物联网智慧校园背景下智能安防实践研究

张万旭

摘要：从国内院校校园安全工作来看，相关院校安防工程建设还比较滞后，安全意识淡薄，安防工作更多依赖人防和物防，很难达到事前防范的效果。虽然一些院校在技术安防方面有一定投入，但是相关技术水平不高，设备老旧，一些安防系统和设备形同虚设，因此，目前国内校园智能安防建设工作亟待开展。对于物联网智慧校园建设背景进行介绍，说明校园智能安防实践现状，分析其中存在的问题，并分析智能安防关键技术应用，探究物联网智慧校园背景下的智能安全系统设计，为国内相关院校开展智能安防建设工作提供一些思路和参考。

关键词：物联网；智慧校园；智能安防；实践

一、前言

现阶段，传统安防技术已经无法适应新时期智慧校园安防工作需要。物联网和智慧校园建设背景下，必须提升安防工作效率，体现现代化和智能化，必须引入智能安防系统，把握先进技术整合和应用，提升校园安全预警能力。对此，本文基于物联网智慧校园建设背景探究校园智能安防实践路径，具有一定现实性意义。

二、物联网智慧校园建设背景

《中国智慧教育蓝皮书（2022）》和《2022年中国智慧教育发展指数报告》显示，我国智慧教育基础设施与硬件环境已初步建设完成，全国接入互联网学校比例接近100%。近年来，学生数字化能力水平显著提高，约占比80%的中小学生数字化能力达到合格及以上水平。中小学教师数字化能力全面提升，86%以上教师数字化能力合格及以上。混合式学习模式日益普及，我国在线MOOC课程数量已增至6.45万多个，在线学生数量已达10.88亿，电算化已成为教育管理的基础[1]。师生“一校一码”“一人一号”已成为现实，与学校管理系统、电算化、网络安全等建设高水平校园相辅相成。约85%的学校拥有网络安全管理系统，我国数字化专业毕业生比例超过40%，数字技术相关人才专业培养规模处于国际较高水平[2]。

随着物联网技术的不断发展，越来越多的大学、中小学开始关注并投资建设智慧物联网校园。目前，物联网智慧校园建设涵盖智能安防、智能教学、智能能源管理、智能环境监控等多个方面。这些应用通过物联网技术连接设备，为校园管理提供了极大的便利。一是智能安防通过安装智能监控设备、门禁系统等，实现校园安全的实时监控和预警，从而提高校园安全。二是智慧教学。物联网技术提供了更多的教学可能，例如，智慧教室、在線学习平台等，让教学更加生动、高效。三是对校园能耗进行实时监测和分析，实现能源智能化管理，促进能源合理利用，降低能源消耗，提高能源利用效率[3]。此外，智能监测空气质量、温湿度等校园环境数据，为师生提供更加舒适的学习和生活环境。

未来，物联网智慧校园建设将继续深化和拓展。一方面，随着教育信息化的不断推进，物联网智慧校园将成为提升教育质量、推动教育现代化的重要手段。另一方面，随着物联网技术的不断进步，将会有更多的智能化应用被引入校园中，而智能安防系统也将被继续建设并完善。

三、物联网智慧校园背景下智能安防建设现状

随着物联网技术的快速发展，智慧校园设计已成为教育领域的巅峰之作。在智慧校园背景下，作为校园安全重要组成部分的智能安防系统取得了显著成效。

首先，智能安防系统通过集成高清视频监控、智能识别等技术，确保对校园各个角落进行全面监控，不仅提高了校园安全防范能力，还为管理部门提供了准确、实时的监控数据，有助于快速发现和消除潜在的安全威胁[4]。其次，智能安防系统还利用人脸识别、行为分析等先进技术，提高校园异常事件的识别和处理效率。例如，通过人脸识别技术，系统可以自动识别校园内的陌生人并及时发出预警，有效防止犯罪分子进入校园。此外，智能安防系统还具备先进的数据分析和处理能力。通过对监控数据的深入挖掘和分析，系统可以揭示潜在的安全威胁，为管理部门提供决策支持。最后，系统还可以记录和分析校园安全事件，为今后的安全管理提供宝贵的经验。我国不同教育阶段学校对于校园安防产品需求的预测统计见表1。

可见，市场对于校园安防需求总量较大。物联网智慧校园背景下的智能安防系统建设成效显著，为校园安全提供了强有力的保障。然而，在构建智能安防系统的过程中也存在一些问题。首先，一些智能安防系统的硬件和技术不够先进，导致实际应用中出现误报、漏报等问题，不仅影响系统可靠性，也给校园安全带来隐患。其次，智能安防系统的数据安全问题也不容忽视。由于该系统包含大量的个人数据和监控数据，如果不采取有效的防护措施，可能会导致数据泄露或被非法获取，给个人隐私和校园安全带来风险。此外，构建和维护智能安防系统的成本相当高。一些经济条件有限的学校难以承担这样的投资，限制了智能安防系统的普及和使用。

