校園安全事件頻發，近年來逐漸更有多發趨勢，校園安全形勢嚴峻。傳統視頻監控只是將視頻數據以數字形式通過網絡進行傳輸、存儲和共享，無法實現異常事件的預警。智能視頻分析技術將有效提升校園安全防范系統的防范能力，本文介紹了智能視頻分析技術在高校安防中的應用。

校園安防系統建設趨勢及標準

隨著我國教育事業的蓬勃發展，我國高校的規模在不斷地擴大，校園學生密度日益提高，校區開放程度和后勤服務社會化程度也越來越高。由此而來的一些負面影響是校園安全事件頻發，高校安全保衛工作中如何處理好突發性事件，減少校園暴力，實現有效的校園安全防護正成為高校安全保衛工作的焦點，目前我國高校正在推進的“平安校園”、“智慧校園”建設正是適應這樣的管理要求而進行的。

據悉，國家層面的《普通高等學校安全技術防范系統要求》標準已經編制完畢，正在報批中。近年來，根據各省市地方標準中關于高校重要部位安全技術防范設施基本配置要求的相關規定，國內各高校都加大了在安防系統建設上的投入，逐步建立、健全了校園安全技術防范基礎設施建設，基本構建起了先進的以數字化技術、網絡化技術為支撐的安全技術防范體系。但我們也看到現有的安防視頻監控系統存在一定的缺陷：其僅將監控視頻、音頻等非結構化數據通過網絡進行傳輸、存儲、顯示和共享，由于一個視頻監控系統一般少則幾十路攝像機，多則上千路攝像機，如何讓監控值守人員實時、有效獲取監控現場準確、具體的報警事件一直是困擾安全保衛工作的難題，智能視頻分析技術可以在一定程度上解決這樣的難題，其運用視頻數字化以及特征識別技術，可實時獲取監控區域內發生的入侵、盜竊等犯罪行為和一些意外災害情況的特征，并對發生的特征事件進行報警和記錄，是安防監控系統應用的一個重要發展趨勢，目前國家針對智能視頻分析也已頒布了國家標準《安防監控視頻實時智能分析設備技術要求》（GB/T30147-2013）。

高校校園安全防范管理特征

高校校園安全防范管理的主要目標是確保學生、教師和校園財產安全，高校校園在安全防范管理中主要有以下特征：

高校校園較中小學校園的開放程度更高、人員進出流動性更大，進出人員復雜；

隨著大學的規模越來越大，各類學院、專業越來越多，甚至有多個校區，各學院、專業、校區教師和學生人數眾多（幾萬學生規模的高校比比皆是），無法分辨；

教師和學生、校內和校外人員沒有明顯特征，不易分辨。

基于上述特點，給安全管理帶來的挑戰可想而知。隨著高校對外開放程度的加大，挑戰的嚴峻程度也將越來越大。數字化、網絡化、智能化的校園安防統系建設迫在眉睫。

基于智能視頻分析技術的校園安防系統架構

基于智能視頻分析技術的校園安防系統的主要框架如圖1所示，主要分為三個部分：

嵌入式智能視頻圖像識別設備：部署在前端，用于采集人員、車輛、周界等圖像視頻信號，進行圖像分析并將分析的異常結果向監控中心智能海量數據挖掘系統上報和報警。以此減輕系統的網絡及后端服務器的運算壓力；

云計算框架下的智能海量數據挖掘系統：用于大規模、多路數的視頻圖像分析以及報警處置服務，例：人臉識別、異常行為檢測、軌跡檢測等，并對前端嵌入式智能分析設備的報警信息進行集中管理，是基于智能視頻分析技術的校園安防系統的技術支撐；

信息交互與監管模塊：用于視頻圖像數據經過智能分析后，根據不同的應用場景將數據信息展示在監控中心大屏、用戶終端上，供監控中心工作人員和相關管理人員調看，此外，針對火警、盜警等突發事件，系統也可同時通過用戶終端及手持終端設備把相關信息推送給該區域的巡邏保安人員，根據應急預案及時處置。

通過云計算框架下的智能海量數據挖掘系統，可以獲取與校園安全防范、規范管理息息相關的信息，如：視頻監控區域內出入人員和車輛的信息，人和車的行為特征信息等。通過長時間數據的積累，可以掌握校園內人和車的進出、流動及校園公共設施如教室、閱覽室的使用熱度等相關信息，系統不僅對監控區域異常事件進行報警和管理，同時對校園區域功能的合理規劃、有序管理提供技術支持，是一套兼具安防與校園大數據采集與管理的基礎支撐和研究系統。

