将AI算力注入边缘，通过在网络摄像头上添加人工智能芯片，使得摄像头采集到的视频，可以在最接近捕获数据的位置进行初始分析，减少延迟并提高效率。计算机正在代替人安保人员，时刻分析监控视频，检测各类异常行为。
安全领域受益于旺盛的市场需求和国家政策支持正在被AI技术快速颠覆。最近几年，AI技术主要在计算机视觉、机器学习、自然语言理解方面发力，与视频图像识别、提取、检测的需求高度匹配，在安防领域快速落地。旺盛的市场需求和国家政策支持正在被AI技术快速颠覆。最近几年，AI技术主要在计算机视觉、机器学习、自然语言理解方面发力，与视频图像识别、提取、检测的需求高度匹配，在安防领域快速落地。
校园安全不仅关系到学生、教师的身心健康，还容易引发社会舆论、引起家校矛盾。视频监控不能解决校园安全面临的所有挑战，但它却是目前可用且干扰最小的方式。
“AI+安防”智能化升级体现在何处
与传统安防相比，“AI+安防”最明显的好处是：极大地提高了安防的主动性和有效性，同时极大地降低了人力成本和安全风险。这种改变主要得益于AI视频分析技术对视频流的实时监控和智能识别，以及5G+边缘计算（MEC）在网络和存储上提供的基础支持。对视频流的实时监控和智能识别，以及5G+边缘计算（MEC）在网络和存储上提供的基础支持。
将AI算力注入边缘，通过在网络摄像头上添加人工智能芯片，使得摄像头采集到的视频，可以在最接近捕获数据的位置进行初始分析，减少延迟并提高效率。视频监控的工作方式正在发生巨大的变化，计算机正在代替人安保人员，时刻分析监控视频，检测各类异常行为。
Q博士认为，校园安全事故责任重大，只有0次和N次的区别。对于学校而言，校园安全监控系统至少有以下3点理由亟待AI协助。有以下3点理由亟待AI协助。
1、主动安全而不是被动接受
目前，绝大多数学校的校园监控系统是被动的。部署在学校的各个摄像头将监控画面传到监控室，安保人员盯着十几个不同的画面，却无法获取视频画面中的有效信息。由于高昂的存储成本，这些视频往往只能存储几天。一旦遇到安全事故，安保人员需要在几十个甚至上百个视频画面中，来回地拖动进度条进行播放和检索，传统的视频监控是一个被动且滞后的防御系统。
在AI视频分析技术的帮助下，系统可以对监控画面进行实时、自动分析。实际上，我们在训练技术像人一样去观看和理解视频，并且它不会疲劳、不会受到干扰。对“正在发生”的安全事故进行预警，才是真正有效的视频监控。
2、第一时间预警而不是事后取证
绝大多数的校园监控视频，主要用于事故发生后取证。但是AI算力、5G和MEC（边缘计算）的发展正在协力改变这种现状，使视频发挥更大的价值。尤其是当学校的面积不断扩大，建筑物和学生聚集的公共区域越来越多的时候，用技术协助甚至是替代人为监控，将会更加有效。
世界卫生组织的报告显示，中国青少年自杀率排名第一，有16.39%的学生曾考虑过自杀，有25.8%的学生受过不同程度的校园欺凌。传统的校园监控并不能在第一时间发现这些潜在的危险，现在借助AI技术，如果有学生在湖边、天台长时间徘徊、停留，在偏僻的角落聚集，系统就能在3秒以内主动向安保人员发出警报，最大程度地降低对学生、教职员工和校园设施的风险。发出警报，最大程度地降低对学生、教职员工和校园设施的风险。
3、自动识别异常行为而不需要持续监控
当AI安防系统代替人力实时、有效的监控视频画面时，安保人员将会有更多的时间用于处理险情和日常巡逻。现在，AI技术可以实现的预警行为包括：追逐打闹、闯入、围栏检测、离开岗位、可疑停留、聚众、画面遮挡。针对办公室、财务室、楼顶天台、机房/弱电井、食堂厨房、围墙、湖/河护栏、走廊楼道、楼宇外围、偏僻角落等安全事故多发的重要区域进行异常行为的自动识别和预警。
令人期待的是，借助5G+MEC（边缘计算）+AI的安防架构，在边缘进行基本处理后，来自校园内各个区域的视频和数据，将帮助AI进行深度学习，使分析能力更智能、更准确。聚合后的安防数据，还能进一步帮助学校确定校园的人流模式和危险高发区域，制定更科学的安全防御计划。来自校园内各个区域的视频和数据，将帮助AI进行深度学习，使分析能力更智能、更准确。聚合后的安防数据，还能进一步帮助学校确定校园的人流模式和危险高发区域，制定更科学的安全防御计划。
Q博士有话说
“AI+安防”将会给校园安全带来颠覆，这种颠覆不仅需要学校建立主动安全的认识，而且需要技术/硬件、解决方案提供商、网络通信等全产业链上下游的精益协作。
我们科技是华为5G校园安全解决方案供应商，「Proactive Safety™主动安全」作为业内首个可与5G无缝结合的校园安全解决方案，将为学校提供主动呼入式的安全保障。
