校園安全大于天。

在校園里，我們聽書聲朗朗、聞紙墨書香，學校教育關系千秋萬代，關聯千家萬戶。校園內的安全與否直接關系到整個社會的安寧及穩定。但近年來，發生在校園里的惡性刑事案、虐童案、性侵案等傷害事件頻頻見諸報紙網絡，校園治安問題日益突出，校園安全逐漸成為社會關注的焦點。

在此局勢下，國務院辦公廳也在近日頒布了《關于加強中小學幼兒園安全風險防控體系建設的意見》，意見指出各級人民政府教育督導機構要將學校安全工作作為教育督導的重要內容，進一步完善學校的人防、物防、技防等措施，推動各地盡快做好風險預防、管控、事故處理和風險化解等各項工作。

作為世界安防巨頭，?？低曉诿鎸θ找嫱怀龅男@安全問題及學校管理的迫切需求，也迅速推出了校園安防整體解決方案。

校園安防管理的關鍵是什么？

海康威視高級解決方案經理蘇航介紹到，校園安保分為高教安防和普教安防，二者的業務范疇有所不同。對于普教，教育系統的安防建設資金來源單一，規模較小。因此對于品牌意識以及知名度要求較低。因此這個市場競爭比較激烈，當前各個安防企業除需要提高自身產品性價比之外，還需要提高產品的服務價值；對于高教，項目較大，資金來源較豐富。對市場品牌產品較為認可，較為關注的是成熟工程案例和產品功能以及服務的附加值。因此安防廠家對于高教市場應該推出自身的特色產品和行業解決方案，為客戶提供一站式的服務，產品創造市場，服務創造價值。

而?？低曋鞴サ膭t是高教市場，高教安保主要由人防、技防、物防組成，三者缺一不可。

近年來，隨著科學技術的持續發展以及用戶需求的不斷變化，需要讓越來越龐大、越來越復雜的校園安保業務繼續發揮應有的能力，提高人防的響應速度和處置能力、深化技防的系統業務和人性化設計、保障物防的使用效果和系統壽命，是校園安保急需解決的問題。

在他看來，校園安防管理的范圍比較廣，簡單可歸納為針對人、車、物的管理。當前校園安防的基礎設施建設（視頻監控）相對完善，能夠提供事后查證和簡單的事件報警服務。但是，隨著社會治安維穩力度增強、學校辦學規模擴大、公眾對校園安全關注度提升等，校園安防管理需要向精細化的方向發展，通過更先進的技術手段實現事前預防、安全督導和事件全程跟蹤處置。而精細化管理的關鍵就是針對不同管理目標的準確識別與分類，通過利用多種技術進行目標信息提取（如深度學習技術、物聯網技術、大數據分析技術等）。

他表示，校園安防系統分為數據采集、數據存儲、數據應用三個環節。與早期系統相比，如今的產品和系統有了翻天覆地的變化。之前的模擬視頻監控圖像看不清，看不全，品牌混亂；各分校監控網絡獨立，實際視頻資源利用率低，制約了建設系統擴建。

而如今相關系統在數據采集環節，200萬像素攝像機成為標配，并向著更高清晰度發展（4K、8K）；夜視效果取得質的飛躍，采用最新技術的攝像機在0.0004Lux環境亮度下依然能夠完成清晰的彩色成像；通過“邊緣計算”技術，攝像機自身可以支持人臉、人體、車牌、車輛屬性等多維度的信息提取和識別，極大提高了系統可用性；在攝像機分類方面，新增了熱成像、無線傳輸、物聯網等多種專用產品。

在數據存儲環節，云存儲已成為新寵。針對不同的數據（視頻數據、結構化數據等）可選擇不同的云存儲產品，針對不同的建設規模亦有與之對應的云存儲系統進行支撐，使得系統擴容更靈活、數據更安全、寫入更高效。

