智慧校园背景下智能安防实践研究

卜祥鹏，王海军

(江苏省司法警官高等职业学校，江苏 镇江 212003)

0 引 言

目前，校园安全防范工作较薄弱，传统的安防技术已不能满足现在的需求。在传统校园安防中，主要采用巡查和值岗等方式来维护校园安全，效率较低，校园监控主要用来记录，以便在特殊情况时进行回看。虽然消防设施在校园中已经普遍应用，但是预警能力较差。无论是安保人员执勤还是传统校园监控都无法满足校园安防建设的需要。为了解决以上问题，使用新技术来完善校园安防建设就显得尤为重要，通过人工智能和物联网技术等应用，提高校园安防水平。

1 校园安防建设现状

随着信息技术的发展，安防智能化水平不断提高。特别是人工智能和物联网技术的不断发展，使安防设备的智能化和安全性都有了巨大的提升，基于人工智能的人脸识别已经得到了普遍使用，基于物联网、大数据、云计算等先进技术，实现校园人员进出管理、体温检测、火灾预警等都已得到应用。

目前多数学校安防设施仅建立了功能单一的视频监控系统和消防系统，消防系统属于国家强制建设要求，各场地均配有消防设施。视频监控一般会覆盖学校的重点区域，特别是教室、宿舍、餐厅和出入口等人员密集较多的地方，监控的功能比较单一，不能实时处理警情。此外，该监控方式对安保人员执勤要求也较高，必须24小时关注监控画面。同时还存在监控死角、设备老化和技术落后等问题，已不能满足当前校园安防的建设要求。

董新颖研究出一种以机器视觉技术为基础的校园安防智能识别系统。该系统可以对出入校门的人脸影像图进行动态采集，并根据OpenCv等算法，对这些采集到的影像图进行动态分析，然后对这些影像图的人脸特征进行检测。韩等人借助领先的人工智能技术，将人脸识别、智能分析技术与传统的校园安防模式相结合，将语音识别、图像识别与传统的教学模式相结合，从校园监控及通信系统的现状展开分析，重点对校园监控及通信系统进行设计与研究，提出了校园信息化建设整体解决方案。刘等人提出了一种高校校园智能安防体系框架，具有多维感知、异构互联、智能高效、综合管控、集中呈现和云端管理的特点。朱等人提出了一种基于物联网的校园实验室安防预警系统，为校园实验室安全提供确切保障。

本文基于智能监控与物联网技术，提升校园安防水平。一方面采用目标检测、目标识别和目标分析等人工智能技术完善校园安防监控体系；另一方面，使用物联网技术完善校园报警系统，特别是火灾和非法进入等情况，进而推进智慧校园安防建设。

2 相关知识

2.1 人工智能

人工智能的简称“AI”，是一种以计算机形式来创造的人工思维，使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，主要研究包括机器人、图像识别、自然语言处理和自动程序设计等。目前，人工智能技术已应用于医疗、家居、教育等多种行业，未来人工智能的应用会更广泛，同样，智慧校园的建设也离不开人工智能的支撑。

2.2 目标检测算法

在图像处理领域中，目标检测也是一项非常基础的任务。目标检测技术通常是指在一张图像中检测出物体出现的位置及对应的类比，要求检测器输出5个值：物体类别、左上角坐标、左上角坐标、右下角坐标、右下角坐标。如图1所示。

图1 目标检测任务

目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或自动驾驶等。在安防领域中，移动目标检测和人员监测被越来越多的应用在站台预警、行人监测、智能安防等工作。

2.3 无人机技术

随着无人机与安防技术的不断融合发展，无人机已经深入到安防行业当中，不仅是应急救援，在数字城市、智慧城市建设、森林防火监测、边防监控、军事侦察和警情消防监控等场景中，无人机也越来越常见。在校园安防系统中，由于无人机本身特点，能够与安防监控系统相结合，发挥更好的监控作用，因此无人机也逐渐应用在校园安防中。

在本文中，无人机可以在监控死角、围墙和出入口等进行飞行检测，由于无人机具有联网回传功能，可以将实时照片发送到本地监控系统中，利用目标检测算法，可以对异常人员进行实时识别和分析，通过人脸对比，可以及时锁定人员信息，随后将异常情况发送给安保人员进行及时处理，如图2所示。此外，无人机也可用于维护学校纪律中，比如乱丢垃圾，迟到早退等情况，通过实时抓拍和智能分析，进行违纪处理，有利于学校的日常行为管理。

3 基于人工智能的安防设计框架

模型框架如图3所示，主要包括感知层、网络层、服务层、数据层、应用层和表现层共6层。

图2 校园中目标检测结果

图3 智能安防总体框架

具体包括：

（1）感知层：主要由各类智能感知设备组成，包括摄像头、温度传感器和门禁探测等，对于校园围墙、出入口、宿舍、餐厅和教室等重点区域进行规划部署，为校园智能安防体系提供智能、稳定、有效的信息来源。

（2）网络层：网络层涉及的主要技术是无线网络技术和移动通信技术，由于校园智能安防涉及要素类别较多，因此需要稳定的网络支撑。本研究综合运用有线网和无线Wi-Fi，构建一个基于物联网技术的网络平台，实现校园智能安防各要素的全时域稳定互联。在比较聚集的区域使用稳定的有线网络，比如监控系统，其余地方以无线为主。

