思通数科-技术博客

一、方案整体概述  

随着商业综合体加速向智能化与精细化管理转型，传统保洁模式面临三大核心挑战：人员监管效率低、清洁质量评估难、突发事件响应慢。针对这些问题，本系统基于计算机视觉、行为识别、图像分割与深度学习技术，构建了一套覆盖人员管理、作业监督、环境评估与应急响应的智能管理体系。  

通过部署前端智能摄像头与后端AI算法平台，系统可实时监测并分析以下多维度数据：  

- 人员行为状态：包括到岗情况、工作路径、操作规范等  

- 环境质量指标：如卫生死角、污染区域、设施表面洁净度  

- 应急事件处理：液体泼洒、垃圾溢出等突发状况的响应时效  

系统支持按区域、人员、时间等维度生成考核报告，助力管理方实现：  

- 数据化考核：量化评估保洁人员工作效能  

- 可视化监管：实时查看各区域清洁状态与人员动态  

- 智能化调度：基于数据分析优化资源配置  

- 标准化评分：建立统一的清洁质量评估体系  

二、核心功能实现

1. 人员与作业监管

- 在岗状态监控

  - 通过人脸识别技术验证保洁员身份，实时追踪在岗情况  

  - 检测擅离职守、长时间滞留休息区等异常行为  

- 工作路径追踪  

  - 采用DeepSORT多目标跟踪算法，记录人员移动轨迹  

  - 统计区域覆盖频次与停留时间，识别漏检或重复路径  

- 安全与服务监督  

  - 检测高空作业设备使用规范性、湿滑区域警示牌放置情况  

  - 识别工装穿戴合规性、服务礼仪问题（如与顾客冲突）  

2. 环境质量评估

- 垃圾滞留识别

  - 基于目标检测（YOLO系列）与图像分割模型（如Segment Anything）  

  - 判断垃圾桶溢流状态，分析地面杂物滞留时间  

- 地面清洁度检测  

  - 采用ResNet分类模型与Unet分割网络  

  - 识别水渍、污渍、脚印等污染区域，结合地面材质生成评分  

- 设施表面洁净度分析

  - 高分辨率纹理检测算法精准识别镜面、玻璃、金属表面的指纹与灰尘  

  - 输出污染热力图，定位重点清洁区域  

3. 突发事件响应

- 实时检测液体泼洒、呕吐物等突发污染事件  

- 结合时间戳记录处置时效，自动生成响应效率报告  

三、工作量与轨迹统计  

用户需求痛点

- 无法量化保洁人员在跨区域移动中的实际工作量  

- 存在空岗、重复路线、漏检区域等管理盲区  

- 依赖人工统计，数据准确性低且效率低下  

系统解决方案

1. 轨迹追踪与可视化

   - 部署视频监控与目标跟踪算法（如ByteTrack）  

   - 生成时间轴路径图与热力图，直观展示人员移动规律  

2. 频次与效能分析

   - 在监控画面标注虚拟检测线，统计特定点位（如休息区至垃圾站）的往返次数  

   - 计算停留时间、移动距离等参数，评估工作强度  

3. 违规行为识别

   - 检测长时间滞留非责任区域、无效短距离移动等异常模式  

   - 自动标记任务漏检区域并生成预警  

4. 数据报表输出

   - 按日/周/月生成工作量报告，包含路径覆盖率、有效工时等指标  

   - 支持导出PDF/Excel格式，适配绩效考核需求  

四、实施效益  

- 管理效率提升：区域漏检率降低90%，考核数据生成效率提高8倍  

- 质量标准统一：清洁评分离散度从35%降至8%  

- 成本优化：减少30%人力巡检需求，降低设备空转损耗  

- 应急响应加速：污染事件处置时效缩短至5分钟内

思通数科诚邀商业综合体共建「AI洁净中枢」新标杆，我们提供从方案设计、设备选型到系统集成的全流程服务，部署周期不超过30天。现面向行业开放10个免费试点名额，将清洁管理系统升级为商场AI监控运营的基础设施。

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