融合AI技术的校园安全平台设计

刘辉

(安徽大学，安徽合肥230601)

2017 年1 月，教育部印发《国家教育事业发展“十三五”规划》，提到创建平安校园[1]。开展教育系统稳定风险评估和监测，完善学校重大突发事件快速反应机制，健全学校安全管理制度，推进学校公共安全视频监控建设及联网应用工作，加强人防、物防、技防设施建设，确保学校食品、人身、设施和活动安全[2]。安徽省内如合肥、亳州、淮北、阜阳等地市也逐步开展校园安全管理相关工作，加强校园安保、消防器材、明厨亮灶、疫情防控等系统的全面检查，将校园安全检查作为学校评估考核的指标之一。

综上所述，无论从校园安全现状还是国家政策层面，都能看出校园安全是点多、线长、面广的工作，因此需要建设一个省级校园综合安防管理平台，开展校园风险评估和隐患排查，加强人防、物防、技防设施建设，从而保障广大师生安全，让学生在安全的校园环境里健康快乐的学习成长。

1 融合AI技术的省级校园安全平台功能设计

本方案设计力求构建一个省级校园安防管理平台，为建设平安校园提质增效的有力手段，同时结合云计算、大数据、物联网和人工智能等先进技术，以事前预防、事中处置和事后回溯的安全闭环管理理念，通过建立联动、共享的学校安全风险立体防控体系，减少校园安全隐患数量，降低事故发生概率。

1.1 平台整体架构

构建一个省级校园安全管理平台，以专业规范、资源整合、信息共享等多种创新服务要求满足省、市、区(县)、校四级校园安全管理需要，高效发布检查任务、精准发现安全隐患、及时督促整改落实、堵塞安全管理漏洞、提升安全管理效率，为学校的安全工作保驾护航[3]。图1 所示为校园安全平台的系统架构图，省级教育主管部门负责制定年度工作任务和目标，评价学校安全工作。市、区级教育主管部门细化任务方向和目标，制定专项安全检查任务计划，组织安全检查。各学校根据上级的校园安全要求，逐项对照检查，上报任务完成情况，以及对学校发现的问题进行及时整改。整个平台提供数据标准和对接接口，利用信息系统积累业务数据，为后续的风险评估、安全地图等数据挖掘分析提供数据支撑[4]。对校园重点区域的视频监控进行联网，并通过智能AI分析实现安全预警。

图1 系统架构图

1.2 平台各功能模式设计

平台基于Java+vue.js进行开发，以MySQL为数据库存储平台业务数据，设计和开发一套基于B/S 的校园安全平台。整个平台设计包括校园安全门户、三防防控体系、风险评估管理、安全防控管理、问题跟踪管理、应急演练管理、教育安全大数据、智能视频监控以及安防数据联网等功能模块[5-6]，平台各功能模块如图2所示。平台构建检查库、资源库支撑学校安全管理的标准化、流程化，以统一标准、统一流程、统一管理为原则建设学校安全监督检查、风险评估的管理，建设安全培训，利用信息化手段提升学校安全管理负责人安全管理意识。

图2 校园安全平台功能模块

安全门户展现校园安全管理平台的所有功能模块。工作门户作为安全督导的信息化窗口，是安全联网督导相关信息资源的综合展现。工作门户向用户展现安全督导的应用信息，提供安全督导各类应用的接入，如风险评估、专项检查、隐患排查、安全教育、健康管理等业务系统。

“三防”防控体系模块主要从人防、物防、技防三个方面全面监管学校的安全建设情况，实时查看学校安全设施设备以及业务系统的建设，了解学校安全业务开展情况，提供数据分析报表，供教育主管部门进行科学决策。

风险评估管理模块由教育主管部门定期对学校或下级单位进行安全风险评估，学校接收风险评估任务后执行，完成自评再提交至上级主管部门审核，形成各个评估维度的数据统计分析，全面评估区域学校的安全风险情景，为教育主管部门的科学决策提供数据依据。

安全防控管理模块包括专项检查、隐患排查以及安全教育。其中教育管理部门可通过安全防控管理应用模块，对辖区内的所有学校开展专项检查，如交通安全、食品安全专项检查等，将专项检查任务发送至学校，完成检查并向上汇报。

问题跟踪管理模块汇聚风险评估、专项检查、隐患排查任务执行后发现的所有问题，对问题来源、问题状态、上报人、上报时间等关键信息进行统一整理，对于长期未整改的问题可以一键催办。