四、智能安防实践中的关键技术应用

（一）人工智能技术

目前，人工智能越来越多地应用于智慧校园安防系统，其详细而具体的应用对于提高校园安全、优化安全管理具有重要意义。首先，人工智能在视频监控领域发挥着不可或缺的作用。传统视频监控往往依赖人工巡检，效率低下且容易漏报。人工智能可以利用图像识别技术自动实时分析监控录像并检测异常行为或潜在威胁。例如，系统可以自动检测校园内的入侵者、打架斗殴等不安全行为，并立即发送通知，通知安保人员立即采取行动。其次，人工智能在门禁管理方面也展现出了巨大的应用潜力。智能门禁系统通过人脸识别、指纹识别等技术，准确识别进出校园的人员，确保只有被授权人员才能进入。同时，系统还可以记录人员进出的详细信息，为今后的安全管理提供数据支持。此外，人工智能还应用于智慧校园安防系统的智能报警、应急响应等方面。通过集成各种传感器和智能分析算法，系统可以实时监测校园内的环境变化，如火灾、烟雾、煤气泄漏等。当检测到异常情况时，系统立即触发报警机制，协调校园资源。各方通过智能调度系统，快速、有效地应对突发事件。

在具体应用中，人工智能通过大数据分析和机器学习技术不断提升智能安防系统的性能。通过获取和分析历史数据，系统可以学习和识别各种安全威胁的模式，从而优化警报策略和预防措施。同时，机器学习还可以帮助系统不断改进和提高检测精度和响应速度。

（二）目标检测算法

目标检测算法是目前提高校园安全的重要技术工具。在校园中，人工智能可以利用目标检测算法对人、车辆等进行实时跟踪和识别，为校园安全管理提供有力支撑。目标检测算法在校园智能安防系统中的应用主要体现在以下几个方面。首先，系统通过在校园出入口安装具有目标检测功能的监控摄像头，自动检测并记录进出校园的人员和车辆，不仅大大提高了管理效率，还能有效防止未经授权的人员和车辆进入校园，保证校园的安全。其次，目标检测算法还可以对校园内的教学楼、图书馆、操场等关键区域发挥重要作用。例如，系统可以实时监控这些区域的人流情况。当发生异常聚集或长时间滞留时，系统自动发出预警，提醒监管人员在限定时间内处理，有助于防止校园可能发生的安全事件，保障师生安全。此外，目标检测算法还可以与人脸识别、行为分析等其他人工智能技术相结合，进一步增强校园安防系统的智能化。例如，通过人脸识别技术，系统可以识别大学教师、工作人员、学生等，根据他们的性格和行为特征，识别特定人员并实施个人安全管理。同时，行为分析技术可以让系统检测到打架、奔跑、跌倒等异常行为，以便学校及时采取行动。

在某些应用场景下，可以利用深度学习等技术对目标检测算法进行训练和优化，更准确地识别目标物体。同时，随着硬件的不断改进和优化，目标检测算法的处理速度显著提高，能够在实时跟踪中实现有效的目标检测和识别。

（三）无人机技术

无人机应用于智能校园安防系统，对于提高校园安防监控的效率和准确性发挥着重要作用。首先，无人机在校园巡检中发挥重要作用。传统的校园筛查方式往往依赖人力，不仅效率低下，而且难以覆盖每一个角落。无人机可以快速高效地覆盖整个校园区域，利用自带的高清摄像头和传感器，可以在整个校园内传输实时图像和数据，帮助管理者了解校园的安全状况。同时，无人机结合人工智能技术可以探测非法入侵、火灾等，自动识别异常情况和潜在风险，并及时发出警告，提醒管理者采取适当的行动。其次，无人机在紧急情况下发挥着不可估量的作用。在火灾、地震等紧急情况下，无人机可以快速到达现场进行实时监控和数据采集，为救援行动提供重要信息。同时，无人机可以快速给自然灾害的受害者运送食品、急救箱、灭火器等救援物资。借助人工智能技术，无人机可以实现自主导航和避障，在复杂环境下安全稳定地执行任务。无人机还可以连接到智能校园安全系统中的其他设备和技术。例如，无人机可以促进校园内的信息交换，以及自动启动智能门禁系统、报警系统等。当无人机检测到异常情况时，可自动启动报警系统，通知管理者及时采取行动。这种通信机制不仅提高了校园安防的效率和准确性，也增加了整个安防系统的稳定性和可靠性。

此外，在具体的人工智能应用方面，无人机搭载先进的图像识别、行为分析等技术，实现对人、车辆等的智能识别和跟踪。例如，利用图像识别技术，无人机可以自动识别校园内的陌生人，并与黑名单数据库进行比对，当发现可疑人员时，会立即发出预警。同时，行为分析技术可以让无人机监控校园聚会、竞赛等活动，帮助识别异常行为，及早发现潜在的安全风险。

