传统视频监控系统仅能实现画面记录，依赖人工盯屏排查隐患，存在响应滞后、预警能力弱等问题。为此，学校引入 AI 视频监控系统，通过智能识别、动态预警、联动处置等技术手段，构建了覆盖教学区、实训区、生活区的全方位安全防护网络，为校园安全筑起了一道 “智慧防线”。

一、系统建设背景与传统监控短板

1.1 校园安全的特殊性与风险点

世纪职中的安全管理面临三大挑战：一是实训安全风险突出，汽修车间的动火作业、烹饪教室的燃气使用、护理实训的尖锐器械，若操作不当易引发火灾、烫伤或划伤；二是人员密集区域管理难度大，课间操、食堂就餐等时段，教学楼楼道、食堂门口易出现拥挤踩踏风险；三是学生活动范围广，校园周边环境复杂，部分学生课后溜出校园、翻越围墙等行为难以实时监管。某学期曾发生学生在汽修实训时违规操作电焊机引发小型火情，因监控未及时预警，等到发现时已造成设备轻微损坏。

1.2 传统监控系统的局限性

原有监控系统存在明显短板：一是 “被动记录” 而非 “主动预警”，只能事后调阅录像追溯责任，无法在隐患发生时及时干预；二是人工监控效率低，全校 60 余个监控点位需 3-4 名保安轮班盯守，难以同时关注多个区域，漏报率高；三是缺乏智能分析能力，无法识别危险行为（如攀爬围墙、携带危险品）、异常状态（如人群密集拥堵），对实训场景的违规操作更是无能为力。这些问题导致校园安全管理始终处于 “亡羊补牢” 的被动状态。

1.3 引入 AI 监控的必要性

AI 视频监控系统的核心优势在于 “智能识别 + 实时响应”，能够精准捕捉校园内的安全隐患并主动预警，恰好弥补传统监控的不足。对于世纪职中而言，该系统可针对性解决三大需求：一是实训场景的违规操作识别，如学生未按规范佩戴防护用具、违规使用明火等；二是公共区域的风险预警，如人群拥挤、踩踏苗头、外来人员闯入；三是学生异常行为监管，如翻越围墙、夜不归宿等，从而将安全管理从 “事后处理” 转向 “事前预防”。

二、AI 视频监控系统的功能与部署

2.1 核心 AI 识别功能

系统搭载深度学习算法，具备五大智能识别能力：一是危险行为识别，可精准识别攀爬围墙、翻越护栏、打架斗殴、持械威胁等行为，识别准确率达 95% 以上；二是实训违规操作检测，针对不同专业定制识别模型，如汽修车间识别 “未戴防护面罩使用角磨机”，烹饪教室识别 “无人看管时燃气灶未关闭”，护理实训识别 “尖锐器械随意摆放”；三是人群密度监测，在教学楼楼道、食堂等区域，当单位面积人数超过设定阈值（如每平方米 3 人）时，自动触发拥挤预警；四是烟火识别，实时监测实训车间、宿舍等区域的明火、烟雾，哪怕是实训焊接产生的火花与纸张燃烧的烟雾，也能快速区分并预警；五是外来人员识别，通过人脸比对技术，对未录入系统的陌生人员进入校园重点区域（如宿舍、实训车间）时发出提醒。

2.2 点位部署与场景覆盖

系统采用 “重点区域加密、全域覆盖” 的部署原则，全校共安装 86 台 AI 摄像头，形成三类监控网络：一是实训区高精度监控，在汽修、烹饪、护理等实训车间安装具备特写功能的摄像头，聚焦设备操作区域，每秒抓取 10 帧画面进行分析；二是公共区域智能监控，教学楼楼道、操场、食堂等区域安装广角摄像头，监测人群流动与异常聚集；三是周界与出入口监控，校园围墙、大门、宿舍出入口部署带红外功能的摄像头，24 小时监测翻越行为、外来人员闯入。每个摄像头均具备边缘计算能力，可在本地完成初步识别分析，减少数据传输延迟。

