随着社会的发展和文明程度的提高，城市的大学校园已经不再仅具有教育属性，而是融入了整个城市，成为了知识城市的有机组成部分[1]。高等教育法规定，我国高校的三大功能是教学、科研和社会服务。首先须考虑到公共利益，实现最大化和最优化的公共服务。大学校园因建筑密度低，绿化覆盖率高，自然环境优美，人文气息浓厚，体育设施、文化设施等配套齐全等，已经成为城市的风景点和休闲地。大学校园对社会公众开放已经是高校管理者们的共识。根据媒体的报道，国内越来越多的大学校园已经对社会公众预约开放，开启了“全面开放校园，融入城市发展”的新理念。大学在承担科研教学任务的同时履行好属于自己的社会责任，更加积极地开展社会服务。很多城市的大学已经成为当地的独特景点和城市的名片。开放校园可以实现高校和社会双向受益，社会可以更加公平地享受高校资源和便利，高校也可以在开放过程中更好地融入社会。“一流城市孕育一流大学，一流大学成就一流城市”，城市和大学的互哺推动着城市和大学的共同发展，也给市民带来了实实在在的幸福体验。但由于大学还承担着教学、科研等功能，因此大学校园面向公众、市民进一步开放后的安全问题凸显出来。充分处理好开放与安全的问题，既是社会和公众对高校的要求，也体现了高校以人为本、以社会为本的初心。

1、校园开放背景下的安全风险分析

目前国内对社会开放的大学普遍采取的是有限开放政策，即每日入校申请人数规模控制、游客开放区域控制和游客在校时间控制。如浙江师范大学规定：每天可预约车辆数量根据校内实际情况进行数量限制，超过当天限制数量后则不再接受预约；南方科技大学经综合评估每日可预约入校人数为400人；复旦大学入校游客在校时段为早上6时到22时；浙江大学规定游客入校时间为工作日19时-22时，双休日、节假日6时30分-22时。所有的大学允许游客进入的区域为以绿化、绿道为代表的室外空间、图书馆、体育场馆、食堂、博物馆、美术馆等，其他如实验室、教学楼、办公楼、学生宿舍等是不允许游客进入的。也有大学不控制入校人数和在校时间，仅控制开放区域。如哈尔滨工业大学、华东政法大学等。这些大学虽然开放程度不同，但是都面临着开放后的安全管理问题。

1.1游客安全风险

游客进入校园后既面临着交通安全、意外伤害等公共风险，也存在着误入实验室和特殊空间所带来的风险。在综合性和理工科大学，例如生物、化学、物理、医学、材料等实验室使用的实验材料都是属于管控的有毒有害和易燃易爆物质，一旦游客误入其间，可能会受到人身伤害。尤其是游客误入禁入空间所引起的伤害，高校必然需要承担极大的责任，除了经济赔偿之外，其名声也必然受到极大的影响。所以，在校园开放之后，高校需要采取有效的措施来保证游客的安全。

1.2校园安全风险

从管理角度上看，大量校外人员进入，会增加维护校园安全和秩序方面的压力。压力主要体现在对教学的影响和对公共资源的占用。从目前已经开放的大学来看，所有的游客进入校园的目的都是善意地游览、休闲、读书和锻炼，只要不误入禁入区域，基本上不会影响大学的教学科研和生活秩序。但有些游客由于不清楚那些楼栋是否能进或者处于好奇心理，进入实验室、学生宿舍、教室等区域，在给自身带来安全风险的同时，也对大学的正常秩序带来影响，甚至会涉及校园的安全。比如拍摄传播实验过程、与学生发生冲突、误碰触有毒有害物品等。

图1 立体化防控图

2、解决的思路和方法

2.1物理隔绝

为防止游客误入禁入区域，校园建设在设计之初就将禁入区域打造成“园中园”，设置围墙或者围栏，从物理空间上与校园隔绝。现代大学校园规划设计总体布局上采用分散布局的形式，在保持各个空间相对独立的同时，也注重不同空间的相互渗透，相互联系，使各个功能分区形成一个统一的整体。[2]“园中园”的设计明显不符合现代大学校园的规划总体布局，虽然保证了游客不能进入禁入区域，安全性得到了很大的保证，但是破坏了大学校园的统一性，从“相对独立”变成了“绝对独立”。

