校园安全疑似高层坠落行为检测

Part.01案例背景

服务单位是一所中学，致力于培养学生的全面发展和创新精神。学校拥有的教学设施和一支由教师和教育组成的教学团队。学校注重学生综合素质的培养和学生安全的保障，严密的安防措施搭配的AI视觉技术监测学生动态，打造安全的学习环境，为社会培养更多具有创新精神和实践能力的人才。

在校园环境中，学生安全是首要关注的问题。教学楼、宿舍楼等高层建筑物的窗户和阳台区域，由于缺乏有效的监管措施，容易发生学生意外坠落的事故，给学生的生命安全带来严重威胁。传统的安全监管手段多依赖于人工巡逻和警告标识，但存在监管盲区，且难以做到全天候、无死角监控。

Part.02难点痛点

◆缺乏有效的监管措施

无法及时发现行为异常的学生

◆赖于人工巡逻和警告标识

存在监管盲区，且难以做到全天候、无死角监控

◆校园潜在危险区域较多

高层建筑物的窗户和阳台区域太多

Part.03解决方案

基于这种场景需求，我们根据的深度学习神经网络算法，通过融合人体、行为、图像识别等视觉能力，接入外部高清视频，模拟可能出现的各种危险行为，通过现场监控摄像头进行图片采集，开发危险行为（开窗、人形）的检测模型，自动进行校园危险行为（开窗、人形）检测和抓拍，并及时输出告警事件，实现实时预警功能。

Part.04应用效果

校园安全防坠落检测系统，能够24小时不间断地运行，自动完成数据的采集、处理和分析，实时监测校园内可能发生坠落的区域，确保监管工作的全面性和准确性。大幅提高了工作效率，有效减轻安全管理人员的工作负担。

系统能够记录并分析学生行为数据，为校园安全管理提供有力的数据支持，帮助制定更有效的安全措施。例如，根据学生行为数据的反馈，学校可以优化校园布局，改善安全设施。不断提升校园安全管理的精细化与智能化水平。