融合AI技術的校園安全平臺設計

劉輝

(安徽大學，安徽合肥230601)

2017 年1 月，教育部印發《國家教育事業發展“十三五”規劃》，提到創建平安校園[1]。開展教育系統穩定風險評估和監測，完善學校重大突發事件快速反應機制，健全學校安全管理制度，推進學校公共安全視頻監控建設及聯網應用工作，加強人防、物防、技防設施建設，確保學校食品、人身、設施和活動安全[2]。安徽省內如合肥、亳州、淮北、阜陽等地市也逐步開展校園安全管理相關工作，加強校園安保、消防器材、明廚亮灶、疫情防控等系統的全面檢查，將校園安全檢查作為學校評估考核的指標之一。

綜上所述，無論從校園安全現狀還是國家政策層面，都能看出校園安全是點多、線長、面廣的工作，因此需要建設一個省級校園綜合安防管理平臺，開展校園風險評估和隱患排查，加強人防、物防、技防設施建設，從而保障廣大師生安全，讓學生在安全的校園環境里健康快樂的學習成長。

1 融合AI技術的省級校園安全平臺功能設計

本方案設計力求構建一個省級校園安防管理平臺，為建設平安校園提質增效的有力手段，同時結合云計算、大數據、物聯網和人工智能等先進技術，以事前預防、事中處置和事后回溯的安全閉環管理理念，通過建立聯動、共享的學校安全風險立體防控體系，減少校園安全隱患數量，降低事故發生概率。

1.1 平臺整體架構

構建一個省級校園安全管理平臺，以專業規范、資源整合、信息共享等多種創新服務要求滿足省、市、區(縣)、校四級校園安全管理需要，高效發布檢查任務、精準發現安全隱患、及時督促整改落實、堵塞安全管理漏洞、提升安全管理效率，為學校的安全工作保駕護航[3]。圖1 所示為校園安全平臺的系統架構圖，省級教育主管部門負責制定年度工作任務和目標，評價學校安全工作。市、區級教育主管部門細化任務方向和目標，制定專項安全檢查任務計劃，組織安全檢查。各學校根據上級的校園安全要求，逐項對照檢查，上報任務完成情況，以及對學校發現的問題進行及時整改。整個平臺提供數據標準和對接接口，利用信息系統積累業務數據，為后續的風險評估、安全地圖等數據挖掘分析提供數據支撐[4]。對校園重點區域的視頻監控進行聯網，并通過智能AI分析實現安全預警。

圖1 系統架構圖

1.2 平臺各功能模式設計

平臺基于Java+vue.js進行開發，以MySQL為數據庫存儲平臺業務數據，設計和開發一套基于B/S 的校園安全平臺。整個平臺設計包括校園安全門戶、三防防控體系、風險評估管理、安全防控管理、問題跟蹤管理、應急演練管理、教育安全大數據、智能視頻監控以及安防數據聯網等功能模塊[5-6]，平臺各功能模塊如圖2所示。平臺構建檢查庫、資源庫支撐學校安全管理的標準化、流程化，以統一標準、統一流程、統一管理為原則建設學校安全監督檢查、風險評估的管理，建設安全培訓，利用信息化手段提升學校安全管理負責人安全管理意識。

圖2 校園安全平臺功能模塊

安全門戶展現校園安全管理平臺的所有功能模塊。工作門戶作為安全督導的信息化窗口，是安全聯網督導相關信息資源的綜合展現。工作門戶向用戶展現安全督導的應用信息，提供安全督導各類應用的接入，如風險評估、專項檢查、隱患排查、安全教育、健康管理等業務系統。

“三防”防控體系模塊主要從人防、物防、技防三個方面全面監管學校的安全建設情況，實時查看學校安全設施設備以及業務系統的建設，了解學校安全業務開展情況，提供數據分析報表，供教育主管部門進行科學決策。

風險評估管理模塊由教育主管部門定期對學校或下級單位進行安全風險評估，學校接收風險評估任務后執行，完成自評再提交至上級主管部門審核，形成各個評估維度的數據統計分析，全面評估區域學校的安全風險情景，為教育主管部門的科學決策提供數據依據。

安全防控管理模塊包括專項檢查、隱患排查以及安全教育。其中教育管理部門可通過安全防控管理應用模塊，對轄區內的所有學校開展專項檢查，如交通安全、食品安全專項檢查等，將專項檢查任務發送至學校，完成檢查并向上匯報。

問題跟蹤管理模塊匯聚風險評估、專項檢查、隱患排查任務執行后發現的所有問題，對問題來源、問題狀態、上報人、上報時間等關鍵信息進行統一整理，對于長期未整改的問題可以一鍵催辦。

