物聯網智慧校園背景下智能安防實踐研究

張萬旭

摘要：從國內院校校園安全工作來看，相關院校安防工程建設還比較滯后，安全意識淡薄，安防工作更多依賴人防和物防，很難達到事前防范的效果。雖然一些院校在技術安防方面有一定投入，但是相關技術水平不高，設備老舊，一些安防系統和設備形同虛設，因此，目前國內校園智能安防建設工作亟待開展。對于物聯網智慧校園建設背景進行介紹，說明校園智能安防實踐現狀，分析其中存在的問題，并分析智能安防關鍵技術應用，探究物聯網智慧校園背景下的智能安全系統設計，為國內相關院校開展智能安防建設工作提供一些思路和參考。

關鍵詞：物聯網；智慧校園；智能安防；實踐

一、前言

現階段，傳統安防技術已經無法適應新時期智慧校園安防工作需要。物聯網和智慧校園建設背景下，必須提升安防工作效率，體現現代化和智能化，必須引入智能安防系統，把握先進技術整合和應用，提升校園安全預警能力。對此，本文基于物聯網智慧校園建設背景探究校園智能安防實踐路徑，具有一定現實性意義。

二、物聯網智慧校園建設背景

《中國智慧教育藍皮書（2022）》和《2022年中國智慧教育發展指數報告》顯示，我國智慧教育基礎設施與硬件環境已初步建設完成，全國接入互聯網學校比例接近100%。近年來，學生數字化能力水平顯著提高，約占比80%的中小學生數字化能力達到合格及以上水平。中小學教師數字化能力全面提升，86%以上教師數字化能力合格及以上。混合式學習模式日益普及，我國在線MOOC課程數量已增至6.45萬多個，在線學生數量已達10.88億，電算化已成為教育管理的基礎[1]。師生“一校一碼”“一人一號”已成為現實，與學校管理系統、電算化、網絡安全等建設高水平校園相輔相成。約85%的學校擁有網絡安全管理系統，我國數字化專業畢業生比例超過40%，數字技術相關人才專業培養規模處于國際較高水平[2]。

隨著物聯網技術的不斷發展，越來越多的大學、中小學開始關注并投資建設智慧物聯網校園。目前，物聯網智慧校園建設涵蓋智能安防、智能教學、智能能源管理、智能環境監控等多個方面。這些應用通過物聯網技術連接設備，為校園管理提供了極大的便利。一是智能安防通過安裝智能監控設備、門禁系統等，實現校園安全的實時監控和預警，從而提高校園安全。二是智慧教學。物聯網技術提供了更多的教學可能，例如，智慧教室、在線學習平臺等，讓教學更加生動、高效。三是對校園能耗進行實時監測和分析，實現能源智能化管理，促進能源合理利用，降低能源消耗，提高能源利用效率[3]。此外，智能監測空氣質量、溫濕度等校園環境數據，為師生提供更加舒適的學習和生活環境。

未來，物聯網智慧校園建設將繼續深化和拓展。一方面，隨著教育信息化的不斷推進，物聯網智慧校園將成為提升教育質量、推動教育現代化的重要手段。另一方面，隨著物聯網技術的不斷進步，將會有更多的智能化應用被引入校園中，而智能安防系統也將被繼續建設并完善。

三、物聯網智慧校園背景下智能安防建設現狀

隨著物聯網技術的快速發展，智慧校園設計已成為教育領域的巔峰之作。在智慧校園背景下，作為校園安全重要組成部分的智能安防系統取得了顯著成效。

首先，智能安防系統通過集成高清視頻監控、智能識別等技術，確保對校園各個角落進行全面監控，不僅提高了校園安全防范能力，還為管理部門提供了準確、實時的監控數據，有助于快速發現和消除潛在的安全威脅[4]。其次，智能安防系統還利用人臉識別、行為分析等先進技術，提高校園異常事件的識別和處理效率。例如，通過人臉識別技術，系統可以自動識別校園內的陌生人并及時發出預警，有效防止犯罪分子進入校園。此外，智能安防系統還具備先進的數據分析和處理能力。通過對監控數據的深入挖掘和分析，系統可以揭示潛在的安全威脅，為管理部門提供決策支持。最后，系統還可以記錄和分析校園安全事件，為今后的安全管理提供寶貴的經驗。我國不同教育階段學校對于校園安防產品需求的預測統計見表1。

可見，市場對于校園安防需求總量較大。物聯網智慧校園背景下的智能安防系統建設成效顯著，為校園安全提供了強有力的保障。然而，在構建智能安防系統的過程中也存在一些問題。首先，一些智能安防系統的硬件和技術不夠先進，導致實際應用中出現誤報、漏報等問題，不僅影響系統可靠性，也給校園安全帶來隱患。其次，智能安防系統的數據安全問題也不容忽視。由于該系統包含大量的個人數據和監控數據，如果不采取有效的防護措施，可能會導致數據泄露或被非法獲取，給個人隱私和校園安全帶來風險。此外，構建和維護智能安防系統的成本相當高。一些經濟條件有限的學校難以承擔這樣的投資，限制了智能安防系統的普及和使用。

