校园安全

某省高校宿舍安全管理建设案例

案例简介

该高校宿舍区由8栋老旧楼宇与3栋新建楼组成，线路改造历史复杂且管道遮挡严重。宿舍区内1.4万名学生的“夜间高功率电器集中使用”特征给宿舍安全带来极大压力。传统烟感与温感探头易被床帘和置物架遮挡，且无法准确识别电弧和暗火。此外，学生对隐私问题非常敏感，校团委明确要求不能使用纯摄像头监控系统。与此同时，学校要求方案要符合《个人信息保护法》的最小可用原则，并兼容已有的消防主机、一卡通门禁、人脸访客等。该校后勤人员有限，日常报修工单已经饱和，因此面临着“高密度人居、低容错网络、零隐私泄露”的多重挑战。

核心挑战

宿舍区电力线路复杂，且大量电器集中使用，传统烟感与温感探头无法有效识别电弧与暗火等隐患，导致潜在火灾风险未能及时预警。学生对隐私问题十分敏感，传统的监控方式难以满足校园隐私保护的要求。现有的消防主机与一卡通门禁系统需要兼容，但由于后勤人员有限，无法进行频繁的设备维护和管理，增加了系统运行的难度。为了提升管理效率，减少误报率，系统需在确保隐私保护的前提下，能够在夜间迅速响应并有效整合现有设备，确保校园安全监控的高效性与精准性。

合作方案

学校与海清智元共同设计了“终端‑边缘‑平台”三层协同方案，部署在宿舍楼每层走廊和配电箱间，共计安装62台AI多光谱防火预警分析仪。配电间采用有线传输方式，确保数据传输的稳定性和可靠性。在公共区域，系统通过智元起源安全模型和多光谱检测技术识别电火花，确保能够对电气火灾隐患进行及时预警。系统采用设备本地存储，能够回溯火情全过程，保证数据的完整性。同时，运维端通过IVMS软件生成月度安全热力图，帮助校方重点管控大功率电器的使用区域，减少电气火灾的发生。系统整体方案兼容校园已有设备，并满足低带宽的VPN专网需求。

成果价值

隐患响应更及时

系统可提前识别温升、过载等异常信号，实现隐患精准预警与现场实时联动，有效防范小概率高风险事件。

误报干扰大幅降低

AI识别准确率显著提升，基本消除传统监控中因光照、遮挡等引发的误报困扰，减轻人工筛查负担。

宿舍管理更高效

通过声光联动与移动端推送机制，值班人员实现秒级响应，日常巡检频次与夜间负担明显下降。