2.2人工干预和预防

在每一个入口设置保安人员，对每一个进出楼宇的人进行核查。人工干预和预防存在着三个问题。一是安保人员的责任心，是否能非常认真地检查每一位出入者的身份证件；二是繁琐的检查对在楼宇里面工作的老师和学生所造成的麻烦，会引起师生的反感和抱怨；三是需要增加许多的安保人员，劳务费用是一笔巨大的开支。频繁的检查虽然可以较好地预防游客误入，但对于从事科研工作的老师们更是工作干扰。

2.3技防和人防结合

技防和人防结合第一种模式是通过摄像头对禁入区域的出入口进行监控，安保人员在值班室后台值班。这种模式既需要值班人员对进出的人员能精准识别，更需要值班人员注意力一直集中，存在着预防不到位，容易出现疏漏的问题。第二种模式是部分通道设置道闸，部分通道使用人工检查。这种模式也存在着增加费用、造成对老师们的干扰的问题。

3、校园智慧安防系统

《高等学校数字校园建设规范》发布后，国内智慧校园如雨后春笋般迅速发展，校园平安建设关系到学校整体的正常运行和安全稳定，是新时代智慧校园建设的重点内容[3]。

3.1智慧安防校园系统建设

通过建设平安校园安防系统，配合后端综合平台及相关校园智慧应用，帮助学校解决实际安防及业务问题。建设方针为预防预警、异常警报、及时提示，解决路径为依托云技术、大数据技术、物联网技术、人工智能技术建设校园智慧安防系统[4]，目的保障师生员工的人身安全，减少财产损失，完善校园安全防范体系、提高校园整体防控能力，创建文明、安全、和谐、美丽的校园环境。

3.2平安校园的静态防范体系

平安校园的静态防范体系由三层防控系统构成，形成了从外围到内核的纵深型立体化防控（图1）。第一层也就是最外层为校园周界，包括校园周界、出入口等。第二层为校园内公共区域防护，如校园内公共区域、室外环境等，包括各种范围的场景。第三层防护区域为一些室内的防护区块，包括行政楼、教学楼，宿舍等楼内的各种场景。根据防控区域的特点和要求，选择适合该场景的方案，全方位立体化地保障校园整体安全。

3.3平安校园的动态防范体系

校园应急系统构建了平安校园的动态防范体系。校园应急系统由预警报警机制、分级预案联动、精准高效处置、事后追溯评估机制等组成（图2）。作为校园内发生突发事件时的主要处理手段，从前端设备发现事件的发生，到联动后端监控中心进行人为事件确认，通过系统操作调取事故点周围视频监控点位的图像，并将事故信息通过广播、短信等方式传达至校园安保人员，利用大数据分析系统进行辅助决策，帮助安保人员及时定位事故点，赶往事故点进行事件处理，最后进行事故记录，防止相关事件的二次发生。

4、基于数字孪生的高校楼宇安全预警系统

平安校园防范体系为整个校园构建了针对具有主观恶意的入侵人员的安全防线，但高校对于善意的游客不能采取怀有防范戒备的措施，不能让入校游客觉得处处被监视，让本意入校休闲放松的游客觉得精神紧张，缺乏放松感和感觉不到舒服，反而违背了校园开放的初衷。校园安全保卫系统最好是无感的，对于进校的游客而言，应该让他们有更好的体验感，而不是处处被提示、被监控[5]。在游客禁入区域设置“隐形”卫士，对游客进行温馨提示，也彰显了校园管理者的精细化和人性化。

4.1数字孪生技术应用到校园防控

数字孪生是充分利用物理模型，通过传感器从物理实体收集数据，在虚拟空间进行数字化，对相应的实体进行模拟仿真。通过数字孪生技术，可以在虚拟环境构建与被模拟对象高度还原的对象，进而对模拟对象的行为进行预测。

图2 校园应急系统   

基于数字孪生技术，我们对入校游玩的游客构建数字化模型，使用传感器收集不同目的游客的传感信号，在虚拟空间对游客进行1比1还原，以此来模拟善意游客和恶意游客的行为。对于善意的游客，通过数字孪生技术模拟穷举出善意游客的行为，作为参考知识库，用于后续的AI智能识别；对于恶意的游客，使用数字孪生技术预测恶意游客可能会做出的恶意行为，预测可造成的不良影响，提前预防。

