智慧校园

建设背景及政策支持

建设背景：在网络和信息技术的普及和国家教育信息化建设的推动下，以计算机网络为基础，以信息和知识资源的共享为手段，强调合作、分享、传承精神的网络化、数字化、智能化有机结合的新型教育、学习和研究的教育环境建设显得尤为重要。智慧校园是利用信息技术以及科学规范的管理对校园内的教学、科研和管理有关的所有信息资源进行整合、集成和全面的数字化，构成统一的用户管理、统一的资源管理和统一的权限控制。通过组织和业务流程再造能够推动学校进行制度创新、管理创新，最终实现教育信息化、决策科学化和管理规范化。

政策支持：自教育部发布《教育信息化“十三五”规划》以来，全国各个重要省市已经出台了教育信息化相关的发展规划，有些省份还将智慧校园列入了重点建设任务，提出了明确的智慧校园建设目标和发展方案。目前，江苏省、广东省、浙江省、福建省都正积极制定或已经制定智慧校园建设指南，而其他省份也在积极推动智慧校园的建设。这些政策都是从长远目标来制定的，至少在五年内不会改变。而智慧校园是关乎中国教育事业的大事，智慧校园是校园信息化必然的趋势，未来的政策支持力度将会持续的维持在高水平。

智慧校园管理体系

1、在校外通过具有深度学习算法的人脸识别系统和智能警戒系统，对社会危险人员进行及时发现并提醒保安做出及时干预，对校门外违规停放车辆进行自动警示驱离，确保校外环境安全。

2、在校门口通过人脸闸机、访客系统、车辆道等系统，对进出学校的人和车辆进行有效管理，外来访客人员一律通过人证核验才能完成登记放行，把一切风险防范于未然，为校内师生营造安全舒适的生活学习环境。

3、在校内周界围墙，通过具有深度学习算法的智能警戒系统对校园周界进行智能警戒管理，当有人员通过围墙进入校园时，智能警戒系统可第一时间对其进行声音和灯光警示，同时警情上传至监控中心并联动警戒球机进行特写跟踪，让侵入人员无所遁形。保安人员可及时准确的做出处理，将危险第一时间消灭。

4、在校内广场、运动场所举行重大活动以及学生体育活动期间，通过实景智慧系统的对现场活动情况进行无死角监控。

解决方案

提升业务反馈时效性：整合实时人脸采集、人脸倒查、人脸库搜索，构建实时性的采集、预警、查询等监控业务功能体系，有效解决安防监控系统的自动化和时效性问题。

精细化数据处理粒度：基于人脸信息构建「一人一档」，实现以人脸为线索的实时搜索与预警。

智能看护

校园危险问颗：一些死角发生的校园霸凌、打斗、抽烟等问题，以及偷窃事件，学生闯入危险区域等，由于传统摄像头不具有提醒功能，若有意外或者暴力事件发生，监管员无法及时得知并处理，可能会造成更严重的后果。再者，有些区域安装传统摄像头会侵犯学生个人隐私，多数学生也表示处处安装监控宛若“坐牢”。

教师日常管理工作紫琐：针对走班制和疫情下特殊编班情况，导致学生位置的不定性，一名教师对应多位学生，教师无法清楚、准确得知每位学生的上课情况。点名、管控纪律等重复的、单调的、规则的工作，使教师无法一心一意的将注意力集中在教学任务上。通过人工智能机器识别技术，构建高智能化评测系统，从而实现智能检测、智能课堂、智能报表等功能，可以将教师从繁琐的教日常教学管理工作中解放出来，使得老师能够越来越倾向于关注孩子的心灵健康，做孩子的人生顾问，进行更高层次的道德教育。

注重隐私保护：在尊重学生隐私的同时，给以学生很大的保护。无图校园版看护机器人智能分析出学生状态，若有异常则会及时给予终端（监管员）警告，制止校园暴力等事件的发生。并且以特殊形式将身份和行为类型呈现在后台。既能起到监管作用，又保护了教师及孩子的隐私，致力于让教师、孩子都能享受课堂，不受“电子眼”的束缚，也让家长放心学校。

典型场景： 幼儿园、养老院等场所，实时监控分析人员行为，及时发现老人摔倒、幼儿摔倒，打架等危险情况，保障人身安全。

智能教育

教学辅助：为老师提供丰富的教学手段，通过Al教育技术手段判断教学质量，使教学更具针对性，学习效率提升，促进教学质量的提升。

人脸识别：基于腾讯优图实验室深度学习的人脸分析方案，准确识别课堂中的教师以及学生人脸信息，提供人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别等AlI教育技术能力。可用于课堂签到、教学质量监控等Al教育场景。

招生营销：基于营销的售前售后售中等阶段，提供语音质检、智能外呼、人脸融合等能力，帮助客户精细化运营，降本增效。

典型场景： 教室及园区等场所，引入课堂专注度分析方案，综合分析学生在园期间的情绪、专注度等数据，改进服务质量。

识别系统

基于人体识别分析流量信息、区域预警、姿态识别等。打造安防监控的精细化数据处理与分析

核心特点

• 人脸识别：多人实时人脸统计，多人实时肢体运动检测，广角度精准人脸识别
• 情绪分析：喜悦，安静，忧郁，愤懑，恐慌，惊讶
• 行为报告：端坐，伏案，正立，举手，小动作，回头，书写，走神，低头，专注
• 数据决策：学生行为分析表，班级学习情况分析表，学科成绩分析

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