一种校园学生行为风险预警方法及系统与流程

1.本发明涉及智慧校园管理技术领域，具体是一种校园学生行为风险预警方法及系统。


背景技术：

2.校园欺凌是发生在校园内外、以学生为参与主体的一种攻击性行为，它既包括直接欺凌也包括间接欺凌。校园欺凌不等同于校园暴力，校园暴力包含校园欺凌，而校园欺凌是最常见的一种校园暴力。
3.校园欺凌事件常有发生，虽然在大人眼中，这是学生之间的小打小闹，但是如果不加以正确的引导，对欺凌者和被欺凌者的价值观形成过程都是不利的。比如，欺凌者会觉得自己有能力，随着年龄的增长，他极有可能犯下更大的错误。对被欺凌者来说，身体上与精神上的双重打击会不断地滋长其自卑情绪，而且这一影响极难消除，会伴随被欺凌者一生。因此，必须要对欺凌现象进行监管。
4.现有的监管方式大都是摄像头与教育相结合的监管方式，但是，现有的摄像头很难全局的进行监管，在很多地方发生的欺凌，教师无法及时发现，而且，欺凌者肯定会有选择的规避摄像头，被欺凌者由于害怕也不会主动告之教师；这种情况显然是需要避免的；因此，如何提高摄像头的监管全局性是本发明技术方案想要解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种校园学生行为风险预警方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种校园学生行为风险预警方法，所述方法包括：获取校园地图，在所述校园地图中确定公共区域和私人区域；其中，所述校园地图为不同高度的校园场景的俯视图；建立公共区域和私人区域之间的连接关系，基于连接关系对公共区域和私人区域进行编号；基于所述公共区域确定摄像头的布置参数，实时接收摄像头获取到的视频信息；对所述视频信息进行识别，定位并统计异常区域，向管理端发送；其中，所述对所述视频信息进行识别的内容包括计算与该公共区域相连的私人区域的异常概率。
7.作为本发明进一步的方案：所述建立公共区域和私人区域之间的连接关系，基于连接关系对公共区域和私人区域进行编号的步骤包括：根据不同的色值在所述校园地图中标记公共区域和私人区域；根据预设的顺序对公共区域进行编号；基于色值依次读取与公共区域相连的私人区域，基于公共区域的编号对私人区域
进行编号；所述基于色值依次查询与各个公共区域相连的私人区域的步骤包括实时接收用户输入的调节信息，基于调节信息调整读取结果。
8.作为本发明进一步的方案：所述基于所述公共区域确定摄像头的布置参数，实时接收摄像头获取到的视频信息的步骤包括：读取校园地图的比例尺，根据比例尺在校园地图中确定摄像头的监控范围；根据所述监控范围对所述公共区域进行切分；所有监控范围的并集大于公共区域；根据切分结果确定摄像头数量及其安装位置；实时接收摄像头获取到的视频信息。
9.作为本发明进一步的方案：所述实时接收摄像头获取到的视频信息的步骤包括：实时获取音频信息，对所述音频信息进行周期性分析，根据周期性分析结果确定摄像头的清晰度的调节曲线；将所述音频信息转换为文本信息，基于预设的敏感词库提取文本信息中的敏感词；统计提取到的敏感词，输入训练好的清晰度调节模型，得到优先级高于调节曲线的清晰度调节指令。
10.作为本发明进一步的方案：所述对所述视频信息进行识别，定位并统计异常区域，向管理端发送的步骤包括：将所述视频信息转换为图像序列，依次计算相邻图像的重合度，根据所述重合度合并图像，得到与视频信息对应的图像组；依次对图像进行识别，定位学生轮廓及其轮廓中心；根据相邻图像的时间间隔和轮廓中心计算各学生的运动参数；所述运动参数包括运动速度和运动加速度；根据所述运动参数在图像中定位目标区域，计算目标区域中各轮廓中心的数量及距离；根据所述数量及距离将目标区域标记为异常区域；统计标记的异常区域，向管理端发送。
11.作为本发明进一步的方案：所述计算与该公共区域相连的私人区域的异常概率的步骤包括：读取图像组及图像组识别结果；所述图像组识别结果包括各图像中的学生轮廓、轮廓中心和运动参数；根据运动参数确定计算各私人区域中的人员数量曲线；所述人员数量曲线的自变量为时间，因变量为人数；根据私人区域的编号查询标准人数曲线，比对标准人数曲线和人员数量曲线；根据比对结果确定私人区域的异常概率；其中，所述标准人数曲线为动态曲线，由历史人员数量曲线实时确定。
