Aproveitar plenamente as câmeras de vigilância já existentes no campus e, com base na vigilância de segurança tradicional, conectar 'em uma única linha' o servidor de computação de borda de IA Libélula, realizando a gestão unificada e a integração e o acionamento conjunto do sistema de segurança do campus.
Utilizando tecnologia de análise inteligente de IA, realizar detecção em tempo real de atividades perigosas e anormais nos limites do muro, portões, sala financeira, arquivo, refeitório, dormitórios estudantis e áreas perigosas da escola; o sistema envia imediatamente as informações de alerta aos gestores, para que adotem medidas de resposta em tempo hábil e elevem o nível abrangente de prevenção da segurança do campus. Aplicável à atualização inteligente de sistemas de vigilância de jardins de infância, escolas primárias, escolas secundárias, ensino médio e universidades em todo o país. Transforma a segurança passiva tradicional em alerta proativo, construindo para a escola um sistema de segurança sólido e fornecendo suporte probatório forte para a análise e o tratamento de incidentes.
Essa iniciativa inovadora promoverá fortemente a melhoria do trabalho de segurança e proteção da escola, impulsionará ainda mais a construção da civilização de segurança no campus e estabelecerá uma base sólida para criar um ambiente educacional mais seguro e melhor.

Ao mesmo tempo, para prevenir bullying escolar, segurança de entradas e saídas, armas brancas controladas, quedas acidentais de pessoas, aglomerações, pessoas rondando, tabagismo e outros problemas, realiza-se a modernização inteligente do sistema atual de videovigilância, aproveitando plenamente os vídeos de vigilância existentes, para construir, a partir do ambiente escolar, pessoas, veículos, instalações e outros múltiplos locais, um sistema abrangente e tridimensional de prevenção e controle da segurança do campus seguro, realizando funções de gestão integrada como alerta antecipado, alarme, supervisão de negócios e supervisão remota. Tomando como exemplo o cenário de implantação do Campus Seguro em uma escola, por meio da conexão às câmeras comuns já instaladas na escola, realiza-se monitoramento prioritário de cenários como portão da escola, salas de aula, pátio e muro; combinando capacidades de IA como reconhecimento facial e correspondência de pessoas na nuvem, quando forem detectadas situações perigosas, como aluno saindo sozinho da escola, aluno sendo buscado por estranho na saída, entrada de pessoas estranhas na escola, entre outras, notificações automáticas por mensagem no celular são enviadas aos professores responsáveis e demais professores para tratamento, evitando em tempo hábil a ocorrência de acidentes de segurança no campus.

Equipamentos de hardware

Servidor de computação de borda de IA Libélula

O servidor de computação de borda de IA Libélula é um terminal inteligente de detecção e reconhecimento de vídeo, leve, inteligente e implantável na borda, desenvolvido de forma independente. Esse sistema é voltado para as áreas de vídeo e vigilância, possui um poderoso mecanismo de algoritmos de IA predefinido e permite implantar de forma flexível diversos algoritmos de reconhecimento na nuvem; posiciona-se como um produto de software e hardware integrados para aplicações de inteligência artificial de visão geral. Chip de IA + estrutura de IA + algoritmos de IA trabalham em conjunto, oferecendo suporte de IA eficiente e flexível, com suporte à análise inteligente de vídeos com alto número de canais e à rápida implementação de aplicações de IA como reconhecimento facial, reconhecimento de placas de veículos, controle de pessoas e veículos, alerta de perímetro, alerta de fumaça e fogo (implementados por implantação na nuvem), oferecendo aos usuários soluções inteligentes com alta relação custo-benefício, amplamente utilizadas em diversos cenários de aplicação de segurança ampla, como parques industriais, campi, canteiros de obras e comunidades.

Sistema de software

Plataforma web de gestão do servidor de computação de borda de IA

A plataforma web de gestão do servidor de computação de borda de IA é um sistema de gestão de monitoramento de riscos em vídeo para gerenciar e manter servidores de borda de IA e fluxos de vídeo de câmeras, com módulos de monitoramento de riscos, monitoramento de reconhecimento facial, monitoramento de host, gestão de host de IA, gestão de unidade de IA, gestão de câmeras, gestão de atualizações, gestão de informações básicas, central de alertas, configurações do sistema etc. O sistema possui funções flexíveis de configuração e gestão, permitindo adicionar, excluir, ajustar e visualizar facilmente dispositivos como servidores de borda de IA; também oferece suporte a diversos mecanismos de proteção de segurança, garantindo a confidencialidade e a integridade dos dados de monitoramento.