五、物联网智慧校園背景下智能安防系统构建

（一）智能安防系统架构

图1为基于物联网智慧校园构建的智能安防系统架构。

该系统从感知层、网络层、服务层、数据层、应用层和表现层构建智慧校园智能安防系统架构，可以形成一个层次分明、功能完善的系统。下面是对各层的具体描述：

1.感知层

感知层是智能安防系统最基本的部分，主要负责采集和识别校园各类安全信息。该层主要包含各类传感器、摄像头、门禁系统等，这些设备可以实时检测校园环境、帧流等变化，然后将检测到的数据转换为数字信号并进行处理。

2.网络层

网络层是连接感知层和服务层的桥梁，主要负责数据传输和通信。该层通过校园网、无线网络等通信方式将感知层采集到的数据实时传输到服务层进行处理和分析。同时，网络层还必须保证数据传输的安全性和稳定性，防止数据泄露或非法访问。

3.服务层

服务层是智能安防系统的主要部分，负责对接收到的数据进行处理、分析和存储。该层主要对感知层采集到的数据进行深度探索和分析，识别学生行为模式、识别异常事件等。同时，服务层还可以提供数据存储和备份服务，保证数据的完整性和可追溯性。

4.数据层

数据层是智能安防系统的数据中心，负责存储和管理各类数据。该层利用分布式存储、云计算等提供快速数据访问和高效管理。在使用高效数据存储技术的同时，数据层必须对数据进行加密和保护，以防止非法访问或操纵数据。

5.应用层

应用层是智能安全系统功能的实现层，支持基于服务层提供的信息创建各种安全解决方案。例如，利用人脸识别技术实现校园门禁，利用行为分析技术实现异常事件报警等，这些解决方案可以直接满足校园安全管理的实际需求，提高安全管理水平。

6.表现层

表现层是智能安防系统与用户之间的交互接口，负责将应用层的功能以直观、易用的方式呈现给用户。该层可以通过移动应用、计算机软件、大屏幕显示等方式为用户提供实时监控、报警、数据分析等服务。通过呈现层，用户可以方便地查看校园安全状态、进行安全管理操作和提高用户体验。

（二）系统智慧监控和预警的实现

在该智慧校园安防系统中，实施智能监控和预警是提升校园安全的关键。

在智能监控方面，系统结合高精度摄像头、传感器等设备，对校园各个角落进行全面的盲点监控。这些设备可以实时采集视频、图像、音频等数据，并通过网络传输到监控中心。同时，利用人工智能和大数据分析技术，系统可以自动处理和分析这些数据，识别异常事件和行为。例如，检测非法入室盗窃、火灾等。检测过程需要数据支持，通过收集和分析大量的监控数据，系统可以构建实时模型来感知和预测校园的安全状况。例如，通过分析校园人流数据，系统可以预测人流高峰时段和密集区域，从而有针对性地加强监控和预防。此外，系统还可以对长期存储和监控的数据进行回顾性分析，为信息保障和校园安全管理提供决策依据。

在预警方面，智慧校园中的智能安防系统可以通过实时监控和数据分析，立即发现潜在的安全威胁，并自动触发预警机制。预警机制的实施主要基于系统监测数据的智能分析和处理。当系统监测到异常事件或行为时，会立即触发预警程序，发出声光报警、短信通知等，预警信息被发送给管理人员。同时，系统可以自动根据警报级别和类型采取适当的应急行动，例如，启动应急预案、部署安保人员等。系统通过收集和分析历史数据，可以创建预警模型并设置安全威胁阈值。当实时监测数据超过预警阈值时，系统将根据自身设定阈值自动触发预警。此外，系统还可以根据预警数据分析，不断优化预警模型和阈值参数，提高预警的准确性和可靠性。

六、结语

本文分析了智能安防关键技术应用，包括物联网技术、大数据分析、人工智能算法等。这些技术的应用有助于提升智能安防系统的智能化水平，实现更精准、更高效的安全监控。此外，本文还探究了物联网智慧校园背景下的智能安全系统设计，提出了以用户需求为导向、以技术创新为驱动的设计理念。通过优化系统架构、提升数据处理能力等措施，打造更加完善的智能安防体系。

参考文献

[1]杜威，王宇，孟丽囡.基于传感器数据融合的实验中心安防配电系统[J].电子制作，2023，31（24）：66-70.

[2]忽建蕊.基于物联网技术的校园学生生活区域智能安防系统研究[J].信息记录材料，2023，24（12）：211-213.

[3]龙巧玲，余君，熊汉文.高职院校智能化管理实训基地的探索与实践[J].信息与电脑（理论版），2023，35（19）：230-233.

[4]王彦.深度学习技术在物联网智能安防领域的应用[J].信息与电脑（理论版），2023，35（19）：1-3.

作者单位：武威职业学院

责任编辑：张津平