在應急演練管理模塊中，可以進一步加強學校的安全教育和安全管理工作，提高廣大師生安全意識和自我防護能力，根據模塊指導，學校可定期開展師生的應急演練工作。

1.3 融合AI技術的校園安全平臺設計

1.3.1 監控視頻聯網

省教育廳對地市、區縣學校的重點公共區域進行視頻接入，可以通過視頻監控在離線、視頻智能告警等情況，了解校園安防系統建設及使用情況；可以通過可視化視圖實時了解各個學校緊急報警情況、人臉布控記錄、車輛進出記錄、訪客進出記錄等，有助于教育局結合匯聚數據進行監督和管控，遇到緊急情況，可以第一時間定位并作出應對措施。從“人、車、物、事件”等多個維度實現物聯網與信息網數據融合與治理，賦能安全防控應用。同時，監控視頻聯網也是實現融合AI 技術的校園安全平臺的基礎和前提。

1.3.2 智能視頻監控

視頻智能分析系統依托于計算機視覺技術，是一種基于目標行為的智能監控技術。它能夠在圖像或圖像序列與事件描述之間建立映射關系，從而使計算機從紛繁的視頻圖像中分辨、識別出關鍵目標的行為，過濾用戶不關心的信息，其實質是自動分析和抽取視頻源中的關鍵信息[7]。

省級教育主管部門可將學校的重點安防區域監控進行聯網調閱，重點區域可包括學校門口、車輛出入口、校園周界、食堂后廚、樓梯監控、宿管門口、消防區域等，管理者可按需接入學校的視頻監控，進行遠程可視化巡查，節省人力提高效率，為局端實地巡查提供指導，提高針對性。

進一步，可使用深度學習視覺分析技術，采用行人分割、人體姿態識別、人臉識別相結合，對校園內的重點區域學生的行為進行精準分析識別，發現學生異常行為在線告警，幫助學校及時發現進行處理。

筆者初步選取5個校園場景進行AI智能分析：打架斗毆檢測、人員聚集檢測、異常倒地檢測、樓梯密度檢測、逗留徘徊檢測。AI 智能分析流程如圖3 所示，前端攝像機采集場景圖片后，平臺對采集目標進行檢測、識別和分類，進而對目標活動行為進行智能分析，當分析結果滿足設定條件時，觸發并推動相關報警至安全責任人，相關記錄存檔便于后期調閱。

圖3 學生行為AI智能分析

打架斗毆檢測算法是基于AI 視覺識別技術，對大量人體動作數據進行CNN深度學習，配合攝像頭實時數據流對檢測區域內人員各種打架行為自動識別，算法如圖4所示。在校園重點區域，通過導入該算法，自動對視頻圖像信息進行分析識別，對監控區域進行劇烈活動檢測，當發生劇烈活動且劇烈活動持續時間超過10s時，立即觸發報警提示，有效地協助管理人員工作，并最大限度地降低誤報和漏報現象，減少人力監管的成本。

圖4 打架斗毆深度學習算法

在校園主要出入口、樓梯通道等區域，尤其在疫情防控期間，對該區域的監控視頻導入人員聚集檢測算法和樓梯密度檢測算法，當人員聚集度達到設定閾值時，將推送報警信息至相關人員，及時疏散人群[8]。

對校園開闊區域的攝像頭，導入人員異常倒地檢測算法，當通過AI 分析發現有人員異常倒地時，將推送報警信息至醫護人員，從而進行及時救治。

在通往學校教學樓平臺區域，導入逗留徘徊檢測算法，自動識別監控點下同一人物進出次數，對多次進出徘徊人員實時檢測預警，填補人為管控死角，加強安全管控。

1.3.3 教育安全大數據

最后，該平臺可以為學校及教育局用戶提供各項安全數據，通過教育安全大數據看板在運行中心大屏上進行展示(如圖5所示)，便于上級主管部門及時發現學校管理上的漏洞、落實上的不足(包括人防的配備、技防的狀態、視頻運維、高危告警及任務閉環)，幫助教育主管部門實現由物到數的管理視圖，輔助精準施策。

圖5 教育安全大數據看板

校園可視化教育安全大數據系統，匯總校園安全建設積累的人防、物防、制度防等海量三防基礎數據，總結分析形成面向校園安保業務的數據模型主題，通過拼接大屏可視化展現，以各種圖表直觀生動地幫助用戶隨時掌握視頻相關數據以及變化趨勢，從而合理調度配置資源進行事件決策[9]。

2 結論

目前，省級及以上的標準化的學校安全監督檢查、風險評估、隱患排查方面的業務流程體系尚未構建，隱患排查治理體系建立尚不完善，學校安全管理尚無安全管理信息化系統支撐，教育系統安全管理工作受信息化手段和管理方式的制約，存在諸多短板弱項，如各種安全工作數據信息不能互聯互通、安全數據統計手段落后以及突發事件處置相對被動。

綜上所述，設計一個融合AI算法的校園安全管理平臺，可實現校園安防數據共享，提升校園安全信息化管理水平，充分挖掘校園各類安防數據價值(視頻、物防、監督檢查等)，通過技防能力提升，打造具備實時監管、智慧化監管能力的校園安防體系。