智能視頻分析技術在校園安防中的主要應用

人群聚集事件檢測

監控場景一般是田徑場、籃球場、足球場或者廣場。通過監控視頻圖像，對監控區域的人群流量進行分析，如果人數較多且有一定的運動幅度，判斷其為大規模聚眾行為。對可能發生的人群聚集事件實現自動檢測、報警，保衛部門根據實際情況實時開展相關管理工作。

人的異常行為檢測

根據重點安防管理區域需要，實現對出入人員進行檢測與跟蹤，通過分類算法區分普通行走、奔跑和劇烈運動。主要監控場景為：ATM取款機、人流較少的偏僻道路等。對可能發生的搶劫、追逐等異常事件實現自動檢測，并實時報警提示，保衛部門及時做出反應。

人臉識別

在校區主要出入口及會場出入口，對出入人員進行自動計數和抓拍，計數結果可用于舉行大型會議或活動時，及時了解監控區域中的人流量，以便采取相應流量控制、交通管制等措施，保障大型活動的正常運行；抓拍出入人員的面部特寫照片，特別是面部特征，用于后臺服務器進行面部特征與數據庫中嫌疑人員的面部特征進行匹配，如有疑似人員出入監控區域即進行報警，保衛部門采取相關措施，避免發生危及安全的案件。

人臉識別技術應用場景與相應管理措施

有警衛出入口：在出入口建立固定攝像頭抓拍出入人員的臉部，通過與人臉數據庫進行比對確認是否為庫中疑似或公安部門通緝的人員，異常情況向監控中心和相關手持終端報警，出入口警衛及時處置；對校園內非對外開放區域同時匹配來訪人員是否為內部授權人員，否則不予放行。

開放式出入口：在開放式出入口建立監控點，監控要求能采集多數出入人員的正面，對于每個通過出入口的人員，抓拍出入人員的臉部，通過與人臉數據庫進行比對確認是否為庫中疑似或公安部門通緝的人員，異常情況向監控中心和相關手持終端報警，調度安保人員及時處置。

車輛異常事件檢測和車輛識別

重點區域管理

重點區域主要為校園中行人或車輛流量較大的道路或區域，需要進行重點監控和管理。

重點區域中車輛長時間停留管理：系統檢測到車輛在重點區域長時間停車后，向相關手持終端報警提示，校園保安及時采取相關措施。

重點區域內內部車輛管理：部分重點區域允許相關部門的內部車輛進入和停放，系統對進入區域停放的車輛進行車牌識別，若不是相關部門的內部車輛停放在區域中，系統向相關手持終端報警提示，校園保安可及時采取相關措施。

重點道路管理

重點道路為校園主干道，主干道路上不允許停車，若為單行道，車輛不允許逆行，不允許校外車輛駛入。系統通過分析進入重點道路車輛的牌照，判斷是否有隨意停放、逆行、外部車輛駛入的情況發生，若有，系統將進行相關手持終端報警提示。重點道路出現擁堵狀況應及時報警提示。

重大活動管理

針對校園重大活動的管理，系統可對活動期間需管制的區域、道路進行車輛識別、重點車輛全程跟蹤等管理，車輛在管制區域或道路中行駛時，系統可實時觀看重點車輛的跟蹤視頻；當無關車輛進入管制區域或道路時，系統也將相關手持終端報警提示。

停車場管理

針對出入監控區域中的各個停車場車輛進行識別、跟蹤和確定車輛停放在停車場的位置等管理，計算停車場剩余的車位，引導車輛停放管理等。

車輛行為分析

車輛行為分析主要包括：單行道逆行的車輛、超速行駛的車輛、道路的異常情況，如：人群聚集、車禍等；針對上述異常情況，系統相關手持終端報警提示。

結語

隨著智能視頻分析技術的逐步深入和廣泛應用，校園安防建設的重點也逐漸從安防監控基礎設施建設向基于智能視頻分析技術的安防平臺系統建設發展。它將進一步提升校園安防管理的智能化程度，提高應對校園異常事件甄別的精準度和處置的響應速度，更有效保障校園的正常秩序和安全管理。

責任編輯：gt