校园监控系统建设中人工智能技术应用探索

王 瑶

（重庆城市职业学院 重庆 400000）

探索校园监控系统几十年的发展历程，其受到信息技术的限制，过去的校园监控因为极其滞后的运行方式渐渐成为了摆设，在实际的校园管理中往往会容易被忽视，但是如果不建设的话，却又不可以。这是当前校园监控管理中最为常见的现象之一。尤其是最近几年，随着信息技术的高速发展，人工智能技术渐渐地从科学实验室进入到了社会生活中，并应用到了校园监控管理系统中。因此，人工智能技术应用到校园监控管理中已经成为了发展的必然趋势。[1]

一、人工智能技术与实际应用

（一）人脸识别系统与应用

人脸识别系统开始于上个世纪六十年代，在九十年代后期进入了初步使用阶段。人脸识别系统关键在于核心算法，过去的人脸识别系统由于自身对于光线非常的敏感，因此导致其识别率也非常的低，无法满足如今的监控管理的基本要求。近年来，信息技术的高速发展，克服了光线所带来的弊端，出现了红外线图像多光源人脸识别系统，全方位提升了人脸识别系统的识别率，目前在社会上已经大量的应用，同时从研究线上走入了社会，真正地应用到人们的生活与生产中。

（二）行为分析技术与应用

传统的校园监控系统主要是由摄像头、存储以及监控平台所构成的，同时通过监控室中建设监控大屏幕，再配上监督人员，二十四小时值守，观看校园中的监控现状。但是，由于监控设备的局限性，在及时响应、实时监控以及主动预警等方面往往达不到人们的期望值。其具体的问题体现在，监控大屏的实景显示与现实中所看到的实景还是存在一定差距的，导致实景中大部分场景并不能全部被监控到；监控人员可能会因为身体素质的原因，并不能全天候地进行监督。笔者通过大量的文献研究调查了解到，人们注意力集中的时间保持在二十分钟以内，在二十分钟以后，人们的注意力就会出现下降，因此导致安保人员并不能高效地监督校园中的安全，容易出现漏报或者误报的现象，降低了学校对于监控系统的信任度。

（三）人流分析技术与应用

监控视频人流统计技术是人工智能监控与监控技术中最为成熟、同时也是应用最为广泛的技术。进入到社会中，我们就会经常看到摄像头中内置芯片中自动完成人流分析与统计的操作。人流分析与统计主要是将如今最为热门的人脸识别系统中人体特征识别算法与人工智能算法等多种算法结合在一起，从而有效地实现对于所监督区域中人头以及肩膀等基本的部位进行全方位的识别，更好地区分人与其他物体，并结合其基本的运动轨迹合理地判断每个人的出入关系，从而较为精准地获得进入人口的数量以及出去人口的数量等统计性数据。[2]

二、构建与平台的选择

在2015年之前，人工智能与校园监控始终是借助软件设置的方式实现的。最近几年，随着科学技术的不断发展，各大摄像头开发商将更多的目光投向了前端硬件芯片+后端算法的混合模式中，这两种算法模式各自存在自己的优势。因此，学校在利用人工智能构建校园监控体系中，应当有效结合自身的实际情况，适当选择合理的模式。

软件算法解决方案。软件算法其实就是在外面悬挂式的方案，也就是说直接与监控管理平台相连接，或者直接从摄像头中提取自己想要的信息，之后将所提取来的信息进行统计分析。软件部署有着其本身所存在的优势，比如悬挂式的部署，对于学校本身的基础设备的要求比较低，只需要提供视频源就可以完成监控任务了。这样的方式比较适合传统的监控设备改造项目，在原来的基础上增加一些视频源就可以完成监控任务。但是，其缺陷也不容忽视，由于软件算法解决方案是直接对视频进行分析的，因此对于通信链路以及服务后台的要求则比较高，很难维持稳定。因此，一旦遇到大型的项目监控任务，往往会从前端布置的数据分析台提取视频源，然后进行筛选，最后提交到视频控制中心进行深层次的分析，中间耗费的时间与精力也是非常巨大的。

而前端硬件+后端算法解决方案，则是在综合性分析软件部署方案的缺陷之后，并结合自身的优势，将前端的视频源进行提取与分析，高效集中到摄像头的内部。这一步到位的方案有效地解决了当前系统稳定性差以及对于通信链路与服务器要求高的问题，并降低了摄像头的使用费用。但这样做也存在一定的缺陷，一方面，前端的视频源都转移到了前端摄像头上，那么就会导致学校原有摄像头就不能继续使用，需要学校花费一笔置换摄像头的费用；另外一方面，则是在进行人工智能监控的道路上，与软件部署方案之间存在一定的差距。[3]

2015年，我们在学校试点部署统一监控分析系统，同时在系统应用中不断地收集学校的需求，进一步完善视频分析模型，从而初步形成了以下四类使用场景的需求。

（一）体育运用统计

教育局对于某个学校全体学生的体育运动时间进行调查分析，但是学校所上报的信息并不具备一定的真实性。结合这一需要，校园监控系统内对于学校的操场以及室内的运动场所的人流密度进行数据分析，通过具体的分析之后获得学生运动人数以及学生平均的运动时间，从而保证学生运动数据的真实性。

（二）预防学校踩踏事件

由于在学校中上课与休息时间都比较集中，往往会在人流比较密集的出入口出现拥堵的现象，因此，这些出入口会存在踩踏风险。学校结合学生的这一实际性需求，对于重要的出入口的摄像头中的视频源进行数据分析，之后检测到人口流动的实际情况，并做出适当的预警。一旦检测到某一处人口密集过高，校园的广播系统中就会进行警告，并通知学校中安全管理人员。

（三）食堂以及重要出入口人流统计

学校食堂也是人流量最大的场所。因此，我们对于学校食堂的出入口的人流量进行分析，之后清点人流量密集的时间段，进一步获取最为准确的数据，比如学校食堂的人口的就餐情况，就餐时间以及学生出入食堂的频率等，进一步为学校食堂的高效管理提供数据分析。

（四）自然灾害学校预警

如今，监控分析系统已经全部接入了校园的网络中。一旦遇到自然灾害，该系统会自动连接到校园监控系统，为教育局提出自然灾害应对策略提供实时的事实依据，保证校园中每一位学生的安全。

三、总结

综上所述，作为校园信息化系统之一，校园监控系统至今尚未被淘汰。一方面由于校园监控系统本身的费用高昂，促使校园管理者在对校园监控系统进行创新与改革的过程中，不断地进行斟酌；另外一方面，至今尚未出现完全替代校园监控系统的系统。随着人工智能技术的发展壮大，部署建设的费用也越来越低，笔者相信，在未来的几年内，其将会得到广泛的应用，同时校园智能监控系统也会成为校园信息化的核心系统。