四、智能安防實踐中的關鍵技術應用

（一）人工智能技術

目前，人工智能越來越多地應用于智慧校園安防系統，其詳細而具體的應用對于提高校園安全、優化安全管理具有重要意義。首先，人工智能在視頻監控領域發揮著不可或缺的作用。傳統視頻監控往往依賴人工巡檢，效率低下且容易漏報。人工智能可以利用圖像識別技術自動實時分析監控錄像并檢測異常行為或潛在威脅。例如，系統可以自動檢測校園內的入侵者、打架斗毆等不安全行為，并立即發送通知，通知安保人員立即采取行動。其次，人工智能在門禁管理方面也展現出了巨大的應用潛力。智能門禁系統通過人臉識別、指紋識別等技術，準確識別進出校園的人員，確保只有被授權人員才能進入。同時，系統還可以記錄人員進出的詳細信息，為今后的安全管理提供數據支持。此外，人工智能還應用于智慧校園安防系統的智能報警、應急響應等方面。通過集成各種傳感器和智能分析算法，系統可以實時監測校園內的環境變化，如火災、煙霧、煤氣泄漏等。當檢測到異常情況時，系統立即觸發報警機制，協調校園資源。各方通過智能調度系統，快速、有效地應對突發事件。

在具體應用中，人工智能通過大數據分析和機器學習技術不斷提升智能安防系統的性能。通過獲取和分析歷史數據，系統可以學習和識別各種安全威脅的模式，從而優化警報策略和預防措施。同時，機器學習還可以幫助系統不斷改進和提高檢測精度和響應速度。

（二）目標檢測算法

目標檢測算法是目前提高校園安全的重要技術工具。在校園中，人工智能可以利用目標檢測算法對人、車輛等進行實時跟蹤和識別，為校園安全管理提供有力支撐。目標檢測算法在校園智能安防系統中的應用主要體現在以下幾個方面。首先，系統通過在校園出入口安裝具有目標檢測功能的監控攝像頭，自動檢測并記錄進出校園的人員和車輛，不僅大大提高了管理效率，還能有效防止未經授權的人員和車輛進入校園，保證校園的安全。其次，目標檢測算法還可以對校園內的教學樓、圖書館、操場等關鍵區域發揮重要作用。例如，系統可以實時監控這些區域的人流情況。當發生異常聚集或長時間滯留時，系統自動發出預警，提醒監管人員在限定時間內處理，有助于防止校園可能發生的安全事件，保障師生安全。此外，目標檢測算法還可以與人臉識別、行為分析等其他人工智能技術相結合，進一步增強校園安防系統的智能化。例如，通過人臉識別技術，系統可以識別大學教師、工作人員、學生等，根據他們的性格和行為特征，識別特定人員并實施個人安全管理。同時，行為分析技術可以讓系統檢測到打架、奔跑、跌倒等異常行為，以便學校及時采取行動。

在某些應用場景下，可以利用深度學習等技術對目標檢測算法進行訓練和優化，更準確地識別目標物體。同時，隨著硬件的不斷改進和優化，目標檢測算法的處理速度顯著提高，能夠在實時跟蹤中實現有效的目標檢測和識別。

（三）無人機技術

無人機應用于智能校園安防系統，對于提高校園安防監控的效率和準確性發揮著重要作用。首先，無人機在校園巡檢中發揮重要作用。傳統的校園篩查方式往往依賴人力，不僅效率低下，而且難以覆蓋每一個角落。無人機可以快速高效地覆蓋整個校園區域，利用自帶的高清攝像頭和傳感器，可以在整個校園內傳輸實時圖像和數據，幫助管理者了解校園的安全狀況。同時，無人機結合人工智能技術可以探測非法入侵、火災等，自動識別異常情況和潛在風險，并及時發出警告，提醒管理者采取適當的行動。其次，無人機在緊急情況下發揮著不可估量的作用。在火災、地震等緊急情況下，無人機可以快速到達現場進行實時監控和數據采集，為救援行動提供重要信息。同時，無人機可以快速給自然災害的受害者運送食品、急救箱、滅火器等救援物資。借助人工智能技術，無人機可以實現自主導航和避障，在復雜環境下安全穩定地執行任務。無人機還可以連接到智能校園安全系統中的其他設備和技術。例如，無人機可以促進校園內的信息交換，以及自動啟動智能門禁系統、報警系統等。當無人機檢測到異常情況時，可自動啟動報警系統，通知管理者及時采取行動。這種通信機制不僅提高了校園安防的效率和準確性，也增加了整個安防系統的穩定性和可靠性。

此外，在具體的人工智能應用方面，無人機搭載先進的圖像識別、行為分析等技術，實現對人、車輛等的智能識別和跟蹤。例如，利用圖像識別技術，無人機可以自動識別校園內的陌生人，并與黑名單數據庫進行比對，當發現可疑人員時，會立即發出預警。同時，行為分析技術可以讓無人機監控校園聚會、競賽等活動，幫助識別異常行為，及早發現潛在的安全風險。

