筑牢监管安全防线 —— 智慧监狱人员异常行为检测算法

一、应用场景痛点

       · 发现难—响应滞后：异常突发隐蔽，人工监控难以及时察觉，错失处置先机。

       · 死角多—覆盖不足：监控点位庞杂，物理盲区客观存在，人工巡检难周全。

       · 易漏判—效率低下：夜间值守易疲劳，注意力下降导致漏报，人力成本高。

       · 介入难—手段缺失：监舍/禁闭室等特殊区域缺乏“全时段、无接触”的动态管控能力。

二、异常行为检测算法实现路径

       本系统基于单帧分析与多帧追踪，融合 YOLOv8 目标检测、RTMPose 姿态估计与多维规则逻辑，构建三级判别体系：

       · 人员定位与分类：利用 YOLOv8 实时定位并区分“狱警”与“在押人员”，自动过滤背景干扰（如桌椅）。

       · 电子围栏监测：结合 ROI 区域标定（监区围墙、盲区等），通过坐标比对实时判定越界行为。

       · 骨骼关键点：接入 RTMPose 提取全身关键点（肩、髋、膝等）。

       · 动静特征融合：结合轨迹追踪技术，捕捉静态体态（倒地、弯腰）与动态交互（挥拳、奔跑、对抗）特征。

       · 跌倒/躺卧：检测人体高宽比、躯干角度或头部过低。

       · 暴力冲突：检测双人骨骼重叠度、肢体剧烈摆动且轨迹呈对抗性。

       · 越界行为：人员边界框中心点落入预设禁区坐标范围。

图1 跌倒、躺卧检测效果

图2 暴力冲突检测效果

图3 越界行为检测

       构建基于风险等级的自动响应机制：

       · 分级精准推送：一般预警（如跌倒）仅推送至监区值班端；高危预警（如冲突、越界）同步上报指挥中心与狱警移动终端，即时弹窗实时画面。

       · 自动取证归档：自动记录时间、地点及人员身份，同步截取关键帧与 30 秒现场视频存入数据库，实现执法全过程的证据固化与回溯。

三、技术优势

       · 无需大量标注：规则+姿态双驱动，低成本快速冷启动。

       · 极致轻量高效：支持边缘计算部署，30帧/秒实时推理。

       · 设备全面兼容：利旧现有摄像头，插件式接入，部署极简。

       · 场景灵活定义：分区域（如监舍/围墙）独立设置阈值，精准抗扰。

       · 全并行识别：单画面同步检测多目标、多类异常行为。

       · 监舍内部：全时段监测夜间独处场景，实时预警跌倒与自伤行为，有效填补监管盲区。

       · 放风场/活动区：针对高密度动态场景，实时锁定群体冲突与违规攀爬，解决复杂管控难题。

       · 围墙周界：严守监狱最后防线，精准识别并秒级预警靠近与翻越行为，坚决杜绝脱逃风险。

       监狱异常行为检测不仅是 “看得见”，更是 “早发现、判得准、快响应”。通过轻量级视觉 AI 算法，我们希望为监狱监管工作注入科技动能，既守护在押人员的基本安全，也为坚守一线的狱警筑起 “安全屏障”。智慧监狱的建设，不止于硬件升级与制度完善，更来自每一帧监控画面的智能守护 —— 让风险止于未发，让监管更有温度、更具效率。

通讯员 | 杜宇佳

来   源 | 创新中心

审   核 | 市场部