4.2安全预警系统工作流程

根据公开资料调查，目前绝大部分已开放高校采用在线预约入校方式。基于数字孪生的高校楼宇安全预警系统就是为了保护入校游玩的善意游客的安全，防止他们误入禁入区域对人身带来的风险，在他们刷身份证进入校园时提取相应的人体特征生成原始数据同步至系统，形成数字数据库。当市民不慎误入禁入区域时，即时比对确认现场提取的人体特征数据为库孪生数据，实时发送信息或者电话通知游客及时退出，同步通知安保人员跟进，以确保游客的安全（图3）。为保证游客的隐私，在游客离校48小时后，其相应资料自动从数据库删除。

图3 安全预警系统工作流程   

4.3安全预警系统模块单元

为实现安全预警系统的预定功能，结合校园预约入校系统，充分应用平安校园智慧平台，楼宇安全预警系统由原始数据收集单元、原始数据处理单元、孪生数据收集单元、离校数据收集单元、数据分析比对单元、预警信息发送单元等模块组成。原始数据收集和存储单元功能为提取游客在预约系统的身份信息和联系方式等、入校时的人体特征信息并予以存储，所收集的数据作为孪生数据比对。孪生数据和离校数据收集单元功能为实时提取甄别进入禁入区域和离开学校时的游客特征。数据分析比对单元实时对两组数据进行分析对比，处理认定的孪生数据。预警信息发送单元功能根据处理结果即时发送信息或者电话联系异常游客请其退出禁入区域，并同步相关信息至安保人员及时跟进，对于已离校人员删除信息流程（图4）。

图4 安全预警系统模块单元

4.4安全预警系统拓扑图

游客用手机通过预约入校小程序进行入校预约，姓名、身份证号、电话等信息同步至安全预警系统服务器。学校门口的摄像头在游客入校登记时（刷身份证或者出示预约码）提取游客的人体特征作为原始数据通过TCP/IP协议传输至服务器，服务器同步下发原始数据至各布控点。布控点提取比对出孪生数据，经服务器分析对比确认后，打电话或发信息给孪生数据的游客提醒其退出禁入区域。布控点提取游客进入或退出信息反馈至服务器，通知安保人员跟进或取消预警。游客离校时校门口摄像头提取比对孪生数据，经分析确认后定时删除游客信息，确保游客隐私安全（图5）。

4.5安全预警系统模块硬件特点

系统模块硬件主要由摄像头、交换机、综合布线和服务器（包含存贮）组成。摄像头用来提取人体特征，本系统在对安全级别要求较高，所以需要结合多种生物特征来实现高精度的系统识别，提高鉴别系统的精确度和可靠性[6]。目前市场上满足要求的摄像头可选范围大，本系统选用华为好望M2241-QL筒型摄像机，功能涵盖支持2 TOPS算力、支持全结构化、多算法切换、行为分析、人群态势分析、目标、人体、机非人、车辆、车辆事件检测、交通数据统计、支持背光自适应、透雾自适应、速度自适应、采用1/1.8"CMOS、软件定义支持算法在线加载与升级、120d B超级宽动态强反差场景还原真实细节、支持多算法切换和支持全结构化等产品特性，可以识别性别、年龄、眼镜、张嘴、睁眼闭眼、遮挡、口罩、肤色等22种人脸属性，识别上衣、下衣、肩包手提包、发型、围巾等43种人体属性，识别包括西装、民族服、T恤、羽绒服、运动服、睡衣、无上衣、皮革大衣等18余种上衣。能够高度关联解析人体关键点，精准完成跨年龄段、黑白照别、戴口罩人脸等复杂模糊场景识别。服务器选用包括华为Atlas 800 3000智能视频分析服务器在内的多种品牌，服务器性能卓越，功能齐全，其具有智能、高效、优质等特点，可以完成单卡支持64T视频分析，提供超强算力的高效视频分析；整机能效比提升，节约电费开支，能够有效降低OPEX；高级RAS提供高达99.999%的可靠性，运行稳定可靠。

图6 实测图片   

图5 安全预警系统拓扑图  

4.6安全预警系统软件

4.6.1技术架构与语言选择

前后端分离架构：这种架构将前端界面与后端数据处理逻辑分开，使得两者可以独立开发、部署和升级，提高了系统的可扩展性和可维护性。后端采用Go Lang语言开发：Go Lang是一种静态类型、编译型的语言，具有高效、简洁和可靠的特点，适合用于开发高性能的后端服务。前端采用Vue开发：Vue是一款轻量级的Java Script框架，它采用组件化的构建方式，使得前端开发更加模块化和可复用。

