中兴智能视觉大数据：人脸识别在学校安全中的七大应用场景详述

中兴智能大数据报道：有关人脸识别在学校安全中的应用其实很早就已经有了，中兴智能视觉大数据已经凭借完整的解决方案、丰富的行业经验以及突出的产品技术优势，吸引了众多教育部门领导及学校用户的广泛关注和牵手合作，在教育行业实施了众多成功案例。比如中兴智能视觉大数据，早期的时候为华中科技大学校园建设一套具有总体把控校园区域安防监控、周界防护、智能一卡通、电子巡更等功能的集成化应用系统，通过结合全景拼接、枪球联动、人员布控等智能化分析算法，达到事前防范、事中管理、事后追溯的智能化系统建设目标。同时系统结合实际各个校园区域管理应用要求，同时充分考虑到现有信息化，自动化系统建设成果的利用和扩大，进一步提高综合管控能力的集成性，进一步丰富管理手段的多样性。

    现在 《国家教育事业发展“十三五”规划》指出：支持各级各类学校建设智慧校园，综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式。

    中兴智能视觉大数据表示，人脸识别受到越来越多学校的“青睐”，在于其弥补安全漏洞和智能化管理上展现的巨大价值。

    一方面，人脸识别技术具有识别对象的不可复制性，识别精准度可以达到99.99%，高于其他生物识别技术，可弥补传统刷卡式门禁、指纹识别的安全漏洞，帮助学校解决校园安全管理存在的难题。

    另一方面，在智能化管理上，人脸识别可将识别过的人脸形成数据信息，可以进行存储和回溯，方便学校进行用户行为轨迹的相关数据分析，可与学校管理系统互联，向智慧化的校园进行转变。

    具体而言，人脸识别技术在学校安全中的应用，重点为以下七种场景：

    1.校园重点出入口的人脸识别应用

    通过在校园重点出入口布控动态人脸监控预警系统，可实现陌生人、外来人员的风险评估和“黑名单”（或“非白名单”）的风险预警，提升学校出入口管理的安全性和及时性。

    目前社会上各种犯罪行为正在逐渐影响到学校，校外人员成为校园安全最大的隐患之一。通过人脸识别技术，在校门出入口 、学生宿舍入口、教学楼等重点区域布置人脸识别摄像机，可以实时检测和掌握出入人员的身份信息。人脸识别系统和公安布控库互联，一旦发现有嫌疑人员（如被通缉人员、小偷惯犯等）就会立刻自动报警，并提示安保人员前往处理。

    与此同时，人脸识别系统还可对接送学生的人员和车辆进行识别和管理，并配合微信、电话等互动方式与家长进行实时互动，加强学生接送的安全管理。

    2. 校园重点区域管理的人脸识别应用

    近年来学生校园湖溺亡、学校重要资料被窃等案件层出不穷，学校安保也限于人员数量有限，无法对每个关键区域都派遣人员进行守卫看管。

    通过人脸识别技术在学校围墙、楼道口、楼顶、实验室等关键区域设立“虚拟界限”，一旦感应到有活动物体出现在该区域内，摄像头会自动启动进行跟踪拍摄，并在第一时间将预警消息及实时画面推送给安保人员。

    一旦有学生出现在危险区域或者有外来人员非法进入，安保人员能在第一时间收到提醒并进行事前干预，掌握事件主动权，实现对校内重点安全区域的智能检测和安全管理。

    3. 人流量密集场所的人脸识别应用

    学校的人口密度本身已相对较大，并且往往呈现出上学、下学、课间操、课外活动、聚会等固定的人流量高峰时段，尤其是部分寄宿制学校，在放假日和上学日的校门口人流和车流量更大，其存在安全隐患也很多。

    基于此，可利用人工智能技术来对人数密集的区域“数人头”，加上姿态识别来及时发现摔倒等意外问题，一旦超出承载力或出现意外便进行预警，由相关人员进行疏导处理，将会有助于防患于未然。

    目前，智能监控流量的技术已经在广州等地的春运期间试运营，并取得了不错的效果。如果应用到学校，类似湖南湘潭的学生踩踏导致严重伤亡的事故或许能够避免。

    4. 教学秩序规范的人脸识别应用

    在教室前应用人脸识别落地式终端或人脸识别壁挂式终端，提高考勤效率，避免传统考勤方式的漏洞；还可利用人脸识别终端进行考生和应试者的身份核验，防止替考现象，遗失考试凭证也可进入考场

    例如，浙江省杭州第十一中学将一款名为“智慧课堂行为管理系统”的科技应用于课堂教学。据了解该系统可实现无感“刷脸”考勤，学生上课起立时，几秒钟便可完成点名；同时通过摄像头，还可对课堂上学生的行为进行统计分析，并对异常行为实时反馈，系统每隔30秒会进行一次扫描，针对学生们阅读、举手、书写、起立、听讲、趴桌子等6种行为，再结合面部表情是高兴、伤心，还是愤怒、反感，分析出学生们在课堂上的状态。

    5.学生安全管理的人脸识别应用

    在中小学阶段，由于叛逆心理或其他原因，部分学生往往会以多种方式试图离开教室或者学校，前往网吧、游戏厅、歌厅等青少年不宜进入的场所。对此学校和老师暂未能做到实时监管和防范。

    基于此，可利用布控在校园、教室等环境的人脸识别系统，对学生空位进行识别并报告学生出勤情况。甚至可以精确地报告缺席的学生个体、缺席的时间段等，以便于老师管理，防止校外安全事故的发生。

    6. 校园欺凌、暴力、自杀等问题识别的人脸识别应用

    除了利用图像识别技术的监控，还可利用表情、行为、姿态、唇语等特征识别，对校园暴力、校园欺凌等风险予以预测预防。

    相关机构通过对有暴力过往史的学生进行调查研究，通过AI系统来分析其对话语气、家庭背景等，进而建立预测青少年是否存在暴力倾向的特征识别模型，并得到了较高准确度的验证。再加上对青少年社交媒体等进行语言识别，可实现对校园暴力发生的预测和预防。

    例如，Facebook邀请了美国家庭网络安全组织作为自己的安全顾问委员会成员，推出了安全及防欺凌中心，专门开拓入口接受用户举报解决相关问题，同时利用人工智能监测用户发布内容中的暴力倾向和自杀倾向，以保证及时参与干预。

    7. 食品药品安全卫生的特征识别应用

    学校食品、药品、饮用水等的安全卫生也是学校安全的重要内容，学生食物中毒事件属于高发风险，其中的重要原因之一是食材或食物的质量问题。

    基于人工智能技术的特征识别，可对此类问题引发的学生食物中毒事件予以规避。

    日本食品生产商Kewpie Corporation和伙伴公司BrainPad利用TensorFlow开发出了一套机器学习系统。通过近两万张照片的训练，其能够精确地识别出食品中含有的优质成分。若将这种模型用于学校食堂对食材和食物的质量检测，能够在一定程度上提前监测和防范规避食物中毒事件。

    中兴智能视觉大数据专家表示，技术的成熟度和产品体验的好坏是影响人脸识别在教育行业落地速度的关键，中兴智能视觉大数据，愿意将人脸识别在众多行业的成功应用经验推广至教育行业，通过人脸识别解决方案的完善和更多实践样板的树立打造，让更多教育机构切实感受人脸识别带来的安全和便捷。中兴智能视觉大数据更拥有丰富的产品、符合人体工学的产品设计理念和优异的产品质量，已在公安、交通、教育、酒店、地产、旅游、智慧园区、医疗等行业落地数众多案例。（转载风险观察君，部分调整）