在數據應用環節，云計算已經在多個行業、多個項目中證明其巨大的實用意義。通過云計算，用戶可以在海量的數據中發現更多原來無法判斷的事件，極大降低安全管理的人力投入，為精確化管理提供了科學依據。

?？低暯柚?ldquo;AI”，保障華農校園安全

提及此，蘇航還向雷鋒網舉案例詳述。?？低曉谌A中農業大學部署了完整的高校綜合安防系統，包括校園七千余畝的校內監控、關鍵點位的人員管控、出入口和主干道的車輛管控、師生密集區域的報警求助以及監控中心綜合指揮等業務，幫助用戶完成智慧安防升級，實現事前預防的轉型，為用戶提供更加精準、高效的管理業務。

在這其中，?？狄矐昧撕芏郃I產品。

前端諸如“?？瞪铐?rdquo;、“海康神捕”等設備完成人和車的結構化信息提取與特征建模：

由于高校校內師生的生活學習規律化，極易出現人流量高峰期，導致某一人臉抓拍點位短時間內必須識別超萬人流量，這對人臉抓拍機提出了更高要求。而傳統的人臉采集往往受限于角度、抓拍速率等問題，無法有效解決上述問題。對此，?？低暬谏疃葘W習等技術推出“海康深眸”人臉采集攝像機，在抓拍角度選擇以及成像圖片方面均有較大提升，值得一提的是，其并行處理能力也提高到可同時檢測抓拍30張人臉，有效保證了人臉抓拍效果。

后端諸如“?？的樧V”、 “?？党X” 、“?？但C鷹”等設備完成結構化信息和目標特征的比對檢索與報警：

高校人流量巨大，按照2萬師生規模、每人一天10次抓拍頻率進行估算，每月人臉圖片多達600萬張，每年7000余萬張，3年便可達2億張以上，這使得海量數據的存儲和提取難度大。針對此，?？低曇蔡峁┝擞袆e于以往X86架構的支持集群GPU的“?？的樧V”系列服務器進行數據二次結構化，實現了人臉多條件檢索、以臉搜臉等需求；再者，針對宿舍、重點實驗室等場景，“?？党X”可以快速分析人臉圖片，在很短時間內完成人臉比對，實現人臉識別、黑名單布控報警、無權限陌生人進入報警等業務。

方案難點及甲方（學校）看重點

當然在項目部署的前后，也遇到了一些難題，蘇航表示，在深度學習技術實用化的過程中，針對不同場景如何設計與之對應的智能分析業務以及此類業務的可實施性和可復制性，是需要解決的難題。針對此，?？低曇舱ㄟ^與一線用戶交流業務需求、研發不斷投入提高智能分析實戰效果、深入項目實地驗證和糾正應用模式等方式以更好解決上述難題。

在蘇航看來，一個項目的投標到落地實屬不易，在與雷鋒網的交流過程中，他還分享了甲方在采用相關方案時比較關注的幾個方面：

是否滿足其當前的管理需求、是否滿足期望建設內容；

是否具備靈活的擴容和升級能力保證未來的業務應用；

是否具備一定的先進性，提高安保能力，降低人力投入；

是否具備簡單易用的維護功能，保障系統可靠運行。

他表示，校園安防業務考驗公司的研發實力及項目交付能力，同時還對乙方的項目設計經驗提出挑戰，相關公司如果想涉獵于此，必須了解用戶痛點，能夠針對不同客戶提出貼合業務需求的系統設計以及未來的建設規劃，用成熟可交付的科學技術（如深度學習、大數據、云計算等）協助用戶深化精細化管理能力，提高系統價值，降低建設成本。

結語

校園可以說是最為純粹及充滿希望之地了，每一起校園安全事件的發生無不觸動著每個人的敏感神經。所幸的是，隨著相關技術的發展，技防已經在很大程度上解決了校園安保工作的諸多難題。今后，校園安防建設還必須繼續以要求為準，在技術上不斷提升，同時在人防方面繼續保持，兩者結合維護校園凈土，讓校園多一份安全，多一縷書香。