Em comparação com as plataformas de gestão tradicionais, a plataforma web de gestão do servidor de computação de borda de IA apresenta as seguintes vantagens:
1. Flexibilidade e escalabilidade: a plataforma oferece arquitetura e interfaces flexíveis, permitindo adicionar, excluir, atualizar e configurar facilmente modelos de algoritmos e conjuntos de dados, com melhor escalabilidade.
2. Eficiência e precisão: a plataforma pode ajustar parâmetros de algoritmos, selecionar o melhor modelo de algoritmo etc., aumentando a eficiência e a precisão da execução dos algoritmos.
3. Segurança e controlabilidade: a plataforma oferece gestão de permissões, mecanismos de proteção de segurança e controle de acesso completos, garantindo a segurança e a controlabilidade dos algoritmos e de seus dados.
4. Gestão de todo o ciclo de vida: a plataforma é capaz de gerenciar todo o ciclo de vida de algoritmos e dispositivos de IA, incluindo desenvolvimento, testes, implantação e operação, assegurando a rastreabilidade e a sustentabilidade de todo o processo.
5. Visualização de dados: a plataforma oferece funcionalidade de visualização de dados, capaz de exibir claramente os dados e resultados durante a execução dos algoritmos, ajudando os usuários a compreender melhor o desempenho dos algoritmos e o ajuste de parâmetros.

Servidor de streaming de mídia

Ambiente de rede interna: o servidor de streaming de mídia extrai o fluxo de vídeo RTSP das câmeras para distribuição e processamento; o monitoramento por vídeo pode ser visualizado no software do lado de gestão.
Ambiente de rede pública: o servidor de streaming de mídia local extrai e encaminha o fluxo de vídeo RTSP das câmeras para o servidor de streaming de mídia na nuvem, onde é distribuído e processado; o monitoramento por vídeo pode ser visualizado no software do lado de gestão.
O servidor de streaming de mídia possui alta capacidade de processamento simultâneo, suporte a diversos protocolos e alto desempenho de segurança, sem limite de canais, podendo realizar o monitoramento por vídeo das câmeras. As vantagens específicas incluem:
1. Eficiência: o servidor de streaming de mídia utiliza tecnologias e protocolos mais recentes para otimizar a eficiência da transmissão de streaming, conseguindo enviar e receber dados de áudio e vídeo mais rapidamente, melhorando a velocidade e a qualidade da transmissão de streaming.
2. Escalabilidade: o servidor de streaming de mídia pode ser implantado em cluster conforme a necessidade real, aumentando o número de servidores e melhorando a escalabilidade do sistema para lidar com maior volume de acessos de usuários e cenários de aplicação mais complexos.
3. Facilidade de uso: o servidor de streaming de mídia normalmente possui uma interface web de gestão amigável, que ajuda os administradores a configurar parâmetros, monitorar status, gerenciar usuários e realizar outras operações de forma mais conveniente.
4. Segurança: o servidor de streaming de mídia oferece suporte a mecanismos de segurança como criptografia de dados, autenticação de identidade e autorização, além de conseguir prevenir ataques, DDoS e outras ameaças de segurança de rede, garantindo a transmissão segura dos dados de streaming.
5. Teste de estresse: o servidor de streaming de mídia pode realizar testes de estresse, simulando situações de acesso com alta simultaneidade, avaliando o desempenho, a estabilidade e a capacidade de carga do servidor, ajudando os administradores a otimizar melhor o desempenho do sistema e a alocação de recursos.
6. Personalização: o servidor de streaming de mídia pode oferecer interfaces API flexíveis e estrutura de desenvolvimento de plugins, com suporte ao desenvolvimento e à integração de funções personalizadas, para atender às necessidades personalizadas dos usuários.

