍并报警。违规行为的截图和视频会保存到数据库系统中生成表格，并推送给后台人员进行妥善处理，及时纠正不符合操作规范的行为。
人工智能图像处理技术中的人体动作行为识别技术在智慧监控中发挥了重要作用。在视觉跟踪过程中，可以通过相邻帧的关联算法实现目标跟踪，或者通过全局关联算法对所有帧进行质检来实现目标跟踪。这种视频实时人体动作行为跟踪方法具有高效和低成本的优势。视觉人体关键点定位识别技术的应用实现了精准动作判断和轨迹预测，不需要佩戴和标记，打破了原有惯性定位识别和光学识别的局限性。
通过将人工智能技术与视频监控相结合，我们可以有效实现生产车间的智能化管理。这样不仅可以减少工人的违规行为，提高工作效率，而且可以及时发现并纠正潜在的事故隐患，确保生产环境的安全。经过智能化管理的生产车间将更加高效、安全，为企业的发展提供坚实的支持。
