浅谈校园边界防护(2)

基于以上两点所述两种边界防护手段的优缺点，安保人员就成为了整个边界防护中最核心的一环，起到了作为整个边界防护系统的枢纽作用。因为在现下AI 智能还不能取代人的作用情况下，再好的设备和物资，也需要人来运用，否则无法发挥出先进装备百分之百的效能。因此目前防护体系中，仍然需要大量的安保人员进行巡视，来弥补物理边界防护和电子边界防护的盲区及缺点，并调用防护资源。这样就需要经常对安保人员进行培训，来让他们熟悉以上两种边界的优点及缺陷，熟练操作各种设备，以做到有效的边界安全防护。

3 对边界防护优化的想法及建议

3.1 电子边界的智能化完善

鉴于目前组成电子边界的传感器（红外对射、红外热感、摄像头、震动传感器、声音传感器、指纹识别器）大多都是处于需要人工巡查进行维护。随着智能技术的发展，这些传感器可以加入故障智能自检功能，和AI 智能环境学习功能。

（1）智能自检功能是通过中心控制服务器，主动在一定时间间隔，对所有的传感器进行数据问答，测试传感器各项功能的指标，并校验返回数据的结果以及对比历史特征数据来判断传感器是否处在正常工作状态，用以提前发现可能的安全隐患或传感器故障，并提示安保人员去巡查及检修。

（2）AI 智能环境学习功能，则是通过核心AI 智能管理软件对记录的传感器扫描区域内日常的正常环境数据和环境噪声数据。以此和同传感器历史数据进行对比，分离出少数特殊数据，同时对特殊数据进行特性分类记录，以找出同传感器不同环境下的特征数据。同时对扫描区域一样不同传感器在相同环境下的数据对比，找出相同环境下的共性数据，并分类记录这些数据。然后通过服务器对这些各种共性和异类数据的分析及人工排除异常特殊数据后，确定是何种噪声数据或特殊数据，以区别各种环境下可能出现的各种数据。当出现边界入侵数据时，便能更准确、快速地判断是入侵或逃逸还是误报，并给出准确报警和数据分析。

（3）增加AI 智能视频和音频识别系统，目前视频识别只对是否有移动物体的识别，在有条件的情况下，可以增加对面部进行识别的系统，更有条件的可以增加类型识别系统，以识别视频监控区域内移动目标的类型和身份，加上红外热感设备记录的移动目标的热红外特征，可以更有效分析区别目标的类型和身份。加上音频特征识别系统，可以记录和识别扫描范围内的声音特征，通过和数据库的声音特征类型进行对比，判断目标类型及身份。同时结合区域内视频探头、红外热感探头、声音传感器等提供的特征数据，可以有效降低误报的可能性。

通过这些智能手段，可以有效降低误报风险，并提升对入侵和逃逸的数据证据取证，降低人员的工作强度。

3.2 可移动型探头

因为边界漫长或地形复杂，导致在某些区域人工巡防困难。在这种情况下，可以沿物理边界校园一侧，建设移动空中导轨，以便使用智能移动巡防探头进行巡防。

移动探头是一个集成多种传感器 （可以集成日夜视频摄像头、红外热感探头、声音传感器、警告设备）的移动云台，采用有线导轨数据传输和无线数据传输并行方式保证数据传输可靠性。其布置方式采用分段探头维护站和冗余式探头布置，平时移动探头以匀速缓慢运动沿轨道扫描所有边界，一旦有某个边界上的固定式简易传感器报警，则调动最近的探头快速移动到报警区域进行扫描，其后的移动探头快速补位并缩短与报警区域探头的间距，做到持续监控报警区域。而后部出现的扫描空位则由维护数据站中的冗余探头补位，其前部探头也加快运行，弥补站中冗余探头离开而产生的空位，使用移动探头可以有效巡视边界，减少人工巡防产生的巡防不到位情况，并有效排除误报，进行有效的巡防查证[3]。

3.3 智能巡防机器人及无人机

随着AI 智能技术和机器人技术、无人机技术的发展，智能巡防机器人已经在很多场合开始运用，现在巡防机器人根据需求，已经可以做到识别查证、自行巡逻、警告驱离，并通过多种数据网络进行报警、数据分析。而无人机在需要快速到达人员或地面装备不能快速到达的区域时，可以先行到达，提供视音频的在线素材进行查证，并根据在线即时数据，使用警告设备对非法入侵或逃逸目标进行驱离或警告。这些装备在与人工巡防相结合后，可以有效减少人工巡防的工作量和安保人员受伤的风险。

文章来源：《中国腐蚀与防护学报》 网址: http://www.zgfsyfhxb.cn/qikandaodu/2021/0417/716.html