项目摘要
项目主题
一个与改善目标兼容的人工智能项目，使企业能够使用安全摄像头进行人员追踪、区域违规检测和超时监控。该项目实时分析安全摄像头的图像，实现数据驱动的决策。
改善整合
改善采用持续改进的理念。该项目通过使用安全摄像头和数据分析来持续改进业务流程和员工绩效，从而为这一目标做出贡献。数据分析用于评估业务流程的绩效并识别改进机会。
项目目标
人员追踪
使用AI摄像头追踪业务流程中的人员，评估劳动力效率
区域违规检测
检测对指定区域的未经授权的进出，加强安全措施
超时监控
追踪业务流程各阶段花费的时间并进行优化
改善目标合规
遵守改善原则以改进和持续提升业务流程
数据驱动决策
通过分析安全摄像头记录的数据做出明智有效的决策
用户友好界面
员工可以轻松访问摄像头数据并进行分析的用户界面
持续改进
通过数据监控和分析持续改进业务流程
可扩展性
未来可以使用更多安全摄像头和在其他工厂使用的结构
使用的技术
AWS服务
EC2
虚拟服务器
S3
图像存储
Lambda
无服务器函数
Rekognition
人脸识别和对象检测
Kinesis Video
实时视频流
RDS
MySQL数据库
API Gateway
用户界面API
SageMaker
ML模型训练
开发工具
Python
后端和机器学习
OpenCV
图像处理
TensorFlow
深度学习
React
Web界面
Node.js
API服务
Docker
容器化
实施阶段
1
规划和分析
需求和目标的详细分析，安全摄像头、数据存储和AWS基础设施规划
2
技术基础设施设置
AWS基础设施（EC2、S3、RDS），连接安全摄像头和其他设备
3
图像处理和分析
通过Kinesis Video Streams进行实时图像处理，通过AWS Rekognition进行人脸识别和对象检测
4
用户界面开发
通过AWS API Gateway的用户界面，区域标记和分析结果访问
5
数据分析和改善
分析收集的数据，与改善目标比较，数据驱动的决策
6
集成和持续改进
与其他系统集成，按照改善原则持续开发
休息时间追踪和法律法规
法律要求
Türkiye劳动法中有关于员工休息权的各种规定。我们的项目自动追踪对这些规定的遵守情况。
劳动法第68条
4小时 → 15分钟，7.5小时 → 30分钟，7.5+小时 → 1小时休息
劳动法第46条
7天内至少24小时连续周休
午餐休息法
至少1小时午餐休息要求
每日休息
24小时内至少11小时连续休息
违规后果
当休息时间被违反时，企业面临各种损失：
- 人员成本损失
- 生产成本损失
- 其他相关损失
我们项目的贡献
我们的AI支持摄像头系统自动追踪员工的休息时间，在不符合规定时发出警告，帮助企业遵守法律要求。
✨成果和效益
提高员工效率
降低安全风险
流程优化和成本降低
符合法律法规（休息时间）
数据驱动决策
实现改善目标
获得竞争优势
项目信息
项目名称
AI支持图像处理的改善目标管理控制项目
简称
KAIZEN-AI
项目经理
İsmail Murat Bayık
机构
İZMİR BİLİM VE TEKNOLOJİ PARK A.Ş.
状态
进行中
关键词
人工智能计算机视觉改善精益生产AWS Rekognition人员追踪区域违规超时图像处理Lean Production休息时间监控数据分析
项目产品
AI平台改善兼容开发中
KAIZEN-AI图像处理和分析平台
用人工智能增强企业现有安全摄像头的平台，用于人员追踪、区域违规检测、超时监控和改善目标控制。
目标市场：所有工业企业