2.3 预警与联动机制

系统构建了 “分级预警 + 联动处置” 的响应流程：一级预警（轻微违规），如学生未戴安全帽进入实训车间，系统通过车间的声光报警器提醒，并推送信息至实训老师手机；二级预警（中度风险），如楼道出现人群拥堵、学生攀爬围墙，预警信息同步发送给保安队长与班主任，保安室的监控大屏自动弹窗显示事发区域画面；三级预警（严重危险），如检测到明火、打架斗殴，系统立即触发校园广播通知，联动附近的门禁系统关闭相关通道，同时将预警信息推送至校长、分管安全副校长及辖区派出所，确保多方快速响应。

三、系统应用场景与管理创新

3.1 实训安全的智能监管

在汽修实训车间，AI 摄像头实时监测学生操作：当识别到学生未戴防护眼镜使用砂轮机时，立即发出语音警告 “请佩戴防护眼镜”，同时实训老师的平板收到预警；若学生持续违规，系统将操作画面与学生信息（通过校服或人脸识别匹配）关联，自动记录到实训考核系统，与平时成绩挂钩。烹饪教室的摄像头可识别燃气灶忘记关闭、油锅温度过高冒烟等情况，一旦发现立即切断该区域燃气阀门并报警，某节课上曾通过该功能避免了因学生临时离开忘记关火导致的火灾风险。

3.2 公共区域的风险防控

在教学楼楼道，系统通过人群密度算法实时监测：课间操结束时，若某层楼道人数骤增且移动缓慢，系统判定为 “拥堵风险”，立即推送预警至值班老师，同时在楼道入口的显示屏上提示 “前方拥堵，请绕行”；食堂就餐时段，摄像头监测到窗口前队伍过长、出现推搡时，自动通知食堂管理人员前往疏导。这些功能使校园拥挤踩踏风险降低了 80%。

3.3 学生行为的规范引导

系统对学生的异常行为形成有效约束：围墙周边的摄像头识别到学生试图翻越时，立即触发围墙顶部的声光报警，同时推送预警给班主任和保安，保安可通过对讲机远程喊话制止；宿舍区域的摄像头在夜间 11 点后监测到学生在楼道聚集喧闹，自动通知宿管阿姨前往处理。某学期开学后，系统连续预警 3 起翻越围墙行为，学校针对性开展安全教育，后续同类行为基本杜绝。

3.4 外来人员的精准管控

通过人脸库比对，系统可快速识别外来人员：家长或访客进入校园时，需在门卫处登记并录入人脸信息，摄像头在其进入教学区、实训区时进行二次验证，若进入未授权区域（如学生宿舍），立即提醒保安核实；对未登记的陌生人员，大门入口的摄像头捕捉到后，会自动提示门卫拦截询问。该功能有效防止了社会闲散人员进入校园，某案例中成功拦截了一名试图进入宿舍推销商品的外来人员。

四、应用成效与管理升级

4.1 安全事件发生率显著下降

系统运行一年后，世纪职中的安全管理实现 “三降一升”：实训违规操作事件从每月 5-6 起降至 1 起以下，学生意外伤害事故下降 75%，外来人员闯入事件零发生；安全隐患处置效率提升，平均响应时间从原来的 15 分钟缩短至 3 分钟以内。具体来看，汽修车间的动火作业违规率下降 90%，食堂拥挤踩踏隐患完全消除，学生翻越围墙行为从每月 2-3 起降至零。

4.2 管理模式的智能化转型

AI 监控系统推动学校安全管理从 “人海战术” 向 “技术赋能” 转变：一是减少人工投入，保安人员从原来的 8 人轮班减至 4 人，可集中精力处理预警事件；二是实现数据化管理，系统自动生成《校园安全周报》，统计各区域隐患类型、高发时段、处置结果，为学校优化安全管理策略提供依据；三是形成闭环管理，每个预警事件从发现、处置到复盘均有记录，责任落实到人，避免了推诿扯皮。

4.3 师生安全意识的提升

系统的应用不仅是技术升级，更促进了安全文化的培育：实训课上，学生因知道 “摄像头会监督”，规范操作的自觉性明显提高；班主任通过系统推送的学生异常行为记录，可及时开展针对性教育；学校利用系统捕捉的典型违规案例，制作成安全教育短片在班会播放，用真实场景增强警示效果，师生的安全意识从 “要我安全” 转变为 “我要安全”。