12.本发明技术方案还提供了一种校园学生行为风险预警系统，所述系统包括：区域分类模块，用于获取校园地图，在所述校园地图中确定公共区域和私人区域；
其中，所述校园地图为不同高度的校园场景的俯视图；区域编号模块，用于建立公共区域和私人区域之间的连接关系，基于连接关系对公共区域和私人区域进行编号；视频接收模块，用于基于所述公共区域确定摄像头的布置参数，实时接收摄像头获取到的视频信息；异常定位模块，用于对所述视频信息进行识别，定位并统计异常区域，向管理端发送；其中，所述对所述视频信息进行识别的内容包括计算与该公共区域相连的私人区域的异常概率。
13.作为本发明进一步的方案：所述区域编号模块包括：区域标记单元，用于根据不同的色值在所述校园地图中标记公共区域和私人区域；第一编号单元，用于根据预设的顺序对公共区域进行编号；第二编号单元，用于基于色值依次读取与公共区域相连的私人区域，基于公共区域的编号对私人区域进行编号；所述基于色值依次查询与各个公共区域相连的私人区域的内容包括实时接收用户输入的调节信息，基于调节信息调整读取结果。
14.作为本发明进一步的方案：所述视频接收模块包括：范围确定单元，用于读取校园地图的比例尺，根据比例尺在校园地图中确定摄像头的监控范围；区域切分单元，用于根据所述监控范围对所述公共区域进行切分；所有监控范围的并集大于公共区域；参数确定单元，用于根据切分结果确定摄像头数量及其安装位置；信息传输单元，用于实时接收摄像头获取到的视频信息。
15.作为本发明进一步的方案：所述异常定位模块包括：图像合并单元，用于将所述视频信息转换为图像序列，依次计算相邻图像的重合度，根据所述重合度合并图像，得到与视频信息对应的图像组；图像识别单元，用于依次对图像进行识别，定位学生轮廓及其轮廓中心；第一计算单元，用于根据相邻图像的时间间隔和轮廓中心计算各学生的运动参数；所述运动参数包括运动速度和运动加速度；第二计算单元，用于根据所述运动参数在图像中定位目标区域，计算目标区域中各轮廓中心的数量及距离；标记单元，用于根据所述数量及距离将目标区域标记为异常区域；统计单元，用于统计标记的异常区域，向管理端发送。
16.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明基于地图对区域进行切分，确定公共区域和私人区域，进而在公共区域安装摄像头，根据公共区域的视频，对公共区域进行监管的同时，判断私人区域的异常概率，向管理方反映，在尊重学生隐私的前提下，极大地提高了监管全局性。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。
18.图1为校园学生行为风险预警方法的流程框图。
19.图2为校园学生行为风险预警方法的第一子流程框图。
20.图3为校园学生行为风险预警方法的第二子流程框图。
21.图4为校园学生行为风险预警方法的第三子流程框图。
22.图5为校园学生行为风险预警系统的组成结构框图。
具体实施方式
23.为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
24.实施例1图1为校园学生行为风险预警方法的流程框图，本发明实施例中，一种校园学生行为风险预警方法，所述方法包括：步骤s100：获取校园地图，在所述校园地图中确定公共区域和私人区域；其中，所述校园地图为不同高度的校园场景的俯视图；地图大都是俯视图，基于俯视图可以轻松便捷地对校园中的各个区域进行分类；至于高度参数，则用多个俯视图来表示；举例来说，同一栋楼的不同高度下的俯视图，反映了不同楼层的情况。
25.进一步的，公共区域和私人区域的划分由学校管理人员结合实际情况具体判断，对教学楼来说，走廊是公共区域，卫生间是私人区域，但是教室是否为公共区域很难界定，有的学校在教室里也会安装摄像头，对该校而言，教室被认为是公共区域；至于宿舍楼，走廊是公共区域，寝室内部是私人区域。
26.步骤s200：建立公共区域和私人区域之间的连接关系，基于连接关系对公共区域和私人区域进行编号；连接关系指的是位置关系，如果公共区域是走廊，那么私人区域就是与之相连的卫生间、教室或寝室；编号规则可以包括前后两个部分，前一部分为公共区域的编号，后一部分为私人区域的编号，与同一公共区域相连的私人区域，编号的前一部分相同。