五、物聯網智慧校園背景下智能安防系統構建

（一）智能安防系統架構

圖1為基于物聯網智慧校園構建的智能安防系統架構。

該系統從感知層、網絡層、服務層、數據層、應用層和表現層構建智慧校園智能安防系統架構，可以形成一個層次分明、功能完善的系統。下面是對各層的具體描述：

1.感知層

感知層是智能安防系統最基本的部分，主要負責采集和識別校園各類安全信息。該層主要包含各類傳感器、攝像頭、門禁系統等，這些設備可以實時檢測校園環境、幀流等變化，然后將檢測到的數據轉換為數字信號并進行處理。

2.網絡層

網絡層是連接感知層和服務層的橋梁，主要負責數據傳輸和通信。該層通過校園網、無線網絡等通信方式將感知層采集到的數據實時傳輸到服務層進行處理和分析。同時，網絡層還必須保證數據傳輸的安全性和穩定性，防止數據泄露或非法訪問。

3.服務層

服務層是智能安防系統的主要部分，負責對接收到的數據進行處理、分析和存儲。該層主要對感知層采集到的數據進行深度探索和分析，識別學生行為模式、識別異常事件等。同時，服務層還可以提供數據存儲和備份服務，保證數據的完整性和可追溯性。

4.數據層

數據層是智能安防系統的數據中心，負責存儲和管理各類數據。該層利用分布式存儲、云計算等提供快速數據訪問和高效管理。在使用高效數據存儲技術的同時，數據層必須對數據進行加密和保護，以防止非法訪問或操縱數據。

5.應用層

應用層是智能安全系統功能的實現層，支持基于服務層提供的信息創建各種安全解決方案。例如，利用人臉識別技術實現校園門禁，利用行為分析技術實現異常事件報警等，這些解決方案可以直接滿足校園安全管理的實際需求，提高安全管理水平。

6.表現層

表現層是智能安防系統與用戶之間的交互接口，負責將應用層的功能以直觀、易用的方式呈現給用戶。該層可以通過移動應用、計算機軟件、大屏幕顯示等方式為用戶提供實時監控、報警、數據分析等服務。通過呈現層，用戶可以方便地查看校園安全狀態、進行安全管理操作和提高用戶體驗。

（二）系統智慧監控和預警的實現

在該智慧校園安防系統中，實施智能監控和預警是提升校園安全的關鍵。

在智能監控方面，系統結合高精度攝像頭、傳感器等設備，對校園各個角落進行全面的盲點監控。這些設備可以實時采集視頻、圖像、音頻等數據，并通過網絡傳輸到監控中心。同時，利用人工智能和大數據分析技術，系統可以自動處理和分析這些數據，識別異常事件和行為。例如，檢測非法入室盜竊、火災等。檢測過程需要數據支持，通過收集和分析大量的監控數據，系統可以構建實時模型來感知和預測校園的安全狀況。例如，通過分析校園人流數據，系統可以預測人流高峰時段和密集區域，從而有針對性地加強監控和預防。此外，系統還可以對長期存儲和監控的數據進行回顧性分析，為信息保障和校園安全管理提供決策依據。

在預警方面，智慧校園中的智能安防系統可以通過實時監控和數據分析，立即發現潛在的安全威脅，并自動觸發預警機制。預警機制的實施主要基于系統監測數據的智能分析和處理。當系統監測到異常事件或行為時，會立即觸發預警程序，發出聲光報警、短信通知等，預警信息被發送給管理人員。同時，系統可以自動根據警報級別和類型采取適當的應急行動，例如，啟動應急預案、部署安保人員等。系統通過收集和分析歷史數據，可以創建預警模型并設置安全威脅閾值。當實時監測數據超過預警閾值時，系統將根據自身設定閾值自動觸發預警。此外，系統還可以根據預警數據分析，不斷優化預警模型和閾值參數，提高預警的準確性和可靠性。

六、結語

本文分析了智能安防關鍵技術應用，包括物聯網技術、大數據分析、人工智能算法等。這些技術的應用有助于提升智能安防系統的智能化水平，實現更精準、更高效的安全監控。此外，本文還探究了物聯網智慧校園背景下的智能安全系統設計，提出了以用戶需求為導向、以技術創新為驅動的設計理念。通過優化系統架構、提升數據處理能力等措施，打造更加完善的智能安防體系。

參考文獻

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[2]忽建蕊.基于物聯網技術的校園學生生活區域智能安防系統研究[J].信息記錄材料，2023，24（12）：211-213.

[3]龍巧玲，余君，熊漢文.高職院校智能化管理實訓基地的探索與實踐[J].信息與電腦（理論版），2023，35（19）：230-233.

[4]王彥.深度學習技術在物聯網智能安防領域的應用[J].信息與電腦（理論版），2023，35（19）：1-3.

作者單位：武威職業學院

責任編輯：張津平