基于数字底座的高校校园安全管理系统建设

徐进，钱晓

（常州工程职业技术学院，江苏 常州 213164）

0 引 言

高校是培养高级文化水平人才的场所，具有年轻化和集中化的特点，其校园安全性至关重要，如果没有做好安全管理工作，会对学生的学习和生活造成重大影响。近年来，国内学者针对高校校园安全开展了一系列研究。郭鲁倩分析了高校校园安全存在的问题，并从社会、学校、学生3个方面提出相应的对策。王雷基于多准则决策对校园安全风险评估问题进行研究，认为利用网络分析法能够识别校园安全的关键目标、威胁、后果与脆弱性等因素。王秉相等人基于风险预测对校园安全隐患进行分析，提出需要结合信息化平台开展校园管理。王少勇通过智慧校园构建了高校安全管理体系，研究表明智慧校园背景下，各种新技术的出现可以给高校的安全管理体系构建提供支撑，通过大数据对信息进行分析，能找出校园安全存在的规律，使得高校安全管理更加科学。

如何更好地识别校园安全隐患并构建校园安全防范体系，如何利用现有数据对校园安全进行判定并预防事故等，是当前研究的重点。数字底座是多种技术融合的数字化模式，整合了包括BIM模型和传感器数据等，是常态化数字化转型的一种应用场景。本文针对上述问题，探讨了高校安全管理系统建设方法。

1 高校校园安全的影响因素

1.1 校园内人的不安全行为

人的不安全行为是事故发生的关键原因。校园安全的相关人包括学生、教师、学校管理人员和外来人员，人的不安全行为产生原因是人员安全意识薄弱和安全技能缺失综合所致，如实验室操作的不规范、事故发生时的决策失误等。2008年上海商学院的宿舍火灾，原因是学生违规使用了“热的快”，并且在使用过程中离开现场，同时发生事故后没有采取有效的应对措施，导致重大人员伤亡，这都是人的不安全行为所致。人的不安全行为可以通过充分的安全教育培训以及行为信息的采集汇总进行有效预测。

1.2 校园内物品的不安全状态

物品的不安全状态是事故发生的主要原因。在校园中存在一些物品的危险源，如实验室的危险化学品和机械设备，如果保存不符合要求、安装不符合规定、维护保养不到位，亦或者防护设施不齐全等，都可能变成隐患从而发生事故。2019年北京交通大学实验室爆炸事故，主要原因在于实验室违规存放了危险化学品镁粉和磷酸，试验引发了镁粉粉尘云爆炸。对于属于危险源的物，可以采集相关物的信息进行定位监管，并按照资产或耗材分类，监控全过程生命周期。

1.3 校园环境中的隐患

随着高校的扩招以及城市化发展，高校校园在不断扩大。与此同时，新时代大学生的生活习惯改变，校园生活丰富多彩，也造成一定程度上校园内环境的安全问题，校园内车辆增加、教学和生活区的间隔更远、校园周边配套餐饮娱乐场所繁杂等，可能带来安全隐患。近年来，高校商业街发展迅速，人车碰撞频发，发生较多安全事故，成为校园安全监管的痛点之一。这些环境问题，可以通过校园BIM模型，结合实时数据，一方面有效规划调度，另一方面找到环境的安全问题所在。

1.4 校园安全管理的缺陷

安全管理的问题往往会导致人的不安全行为、物的不安全状态，从而间接引发校园安全事故。2021年9月5日对外经济贸易大学校园内发生严重交通事故，一名硕士生被快递车撞后碾压，不治身亡。事故看出，一方面学生自己安全意识存在缺乏，另一方面，学校不仅没有做到严格把控进出校园车辆，也没有做好校园内人员的安全教育。可见学校对车辆、人员等安全管理的缺失也是存在的。在高校中，相关职能部门一般都会制定相应安全管理规定，如学生守则、实验室安全管理规定、危险化学品规定等，但实际上，各种安全管理制度不能有效融通，以至于不仅存在管理孤岛，还有管理重叠现象，因此在执行时难以有效落地。例如，有些高校实验室管理规定中要求学生实验前需进行安全培训，但没有明确是何种培训，而学生在校期间，多少会进行过安全培训，只不过是否对实验有针对性就另当别论，所以实验室管理人员执行时难以把控。因此，建立数字化系统的安全管理平台，可以提升校园安全管理效果，保障校园安全性。

2 校园安全管理系统的总体架构

校园安全管理系统以智慧物联为基础，以BIM模型为载体，创新性地将校园内的各类传感器数据整合至轻量化的BIM模型中，能够实时、有效、准确地预测校园的安全事故。整个系统采用三层C/S体系构架，包括数据层、功能层、界面层，如图1所示。

图1 安全管理系统的总体架构

数据层即整个校园安全管理系统的数字底座，包括两部分：一是静态模型产生的静态数据；二是由传感器或其他终端采集的校园活动实时数据，即动态数据。功能层包括校园风险管理模块、风险数据更新模块、风险预测预警及事故应急处置等模块，随着算法的更新与数据采集手段的丰富，功能层将不断补充新模块。界面层用于提供用户与系统之间的数据交互，用户可以通过可视化技术获取相关的数据。