Aplicativo móvel

O aplicativo móvel para celulares Android oferece suporte a funções como monitoramento de dispositivos, monitoramento de riscos, notificação de riscos, tratamento de riscos, alertas de dispositivos e tratamento de alertas, permitindo que os usuários consultem e gerenciem as câmeras de vigilância a qualquer momento pelo celular, sem precisar estar no local ou usar um computador. Outras vantagens incluem:
1. Monitoramento em tempo real: o aplicativo oferece suporte ao monitoramento em tempo real do status dos dispositivos e das imagens de vídeo, permitindo responder prontamente a eventos de segurança e situações anormais.
2. Alerta de segurança: o aplicativo oferece suporte a funções de monitoramento inteligente de riscos e notificação, capazes de analisar em tempo real parâmetros-chave como dispositivo, local e horário, emitindo alertas antecipados de riscos de segurança.
3. Tratamento de riscos: o aplicativo fornece fluxos detalhados de tratamento de riscos e registros de acompanhamento, permitindo que os usuários respondam de forma rápida e precisa a diversos tipos de problemas.
4. Gestão de múltiplos dispositivos: o aplicativo oferece suporte ao gerenciamento simultâneo de vários dispositivos de monitoramento, permitindo que os usuários gerenciem de forma conveniente e unificada os sistemas de monitoramento de segurança de vários locais.

Notificador de desktop para Windows

Instalado em computadores de trabalho Windows de uso comum, ajuda os usuários a filtrar mensagens de risco importantes; por meio da ferramenta de notificação de desktop, é possível entrar diretamente na página de tratamento de riscos, com alta visibilidade, intuitividade e conveniência, aumentando a eficiência do trabalho.

Alertas por mensagem SMS

Os alertas por notificação SMS podem notificar os usuários sem rede e sem atraso, permitindo que tomem conhecimento das informações de risco mais recentes em tempo hábil, e a taxa de leitura também é maior do que a de outros meios.

Reconhecimento de tabagismo

Por meio do algoritmo de reconhecimento de tabagismo por IA, monitoram-se e verificam-se os comportamentos de fumo dos estudantes, identificando em tempo hábil os riscos de segurança causados pelo fumo e adotando medidas correspondentes para prevenir a ocorrência de acidentes; além disso, o sistema emite automaticamente um alerta imediato e notifica o pessoal relevante para tratamento oportuno.

Reconhecimento facial

Por meio do algoritmo de reconhecimento facial por IA, é possível identificar e registrar os estudantes que entram e saem do portão da escola, controlando efetivamente a entrada de pessoas externas no campus, a fim de garantir a segurança do ambiente escolar. Ao mesmo tempo, é possível identificar e registrar a entrada e saída dos estudantes nos dormitórios, para descobrir rapidamente situações anormais e tratá-las em tempo hábil.

Reconhecimento de quedas

Todos os anos, muitos estudantes se machucam em acidentes; o algoritmo de reconhecimento de quedas por IA pode monitorar o estado de movimento dos pedestres no solo do campus, identificar automaticamente possíveis eventos de queda e emitir prontamente sinais de alarme ao pessoal relevante, elevando o nível de segurança do campus.

Reconhecimento de brigas e agressões

Todos os anos ocorrem muitos episódios de violência escolar, que representam uma grande ameaça à saúde física e mental de professores e estudantes. O algoritmo de reconhecimento de brigas e agressões por IA consegue detectar e alarmar em tempo hábil comportamentos de briga e agressão no campus, prevenindo a ocorrência de eventos maiores e elevando o nível de segurança no campus.

Reconhecimento de aglomeração

Por meio do algoritmo de reconhecimento de aglomeração por IA, realiza-se monitoramento em tempo real das áreas do campus, permitindo detectar em tempo hábil situações anormais, como estudantes reunidos, aglomerados ou observando, identificando prontamente comportamentos anormais dos estudantes na escola, prevenindo acidentes de segurança e garantindo a segurança dos estudantes no campus.

Reconhecimento de invasão de área

O algoritmo de reconhecimento de invasão de área por IA consegue monitorar em tempo real as trajetórias de atividade de pessoas no campus e detectar em tempo hábil comportamentos suspeitos de invasão, como pessoas estranhas circulando pelo campus, bloqueando-os rapidamente; ao mesmo tempo, o sistema de alerta antecipado envia prontamente informações de acionamento aos gestores do campus, reforçando a prevenção da segurança escolar e a resposta a emergências.

Reconhecimento de escalada

O algoritmo de reconhecimento de escalada por IA consegue identificar pessoas que estejam escalando e emitir prontamente avisos de alerta, evitando a ocorrência de atos ilícitos como escaladas no campus; possibilita monitoramento automático, sem necessidade de intervenção humana repetitiva, reduzindo custos de mão de obra e riscos causados por negligência.