27.步骤s300：基于所述公共区域确定摄像头的布置参数，实时接收摄像头获取到的视频信息；摄像头安装在公共区域，摄像头安装数量及安装位置由公共区域的范围确定。
28.步骤s400：对所述视频信息进行识别，定位并统计异常区域，向管理端发送；对视频信息进行识别，可以定位异常区域，可以直接定位的异常一般都是明显的异常信息，比如，两位学生在走廊里打闹。
29.其中，所述对所述视频信息进行识别的内容包括计算与该公共区域相连的私人区域的异常概率；
在定位异常区域的过程中，还对私人区域的状况进行判断，由于私人区域与公共区域是相连的，这一判断过程只能确定一个大致的异常概率；其核心思想在于，对公共区域的视频信息进行识别，进而确定私人区域的人数，根据私人区域的人数判断异常概率。
30.图2为校园学生行为风险预警方法的第一子流程框图，所述建立公共区域和私人区域之间的连接关系，基于连接关系对公共区域和私人区域进行编号的步骤包括：步骤s201：根据不同的色值在所述校园地图中标记公共区域和私人区域；公共区域和私人区域用不同的色值进行标记，保证区分功能的同时，提高了直观性。
31.步骤s202：根据预设的顺序对公共区域进行编号；步骤s203：基于色值依次读取与公共区域相连的私人区域，基于公共区域的编号对私人区域进行编号；编号过程有先后之分，先对公共区域进行编号，再基于公共区域的编号结果对私人区域进行编号。
32.所述基于色值依次查询与各个公共区域相连的私人区域的步骤包括实时接收用户输入的调节信息，基于调节信息调整读取结果；根据色值区分公共区域和私人区域的方式，直观性极强，基于这一直观性，工作人员可以对连接情况进行调整，这一过程主要面对的问题是，有时候一个私人区域有可能与多个公共区域对应，而连接关系又是确定的，因此，需要引入工作人员的操作过程；一方面，可以让工作人员更好地了解区域切分情况，另一方面，可以对连接关系进行修正。
33.图3为校园学生行为风险预警方法的第二子流程框图，所述基于所述公共区域确定摄像头的布置参数，实时接收摄像头获取到的视频信息的步骤包括：步骤s301：读取校园地图的比例尺，根据比例尺在校园地图中确定摄像头的监控范围；步骤s302：根据所述监控范围对所述公共区域进行切分；所有监控范围的并集大于公共区域；步骤s303：根据切分结果确定摄像头数量及其安装位置；步骤s304：实时接收摄像头获取到的视频信息。
34.上述内容主要对摄像头的安装过程进行了限定，安装过程较为简单，首先，需要在校园地图中确定摄像头的监控范围，然后，由监控范围对所述公共区域进行切分，即可确定摄像头数量及其安装位置。
35.值得一提的是，不同型号、不同性能的摄像头，其监控范围不同。
36.作为本发明技术方案的一个优选实施例，所述实时接收摄像头获取到的视频信息的步骤包括：实时获取音频信息，对所述音频信息进行周期性分析，根据周期性分析结果确定摄像头的清晰度的调节曲线；将所述音频信息转换为文本信息，基于预设的敏感词库提取文本信息中的敏感词；统计提取到的敏感词，输入训练好的清晰度调节模型，得到优先级高于调节曲线的清晰度调节指令。
37.在本发明技术方案的一个实例中，摄像头具备音频获取识别功能，现有的摄像头绝大多数都具备这一功能；基于此类摄像头获取音频信息，对音频信息进行周期性分析，可以确定摄像头的清晰度在哪些时间段需要高一些，哪些时间段需要低一些；对校园的学生来说，学生的上课过程非常规律，音频信息的周期性非常明显，通俗地说，下课的时间，摄像头的清晰度高，上课的时间，摄像头的清晰度可以低一些，这种方式可以极大地提高资源利用率。
38.值得一提的是，对音频信息进行识别，可以判断是否存在敏感词汇，如果出现敏感词汇，那么就要将摄像头的清晰度调高。
39.图4为校园学生行为风险预警方法的第三子流程框图，所述对所述视频信息进行识别，定位并统计异常区域，向管理端发送的步骤包括：步骤s401：将所述视频信息转换为图像序列，依次计算相邻图像的重合度，根据所述重合度合并图像，得到与视频信息对应的图像组；视频信息本身就是由多张图像组成，根据时间信息将视频信息转换为图像序列的过程并不困难；将视频信息转换为图像序列后，计算相邻图像的重合度，可以对图像进行合并，即，用一张图像代替一个时间段内的所有图像。