3 数据底座构建

3.1 静态模型构架

静态模型是应用建筑信息模型（Building Information Modeling, BIM）建立的校园三维信息模型，用于收集与校园相关的所有信息。与传统数据模型相比，BIM模型能够更好地进行数据存储与展示，从而直观地反映问题。静态模型内容包括四方面：一是对校园建筑、设施、大型设备等建立各自区域的三维信息模型；二是包括各类校园安全管理规程、标准的评判体系数字化；三是应急预案和应急资源情况；四是用户信息和操作信息等。数字底座静态模型架构如图2所示。

图2 数字底座静态模型架构

模型架构采用“BIM+”的思路，采用多种技术融合构建校园数字模型。如BIM与地理信息系统（Geographic Information System, GIS）、WebGL相互结合，实现数据互通、信息共享。从宏观维度（GIS）到微观维度（BIM），从重量信息模型软件（Revit）绘制到轻量模型网页展示（WebGL），从校园环境的基础数据的采集汇总（Dynamo）到清洗，实现校园安全相关基础信息的收集。其中，校园模型是整个系统的静态数据基础，理论上，模型越详细，数据越翔实，分析的效果越可靠。但是，随着模型复杂度和数据量的增加，系统的体量也会大幅增加，导致系统平台加载速度变慢，所以在建模时需要把控数据的量度，必要时可以采用体量代替实体模型。同时，BIM模型中有大量的基础数据，这些数据可以通过Dynamo进行整理、清洗并导出相关数据格式。相关数据与模型的同步，也可以通过Dynamo进行回写。

3.2 动态数据采集

动态数字是指通过校园内感知硬件，如视频监控系统、环境监测系统、校园一卡通、门禁系统等，对校园安全情况在线监控，并采集到的实时数据。结合这些动态采集的数据和历史事故数据，使用算法进行数据清洗、聚类和分析，可以评估校园风险，并对校园安全情况进行分级分类。

动态数据采集系统针对校园内的实验室、图书馆、道路等主要建筑，根据消防、安全、环保等需要，部署感知终端，采集人流量、车速、火灾报警、温湿度及光照度等感知数据。动态数据采集硬件主要包括安装在校园环境里的各类传感器、传输导线以及计算机等，主要用于对传感器输出的各种信号进行调理、采集、传送和存储。信号的传送方式有直接电缆传输和无线传输两种。动态数据采集还包括各类数字信号的处理，如数字滤波、消除噪声、统计分析以及参数识别等，主要是从采集到的各种原始信息中提取有用信息，为校园安全隐患识别和风险评估积累数据信息。

3.3 数字孪生校园

将数字模型和实际模型相结合，利用BIM模型（静态模型）、传感器数据（动态数据）、历史数据，集成多学科、多物理量、多尺度及多概率的校园模型，完成物理空间校园的数字映射，从而监测校园安全的实际状态，对校园安全性做出及时、有效的评估。数字模型与物理模型相互映射的关系如图3所示。

图3 数字模型与实际模型相互映射

4 系统功能设计

4.1 校园信息管理模块

校园信息管理模块能够为用户提供直观、可视化的数据管理界面，便于对校园安全相关数据库中的信息进行查询和修改。系统对校园模型的基本信息包括参数信息、空间信息，状态信息等进行整理，在Web客户端读取之后通过WebGL技术生成三维模型，再将三维模型添加到场景中，并结合动态采集的数据进行展示。校园安全管理人员可以在Web端对校园模型进行交互式浏览，从而对校园安全情况有准确、实时的了解。

4.2 风险数据更新模块

在校园安全管理中，为了满足实验实训的需要，需要变更实验设备或实验材料，在实施变更时会引入新风险，所以需要通过风险数据更新模块对变更带来的风险进行辨识，使得潜在的危险得到预防和控制。同时，学校职能部门根据发展的需要也常常变更相关安全管理规定，因为管理规定发生变化，管理过程就会变得滞后。因此，风险更新模块能够通过变更参数从而评估校园风险的变化，并且模块需要进一步比对风险变更前的信息，以及风险变更后的信息，根据实际情况对数字底座中风险数据进行更新，从而保证风险数据的时效性和准确性。

4.3 风险预测预警模块

从校园事故发生的可能性、事故发生的后果以及风险是否可接受3个方面建立校园安全评价体系，并以此建立校园风险预测预警模块，动态评估校园安全风险，同时根据数字底座的参数修正与分析确定不同的危险等级与阈值，形成多等级的预警机制。为了达到不同风险等级状态下采取不同的对应措施，可以将风险分级预警，如定义绿、橙、红3色，加入BIM模型的属性中，以辅助学校安全管理人员预测可能发生的事故。

4.4 事故应急处置模块

校园事故一旦发生，会造成人身伤害或重大设备损坏。事故应急处置模块用来在事故发生后启动的应急程序。其主要功能在整合系统数据库中的应急信息，结合校园应急预案和数字底座其他数据，在异常状况不能消除时，紧急启动应急预案流程，并针对事故应急处置评估对策的有效性。

5 结 论

校园安全是高校建设和发展的基石，也关乎社会稳定，因其复杂性，在安全管理上存在很多困难，建立校园安全管理系统可以有效保障校园的安全，解决存在的问题。基于BIM和GIS的数字底座，是校园安全管理系统的数字化基础。本文认为在数字底座基础上，针对校园的主要风险因素，开发相应的系统功能模块，并结合深度学习技术建立分析模型，综合考虑校园安全数据的相关性、重要度、发生概率等，从而建设高校校园的安全管理系统。通过这样的校园安全管理系统，可以对校园内的“人、物、环”进行有效管理，有效降低高校校园内的安全事故。