在应急演练管理模块中，可以进一步加强学校的安全教育和安全管理工作，提高广大师生安全意识和自我防护能力，根据模块指导，学校可定期开展师生的应急演练工作。

1.3 融合AI技术的校园安全平台设计

1.3.1 监控视频联网

省教育厅对地市、区县学校的重点公共区域进行视频接入，可以通过视频监控在离线、视频智能告警等情况，了解校园安防系统建设及使用情况；可以通过可视化视图实时了解各个学校紧急报警情况、人脸布控记录、车辆进出记录、访客进出记录等，有助于教育局结合汇聚数据进行监督和管控，遇到紧急情况，可以第一时间定位并作出应对措施。从“人、车、物、事件”等多个维度实现物联网与信息网数据融合与治理，赋能安全防控应用。同时，监控视频联网也是实现融合AI 技术的校园安全平台的基础和前提。

1.3.2 智能视频监控

视频智能分析系统依托于计算机视觉技术，是一种基于目标行为的智能监控技术。它能够在图像或图像序列与事件描述之间建立映射关系，从而使计算机从纷繁的视频图像中分辨、识别出关键目标的行为，过滤用户不关心的信息，其实质是自动分析和抽取视频源中的关键信息[7]。

省级教育主管部门可将学校的重点安防区域监控进行联网调阅，重点区域可包括学校门口、车辆出入口、校园周界、食堂后厨、楼梯监控、宿管门口、消防区域等，管理者可按需接入学校的视频监控，进行远程可视化巡查，节省人力提高效率，为局端实地巡查提供指导，提高针对性。

进一步，可使用深度学习视觉分析技术，采用行人分割、人体姿态识别、人脸识别相结合，对校园内的重点区域学生的行为进行精准分析识别，发现学生异常行为在线告警，帮助学校及时发现进行处理。

笔者初步选取5个校园场景进行AI智能分析：打架斗殴检测、人员聚集检测、异常倒地检测、楼梯密度检测、逗留徘徊检测。AI 智能分析流程如图3 所示，前端摄像机采集场景图片后，平台对采集目标进行检测、识别和分类，进而对目标活动行为进行智能分析，当分析结果满足设定条件时，触发并推动相关报警至安全责任人，相关记录存档便于后期调阅。

图3 学生行为AI智能分析

打架斗殴检测算法是基于AI 视觉识别技术，对大量人体动作数据进行CNN深度学习，配合摄像头实时数据流对检测区域内人员各种打架行为自动识别，算法如图4所示。在校园重点区域，通过导入该算法，自动对视频图像信息进行分析识别，对监控区域进行剧烈活动检测，当发生剧烈活动且剧烈活动持续时间超过10s时，立即触发报警提示，有效地协助管理人员工作，并最大限度地降低误报和漏报现象，减少人力监管的成本。

图4 打架斗殴深度学习算法

在校园主要出入口、楼梯通道等区域，尤其在疫情防控期间，对该区域的监控视频导入人员聚集检测算法和楼梯密度检测算法，当人员聚集度达到设定阈值时，将推送报警信息至相关人员，及时疏散人群[8]。

对校园开阔区域的摄像头，导入人员异常倒地检测算法，当通过AI 分析发现有人员异常倒地时，将推送报警信息至医护人员，从而进行及时救治。

在通往学校教学楼平台区域，导入逗留徘徊检测算法，自动识别监控点下同一人物进出次数，对多次进出徘徊人员实时检测预警，填补人为管控死角，加强安全管控。

1.3.3 教育安全大数据

最后，该平台可以为学校及教育局用户提供各项安全数据，通过教育安全大数据看板在运行中心大屏上进行展示(如图5所示)，便于上级主管部门及时发现学校管理上的漏洞、落实上的不足(包括人防的配备、技防的状态、视频运维、高危告警及任务闭环)，帮助教育主管部门实现由物到数的管理视图，辅助精准施策。

图5 教育安全大数据看板

校园可视化教育安全大数据系统，汇总校园安全建设积累的人防、物防、制度防等海量三防基础数据，总结分析形成面向校园安保业务的数据模型主题，通过拼接大屏可视化展现，以各种图表直观生动地帮助用户随时掌握视频相关数据以及变化趋势，从而合理调度配置资源进行事件决策[9]。

2 结论

目前，省级及以上的标准化的学校安全监督检查、风险评估、隐患排查方面的业务流程体系尚未构建，隐患排查治理体系建立尚不完善，学校安全管理尚无安全管理信息化系统支撑，教育系统安全管理工作受信息化手段和管理方式的制约，存在诸多短板弱项，如各种安全工作数据信息不能互联互通、安全数据统计手段落后以及突发事件处置相对被动。

综上所述，设计一个融合AI算法的校园安全管理平台，可实现校园安防数据共享，提升校园安全信息化管理水平，充分挖掘校园各类安防数据价值(视频、物防、监督检查等)，通过技防能力提升，打造具备实时监管、智慧化监管能力的校园安防体系。