40.步骤s402：依次对图像进行识别，定位学生轮廓及其轮廓中心；轮廓识别技术可以借鉴现有的识别技术，在很多图像识别软件中都有类似的功能。
41.步骤s403：根据相邻图像的时间间隔和轮廓中心计算各学生的运动参数；所述运动参数包括运动速度和运动加速度；图像组本身具备时间信息，图像本身可以反映出位置信息，由位置信息和时间信息可以计算出运动参数；步骤s404：根据所述运动参数在图像中定位目标区域，计算目标区域中各轮廓中心的数量及距离；对运动参数的判定过程由工作人员确定，由速度和加速度两个参数共同确定；比如，速度过高或者加速度过高时，以相应学生轮廓为中心，确定目标区域；目标区域与异常区域之间并不能划等号，目标区域是否为异常区域还需要结合轮廓中心的数量及距离共同考虑。
42.步骤s405：根据所述数量及距离将目标区域标记为异常区域；当目标区域中的轮廓中心的数量较多，相邻轮廓中心的距离较近时，就说明相应的学生有可能发生了扭打在一起的情况，此时，将目标区域标记为异常区域。
43.步骤s406：统计标记的异常区域，向管理端发送；提取一段时间内的含有标记的图像，向管理端发送即可。
44.作为本发明技术方案的一个优选实施例，所述计算与该公共区域相连的私人区域的异常概率的步骤包括：读取图像组及图像组识别结果；所述图像组识别结果包括各图像中的学生轮廓、轮廓中心和运动参数；根据运动参数确定计算各私人区域中的人员数量曲线；所述人员数量曲线的自变量为时间，因变量为人数；
根据私人区域的编号查询标准人数曲线，比对标准人数曲线和人员数量曲线；根据比对结果确定私人区域的异常概率；其中，所述标准人数曲线为动态曲线，由历史人员数量曲线实时确定。
45.根据图像组识别结果可以轻易的判断出与该公共区域相连的私人区域中的人数，私人区域中的人员数量规律性极高，比如，教室和寝室中的人数是固定的，多一个人或者少一个人都是异常情况；至于卫生间，进出的人数也很规律，而且在规定的时间内（课间），进去多少人，就要出来多少人，如果少出了一些人，那么就说明卫生间内存在异常概率。
46.实施例2图5为校园学生行为风险预警系统的组成结构框图，本发明实施例中，一种校园学生行为风险预警系统，所述系统10包括：区域分类模块11，用于获取校园地图，在所述校园地图中确定公共区域和私人区域；其中，所述校园地图为不同高度的校园场景的俯视图；区域编号模块12，用于建立公共区域和私人区域之间的连接关系，基于连接关系对公共区域和私人区域进行编号；视频接收模块13，用于基于所述公共区域确定摄像头的布置参数，实时接收摄像头获取到的视频信息；异常定位模块14，用于对所述视频信息进行识别，定位并统计异常区域，向管理端发送；其中，所述对所述视频信息进行识别的内容包括计算与该公共区域相连的私人区域的异常概率。
47.所述区域编号模块12包括：区域标记单元，用于根据不同的色值在所述校园地图中标记公共区域和私人区域；第一编号单元，用于根据预设的顺序对公共区域进行编号；第二编号单元，用于基于色值依次读取与公共区域相连的私人区域，基于公共区域的编号对私人区域进行编号；所述基于色值依次查询与各个公共区域相连的私人区域的内容包括实时接收用户输入的调节信息，基于调节信息调整读取结果。
48.所述视频接收模块13包括：范围确定单元，用于读取校园地图的比例尺，根据比例尺在校园地图中确定摄像头的监控范围；区域切分单元，用于根据所述监控范围对所述公共区域进行切分；所有监控范围的并集大于公共区域；参数确定单元，用于根据切分结果确定摄像头数量及其安装位置；信息传输单元，用于实时接收摄像头获取到的视频信息。
49.所述异常定位模块14包括：图像合并单元，用于将所述视频信息转换为图像序列，依次计算相邻图像的重合度，根据所述重合度合并图像，得到与视频信息对应的图像组；图像识别单元，用于依次对图像进行识别，定位学生轮廓及其轮廓中心；
第一计算单元，用于根据相邻图像的时间间隔和轮廓中心计算各学生的运动参数；所述运动参数包括运动速度和运动加速度；第二计算单元，用于根据所述运动参数在图像中定位目标区域，计算目标区域中各轮廓中心的数量及距离；标记单元，用于根据所述数量及距离将目标区域标记为异常区域；统计单元，用于统计标记的异常区域，向管理端发送。
50.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。