Reconhecimento de armas brancas controladas

O algoritmo de reconhecimento de armas brancas controladas por IA pode monitorar em tempo real o comportamento de estudantes que portam facas ou armas brancas e alarmar prontamente, a fim de prevenir a ocorrência de eventos perigosos, prevenindo efetivamente a ocorrência de violência escolar e garantindo a segurança pessoal dos estudantes e a segurança e estabilidade da escola.

Reconhecimento de chamas

Por meio do algoritmo de reconhecimento de chamas por IA, realiza-se monitoramento em tempo real das áreas do campus, permitindo descobrir rapidamente riscos de incêndio e emitir alertas antecipados em tempo hábil, garantindo a segurança dos estudantes. Ao mesmo tempo, pode aumentar a eficiência do socorro em acidentes de incêndio; em situações emergenciais de incêndio súbito, possibilita obter informações mais rapidamente e adotar medidas de emergência correspondentes com agilidade.

Reconhecimento de fumaça densa

Por meio do algoritmo de reconhecimento de fumaça densa por IA, realiza-se monitoramento em tempo real das áreas do campus; quando uma grande quantidade de fumaça densa é gerada no local, o sistema consegue emitir alerta antecipado em tempo hábil e enviar sinais de alarme, permitindo que a escola adote medidas de emergência correspondentes e garanta a segurança de professores e estudantes.

Reconhecimento de veículos e placas

O algoritmo de reconhecimento de veículos e placas por IA consegue identificar de forma rápida e eficiente os veículos que entram e saem do campus, incluindo informações como número da placa, modelo e cor, possibilitando o reconhecimento e o registro automáticos da situação dos veículos, sem necessidade de intervenção humana repetitiva, reduzindo custos de mão de obra e riscos causados por negligência.

Para ver mais algoritmos de IA para cenários de Campus Seguro, acesse: Centro de Visão com IA AiJiaMao - Campus Seguro

P1: São 11 algoritmos de reconhecimento; precisamos comprar todos ou podemos escolher?

R: Podem escolher. Os algoritmos são executados no servidor de borda e ativados conforme o cenário; assina-se apenas os que forem usados. No portão da escola, usam-se reconhecimento facial e de placas; nos dormitórios, reconhecimento de tabagismo e de aglomeração; nos muros e áreas perigosas, reconhecimento de escalada e de invasão de área; os demais ficam reservados e podem ser ativados a qualquer momento, se desejado.

P2: Os algoritmos são executados localmente ou na nuvem? Os vídeos saem da escola?

R: Por padrão, são executados localmente. O servidor de borda da SEEMSE (Jinzhang Tecnologia) fica na sala de servidores da escola; as imagens das câmeras são analisadas no local, e apenas os resultados de reconhecimento e os alertas saem para fora. O vídeo original não precisa ser enviado à nuvem, reduzindo muito o risco de banda e de privacidade.

P3: Depois de um alerta, como ele chega imediatamente ao professor responsável?

R: Três caminhos atuam juntos: notificação push no aplicativo móvel, pop-up do notificador de desktop e SMS como recurso de contingência. Também é possível designar destinatários por ponto de monitoramento — os alertas dos dormitórios vão para o responsável pelo alojamento, os do portão da escola vão para o setor de segurança, e o professor responsável recebe apenas os relacionados à sua própria turma.

P4: Casos como bullying escolar podem ser descobertos antecipadamente pelo sistema?

R: É possível detectar indícios, mas não prever. Assim que comportamentos como brigas e agressões, aglomeração e observação ou tabagismo ocorrem, o algoritmo alarme na hora, muito mais rápido do que revisar as gravações depois. Para realmente conter o problema, ainda é necessário contar com as normas de gestão da escola; o sistema é responsável por fazer os professores saberem mais cedo.

P5: Com vários campi, um único sistema pode gerenciar todos juntos?

R: Sim. Cada campus recebe um servidor de streaming de mídia e um servidor de borda, e as imagens são processadas localmente e depois reunidas de forma unificada na plataforma web de gestão. Dentro do campus, usa-se a rede interna; entre campi, usa-se o encaminhamento pela rede pública, permitindo visualizar em um único back-end os dispositivos e alertas de todos os campi.