（3）服务层：由于数据庞大，为了更好地实现数据存储，建设包括服务器和数据库等硬件设备，实现对数据分析的底层支撑。

（4）数据层：主要包括视频图像数据、温度数据、人脸数据和位置定位数据，在该层中完成数据简单清理，为数据分析提供数据支撑。

（5）应用层：通过整合各类数据，建设智慧监控系统和报警管控系统，通过目标检测和目标识别实现异常感知、自动报警、智能分析和通知管控的一体协同功能。

（6）呈现层：主要包括指挥中心的监控展示和桌面终端、移动终端等设备，提供可视化界面，给安防人员提供直观的实时结果。

3.1 基于目标监测的智慧监控模块

基于目标监测的智慧监控模块如图4所示，在该模块中，主要包括教室、宿舍、餐厅和其他公共区域等部分，本地监控分析中心是系统的核心部分。

图4 智慧监控模块

（1）教室、宿舍与餐厅：教室、宿舍和餐厅是学生的主要活动场所，人员比较集中，容易发生斗殴事件。通过智能监控系统，会通过视频进行目标检测，目标检测模块能够及时准确地检测到人像，会将人像信息发送给本地监控中心进行人脸识别，通过特征提取与数据库中的人脸进行匹配。通过分析，在教室中可以通过人脸信息完成点名功能，会将实时的缺席名单发送给班主任。另一方面，在宿舍中，设置人脸识别的智能门禁系统，并结合测温技术，加强学生出入管理、体温管理，减少安全隐患。在楼层中利用智能监控系统，通过姿态分析等智能技术来识别是否有斗殴事件或其他异常事件，并及时通知楼层执勤人员。

（2）公共区域：一方面，在校园门卫处，通过人脸识别闸机严格区分校内与校外人员，同时利用智能测温系统，在人脸识别的同时显示体温，对于温度异常的人员限制进入。另一方面，在校区的外周界、出人口布设监控点和周界防范设备形成完整的防范圈、在校内沿主干道路布设监控点形成无缝监控网格，特别是围墙区域，通过智能监控系统，一旦发现异常情况，实时的进行抓拍，利用目标检测算法进行人像检测，并将人像信息发送到监控中心进行特征识别，不论是校内人员还是校外人员，都会触发报警系统，并及时通知安保人员前往现场。同时还可以使用无人机进行辅助拍摄，特别是对于隐蔽角落进行实时监控，进而提升校园的安防水平。

本文主要是利用目标检测算法进行目标识别，相比于传统的视频监控，一方面节省人力，另一方面处理更加及时。通过该检测算法实时的检测目标信息，一旦发现有人脸信息，会选择最清晰的一张传送给本地视频监控中心，监控中心会对该图像进行特征提取，并与后台数据库信息进行比较，若发现异常信息，会及时通过报警系统通知安保人员到达现场进行处理。

技术开发中，主要使用目前检测效果较好的YOLOv5算法，可以精准识别人像信息，该算法最大的特点就是模型小、检测速度快，可以达到每秒140帧（FPS）。这对于校园的实时监管来说具有重要意义，可以及时发现异常情况并处理。通过人工智能技术提高现有视频监控系统的利用率以及报警的准确率。YOLOv5算法样例检测结果如图5所示。

图5 YOLOv5校园人员检测结果

3.2 基于物联网的预警管控模块

在校园围墙、监控死角等区域，对于外部人员非法闯入的场景，校园智能安防体系首先通过红外探测、门禁设备、视频监控等手段进行实时检测，通过物联网设备的感知功能，对异常情况及时报警，并向值班巡逻人员发送报警信息。同时，指挥大厅值班员能够根据实时、可追踪的视频监控画面远程指挥巡逻人员的及时处理。基于物联网的预警管控模块主要包括校园外围和门卫的异常人员预警管控和校园人员密集场所的火灾预警管控。

（1）异常人员：门禁系统是校园安防的基本组成部分，通过使用刷卡或人脸识别的方式对进出校人员进行有效识别。同时在人员进出校园时，在通行闸机上也可以随时进行体温检测，特别是疫情防控常态化背景下，可以对出入人员进行温度监控。

（2）消防安全系统：由于学校的特殊情况，人员比较集中，尤其是教室、宿舍和餐厅等区域，消防系统的有效性在校园安防中是重中之重。随着物联网技术的不断发展，利用RFID标签和温度传感器连接，成为温度RFID标签，安装在可能发生火灾的各个位置区域，同时与RFID阅读器信号连接，实现温度实时检测，火灾情况及时处理等功能。基于RFID的预警框架如图6所示。

图6 基于RFID的预警框架

4 结 论

本文从智慧校园建设需求出发，完善校园安防水平为目标，基于人工智能技术和物联网技术，提出了校园智能安防体系框架，一方面，利用目标检测和目标识别等先进算法实现异常人员的实时监控及识别，同时利用无人机抓拍等技术实现校园全方位的监控。另一方面，利用RFID技术实现校园火灾预警。通过多维感知、智能高效和综合管控的校园智能安防体系，提升当前校园安防水平，进而实现建设智慧安防校园目标。