校园安全

某高校校园通行安全管理

案例简介

该高校分校区呈半开放格局，教学楼、宿舍、科研用房、地下车库与公共道路交错分布，日均数万人次的人流与近千辆车流在高峰时段、课间和节假日出现突发波动。校区内访客、快递、合作项目人员等混入正常人流中，造成通行安全管理的困难。传统的监控摄像头和门禁刷卡系统无法有效辨识身份和判断通行的合规性，尤其在低照度条件下无法提供清晰识别，且现有系统无法跨系统协作，导致漏检和误判现象严重。校方亟需提升通行管理的精准度和效率，尤其在夜间和特殊情况中加强识别能力。

核心挑战

校区呈半开放格局，日均数万人次的人员流动及近千辆车流，尤其在高峰时段和节假日，突变性较大，且访客与非本校人员频繁混入，增加了安全管理难度。现有监控系统难以在低照度环境中准确识别，导致人脸识别失真、车牌无法识别等问题，影响安全监控的精确性。同时，校内多个安全管理系统（如安检、门禁、车辆道闸、辅警巡更等）长期独立运行，缺乏有效的数据整合，造成漏检、误判及资源浪费。校方在预算有限的情况下，迫切需要最大化利用现有设施，提升夜间识别率和访客核验速度，以确保校园安全管理更加高效和精准。

合作方案

海清智元提供的解决方案通过“可见光‑红外‑紫外”三通道融合感知与AI时空关联算法，围绕“识别‑校验‑联动”三步走。首先，在主校门、次入口、宿舍大厅、电梯厅及围墙死角等关键点部署多光谱一体化终端。可见光通道负责提取高清的人车特征，红外通道提供夜视及体表温度轮廓，紫外通道则用于读取校园卡、水印徽章和车辆年检贴的防伪荧光纹理，实时分辨伪卡、假证及换车牌行为。其次，边缘节点运行融合模型，对人脸、体温、荧光特征、刷卡记录、车牌号进行同源聚类，标记拖门、尾随、黑名单闯入和逾期车辆滞留等行为，并将信息通过MQTT推送至校内私有云平台。最后，通过标准REST与IO接口实现与道闸、电梯控制、广播和保卫处APP的联动，确保异常情况得到及时处置，形成闭环管理。整个方案复用现有网络与供电设施，前端断网时可本地缓存数据，确保不受网络波动影响，并通过GPU池云端弹性调度，避免重复建设。

成果价值

校园人脸核验效率提升

系统上线后，昼夜人脸与卡证匹配准确率显著提升，伪卡与伪证识别时间缩短，极大提高了身份核验效率。

校园违规通行事件下降

随着系统的成功部署，尾随进出、超时驻车、昏暗环境的车牌识别等问题得到了明显的改善。

节省校园安保力量

全天候监控和AI算法有效减少了安保巡逻工作量，提高了保卫部门的工作效率。