4.6.2功能模块

楼宇管理：允许管理员对楼宇信息进行管理，包括添加、修改、删除和查询楼宇的基本信息，如楼宇名称、位置、用途等。

游客管理：提供对游客信息的管理功能，包括游客的登记、身份验证、信息查询等，确保游客在校园内的安全。

权限管理：通过对不同用户设置不同的访问和操作权限，确保系统的安全性和数据的保密性。

告警管理：实时接收和处理来自智能视频分析软件、入校预约系统、电话（信息）告警系统和校园安防系统的告警信息，通过TCP/IP协议进行融合，构建完整的安全预警机制。

4.6.3系统集成与运行环境

智能视频分析软件架构：该软件架构已经成熟，能够提供高效的视频分析和识别功能，为安全预警平台提供强大的技术支持。

TCP/IP协议融合：通过与入校预约系统、电话（信息）告警系统和校园安防系统通过TCP/IP协议进行融合，实现了多系统之间的数据共享和协同工作。

运行支撑环境与软件：基于火狐或谷歌浏览器的运行支撑环境，确保前端界面的兼容性和用户体验；使用Centos Linux 7的操作系统，提供稳定、安全的运行环境。

4.6.4预警功能与游客安全保障

预警功能实现：通过应用程序的开发，实现了对异常事件的实时预警功能，包括但不限于入侵检测、异常行为识别等。

游客安全保障：通过综合运用各种技术手段和管理措施，确保了游客在校园内的安全，提高了整个校园的安全水平。

5、 Demo测试实践和效果评测

处于校园网络安全考虑，楼宇安全预警系统Demo测试游客电话号码、身份证号等信息由人工模拟输入替代校园预约系统。Demo测试采取隐蔽抓拍方式进行，由两个分布于不同位置的摄像机、交换机和服务器组成，通过校园网络联通，输入平台网址，进入管理系统。摄像机1实时抓取的人体特征作为原始数据，摄像机2抓取的人体特征作为孪生数据，辅以人工输入电话号码。测试共计持续7×24小时，选取50人作为测试样本，不告知被测对象摄像机2位置。摄像机1抓取50人的正面、侧面、不戴帽、戴帽、戴墨镜、戴口罩等不同情况下的特征作为原始数据，摄像机2在测试对象随机经过时提取被测对象特征作为孪生数据比对。测试证明，在单人多种复杂模糊场景下，系统识别预警的成功率和准确率均达到100%。但在被测对象多人同时出现场景下，系统仅能识别其中一人并发送对应预警。从基于善意游客的角度，同行者中如有一人被预警提醒，等同于同一群游客被同步预警，因此，系统功能满足保护善意游客安全的需要。开发者根据可能同时出现的游客评估结果，将系统完善至同时可识别和预警2人（见图6）。

6、结束语

在高校等公共资源向社会大众开放共享的大背景下，楼宇安全预警系统符合大数据生物特征识别技术与整个人工智能领域研究的一致性发展趋势[7]，运用人工智能和物联网技术，将系统部署在校园禁入区域，通过实时的预警来消除可能存在的游客安全风险，使游客能够不受干扰休闲的同时维持校园正常的教学科研秩序，将和谐安全的大学校园融入知识城市的构建体系[1]。为最大限度地保证游客隐私，在预约入校系统时需预先告知游客此系统的存在和运行模式，以便游客抉择。随着人民群众对幸福生活标准的不断提高，充分利用人工智能迅速发展的科技红利，针对不同应用场景开发切实适用的系统，提高安全保障度，让人民的幸福指数不断提升。

参考文献:

[1]程军祥,马航,王墨涵.知识城市与大学校园[M].北京:中国建筑工业出版社,2022.

[2]王宇新,王琳.基于场所精神的大学校园人文景观设计研究———以大连工业大学为例[J].城市建筑,2023,20(19):200-203.

[3]张明,郝志杰,郑秋梅.智慧校园背景下智能平安校园系统的研究与设计[J].微型电脑应用,2023,39(09):4-6.

[4]徐鹏.依托数字化校园平台推进“智慧校园”建设探析[J].长江信息通信,2023,36(08):142-144.

[5]柳森.当大学校园的“围墙”打开了[N].解放日报,2023-08-07(009).

[6]曾晓云,焦涛.几种常见的生物特征识别比析[J].轻工科技,2021,37(02):64-65,69.

[7]刘琦,于汉超,蔡剑成,等.大数据生物特征识别技术研究进展[J].科技导报,2021,39(19):74-82.

文章来源:杜小英,梁玉霞,张炳坤,等.基于数字孪生的高校楼宇安全预警系统[J].价值工程,2024,43(20):150-154.