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行为分析实时预警 让校园安全事故遏制在萌芽状态!

校园安全重点是对人的安全,现有的监控及管理手段多数还处于事件发生后,进行处置控制事态进一步扩大,事后弥补事后制止的多,如调控监控查找录像,追查现场参与人员,事中处置手段欠缺,事前预警少。校园安全主要加强在校学生及外来入校人员的管理,利用智能化可视化大数据实现高效有效的管理方式,同时不增加被管理者的心理负担,内心深处不会抵触抗拒。

通过AI行为分析主机调取校园内每一个数字摄像头对视频画面进行实时监控,采用肢体骨骼分析算法、人数采集算法、烟雾检测算法,制定行为报警行为规则进行报警,如闯入事件打架事件、聚众事件、攀爬事件、求救事件、烟雾检测等规则,可以精准的分析出是否存在闯入行为、打架行为,聚众斗殴行为、危险攀爬行为、求救行为、烟雾火情,对易发生的校园暴力、意外坠楼、四周无人遇到危险的情况下求救、教学楼等贵重物品区域未在规定时间内有人员闯入、学生夜晚偷跑出去的行为、发生火灾的情况进行第一时间的报警。AI行为主机人脸布控预警系统上可以不同时段、各区域及异常预警行为形成不同的报表,供管理人员进行宏观管理分析。

一、平安校园监控主要部署点位

1、出入口学校大门口

教学区域主要出入口,大型室内场馆出入口、学生宿舍区主要出入口。

2、周界

学校园区周界,学校宿舍区周界。

3、 通道和道路

校园内主要道路,教学区域主要走廊、通道、楼梯,学生宿舍楼走廊、通道、楼梯

办公区域主要走廊、通道、楼梯。

4、大型活动区域

室外活动区(操场等),大型室内场馆,学生就餐区域,停车场,校园内其他区域。

5、重点部位

易燃易爆和危险品储存室,计算机机房、水电气热设备间,财务室、贵重物品存放处,

食堂操作间和储藏室及其出入口。

6、安保部门

门卫室(传达室),监控中心(监控室),学生宿舍值班室。

二、校园不安全重点表现形式

1、校园暴力

校园是一个思想活跃、人员密集的场所,加上都是比较热血沸腾的青年人,发生 一些言语不和的情况有可能会拉帮结派造成聚众斗殴事故,会给学生的身心健康带来影响也会学校的管理带来不便。

2、意外坠楼

在近年来校园中出现了很多学生在教学楼、宿舍走道追逐打闹、护栏边做危险动作没有被及时制止导致意外事故的发生。

3、外来人员进入校园对校园安全存有隐患

校园中大多数学生都是未接触社会的懵懂青年,所以各类不法分子会把作案目标放在校园内,通过乔装混入校园内对学生财务进行偷窃、诱骗、甚至会做出一些危及学生生命安全的事。

4、学生夜间偷跑出校园

学生在夜晚就寝期间违反学校规定翻墙外出喝酒、上网造成成绩下降,或者在外出期间发生安全事故。

5、学生夜不归宿

学生没有在规定的时间内回到宿舍就寝,学生会在宿舍点名时因为关系好便没有进行及时上报对学校的管理不利,会存在漏洞,导致学生在校外出事。

6、男女生间私自进入对方宿舍

给学习生活造成影响不利于身心健康。

7、教学用品半夜失窃

盗窃人员在夜晚无人的情况下潜入教学楼、科研楼等有贵重教学用品区域进行盗窃没有及时发现导致国家财产丢失。

8、食堂后厨非厨房工作人员进入

非食堂后厨的工作人员未经过允许偷偷混入后厨未及时发现,对食品安全生产造成不利的因素,会对校园造成危害。

9、火灾预防

学生或者老师在不允许吸烟的易燃区域进行吸烟,仓库发生火灾后没有第一时间报警导致火情愈演愈烈,会导致财产损失、人员伤亡。

10、报警事故发生无法第一时间到达现场处置

由于高校校园面积大,值班人员无法快速的锁定报警位置只能通过区域进行搜索,对事故发生后不能及时处理而错过最佳处置时期。

三、可从多层面多途径以实现防范要求

1、周界防范 应用于学校重点区域防范。

2、自动跟踪 大场景、重点区域的夜间监控。

3、人脸识别 及时识别惯偷和违法人员。

3、人流量统计 用于图书馆、体育馆和演讲厅进出人员数量的控制,防止踩踏事件。

4、智能检索 多种方式进行视频信息提取。

四、针对不同的应用场景,采用相应的方式实现预警功能

1、对人脸的识别实现搜索、布控

人脸布控通过前端带有AI智能的摄像机及人脸比对服务器等中心设备,在实景地图上实现危险人员黑名单实时定位,对访客等白名单活动轨迹查询,某摄像头下经过所有的人脸即陌生人黑名单查询以图搜图以图搜视频、全面展现所搜人员的路线轨迹

2、以视频结构化应用,提升搜索率

采用分布式流水线的结构化系统架构,前端摄像机采用内置0.5T-1T算力的AI芯片进行视频数据的初步结构化,过滤掉95%以上的没有任何信息的无用视频数据,将过滤后的带着有用的图片送给视频结构化服务器进行21类属性共102项检测,支持多个人形警戒摄像机、人脸识别摄像机多点布控,实现对视频图帧中人脸信息(年龄、性别、表情、种族等)进行自动检测自动识别的功能

3、通过对人的行为分析,辨识各异常行为

基于人体的骨骼结构,根据运动轨迹定义的各种异常行为,无需根据场景进行分析,只依据人动作发生变化,辨别出异常行为。设备嵌入式结构,实现入侵检测离岗睡岗打架斗殴、求救、跌倒、徘徊检测、遗弃物检测、非法停车检测、物品搬移检测,以及自主自动PTZ智能跟踪等功能。






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