在当前智慧校园建设大背景下，校园安全管理正面临着从传统人防、物防模式向智能化方向转型的问题，当前校园环境开放、场景复杂且人员密集的情况，而传统视频监控系统强调以人工值守、事后回溯为主，导致学校安全管理一直面临高效管理与实时预警上的局限，难以适应当前学校安全管理要求。相比之下，人工智能技术因为具有强大的数据处理与整合能力，可在非配合状态下快速识别身份并完成行为分析，在该背景下全面推进人脸识别技术与智慧校园监控系统之间的高度融合具有必要性，这也是本文研究的主要目的。

1.人脸识别技术的整体应用方案

本次人脸识别技术应用的关键点，是通过与校园监控系统实现高度融合，进而打造“事前预警”的安全防护体系，通过对校园出入口、教学楼与操场等关键区域完成数据采集与安全分析，进而快速预警陌生人入侵、完成重点人员的行为追踪等，最终提升校园安全管理效率。

整个技术方案应用的核心，是通过基于深度学习的人脸识别算法配合边缘计算、云计算架构协同等措施，使人脸识别模块在遮挡场景、光照变化环境下依然能保持较高的准确性与时效性。

2.系统总体架构

本次人脸识别系统将在边缘层、数据传输层等关键模块支持下，完成数据采集、处理与存储，以全链路闭环模式提升人脸数据采集与处理能力。

2.1边缘层实现方案

本次技术方案中，边缘层具有数据采集与预处理的能力，其核心设备为200万像素的高清网络摄像机，该设备的支持帧率为25/30fps；在边缘计算机网关模块开发中将通过搭载NVIIDIA芯片网关模块，其最大算力超20TYOPS。在上述实施基础上增加人员识别终端，该终端加载可视摄像头与补光灯，可在50℃以下还原环境中稳定运行。其详细技术措施包括：

（1）在视频采集环节将通过分布在校园各个关键区域的高清摄像机采集数据，该设备可通过红外双模拍摄与可见光拍摄方法，可有效满足夜间与阴雨等低光照场景下的数据人员识别要求。

（2）数据预处理优化中，利用边缘计算网关可预处理视频流信息，通过高速滤波算法完成图像去噪，并将图像归一化处理方式将人脸图像缩放至112×112像素，并通过MTCNN算法完成人脸识别，保证校园人脸识别的数据精度达到99%以上。

（3）本地缓存处理中，利用边缘层存储3d内的关键数据，若因为各种原因造成网络中断依然不会出现数据丢失情况，在网络恢复后即可将其同步到云端平台上。

2.2传输层

人脸识别技术在传输层技术方案实现中。将采用“有线＋无线”的数据冗余结构传输数据，其中主干网络为千兆光纤以太网，整个数据同步环节将采用Wi-Fi 6（802.11ax）与千兆以太网结合方式。其中的关键技术参数为：设定传输层的传输带宽＞1000Mbps，端到端的数据传输延迟＜50ms，在保证视频流与识别指令传输优先级的基础上，避免因网络拥堵问题而造成数据传输延^[1]。

2.3云端层

云端在人脸识别技术中具有核心计算与存储层功能，其中的核心设备为云服务集群（CPU：Intel Xeon Gold 6330，内存：256GB）与分布式存储系统（总容量＞1000TB），整个技术实现方案如下：

（1）核算算法层部署中，在云端将采用基于ResNet-50深度卷积神经网络智能算法，通过智能技术识别师生的人员特征值，并利用超过10万张样本的人脸数据完成训练优化，使人员特征可实现快速匹配。

（2）数据存储与管理。整个智慧校园监控系统中，将通过分布式数据存储系统整合数据，其中的数据类型主要包括人脸特征数据、视频数据与识别日志数据等，其中与人脸相关的原始数据均可保存60d，所有数据可通过快速检索方式提升数据处理效率，保证云端上的人脸识别响应时间≤3s。

（3）算力调度方案。人脸识别技术在算力调度方案中，整个调度协同的关键点为边缘端与运算，在二者协同的基础上，所有常规识别任务均在边缘端上完成，而对于复杂任务（如大规模人脸识别等）则可由云端承担。

2.4应用层

整个应用层的核心为校园安全管理平台（Web端）、人脸识别门禁系统与应急预警终端，使管理人员能在Web端查看监控画面并识别检测结果；同样支持师生人脸录入与更新、删除等基本操作；也可生成校园安全管理报表，将重点区域的人员流动信息同步到云端平台上。

3.核心技术措施与实现方案

3.1人员识别算法

人脸识别算法的关键技术流程如图1所示。

图1人脸识别流程

基于图1所介绍的人脸识别流程，整个数据采集的关键点是捕捉图像或视频信息，通过“人脸检测”等算法快速定位人脸区域后即可将其从复杂背景中提取出来，完成图像输入。在特征值提取环节将通过深度神经网络提取人脸图像特征值，将面部数据转换为可度量的数学特征向量，该过程需要提取五官相对位置、纹理等身份信息，并通过预先录入数据库后与已知人脸特征展开对比，并根据相似度计算输出最终结果。

为有效应对复杂校园场景，可通过多算法融合与自适应方案提升人脸识别质量，一方面基于ResNet-50的特征提取算法整合数据，即通过卷积神经网络掌握人脸深层特征语义后，经人员特征数据归一化技术减少其中的拟合量，使人脸识别技术有更高的区分度^[2]。另一方面，在多模态融合识别中将通过红外人脸识别与可见光人脸识别整合在一起，其中的融合权重系数需根据光照强度做动态调整，一般情况下在光照充足情况下，红外人脸识别技术的权重值应达到0.3左右，而可见光人脸识别技术的总权重应达到0.7；而在光照不足情况下，二者权重值互换即可，上述方法可解决强光、逆光等场景限制，成为保证图像识别准确率的关键。

在遮挡自适应处理中，考虑到师生在人脸识别中经常出现佩戴口罩、帽子与眼镜等遮挡情况，可通过局部特征增强算法提取人脸局部特征，主要特征提取项目包括眼部、眉骨等未遮挡区域的特征点（一般关键特征点的数量＞70个），并结合注意力机制（CBAM）强化面部特征值，为实现精准识别奠定基础。

3.2实时视频流智能分析技术

在人员识别环节将通过“帧采样＋并行处理技术”实时分析多路视频流，其中的关键技术措施如下。

（1）视频流运动检测系统将通过自适应帧采样技术完成动态调节，进而实现识别精度与算力消耗的最优平衡。该技术依托运动检测模块，通过帧间差分法＋背景建模的检测算法提取人脸面部特征，整个视频识别过程若发现连续3帧（每帧时间间隔为33ms）无面部特征（通常指面部轮廓特征匹配度＜0.3、像素变化阈值＜8.0%）时，系统将切换为低功率采样模式，此时1080视频流算力所产生的消耗会从常规模式的12.6 GFLOPS降至1.8 GFLOPS，该方法可减少超84%的算力，满足低能耗要求。相应地，当运动监测模块识别人员移动（像素变化阈值超过20%）将会中断响应机制并在5帧内切换为频率采样模式，其数据读取效率也将提升至10-15帧/s，确保人脸识别系统可在捕捉不同运动轨迹下的人员行动状态，并将运动的轨迹误差控制在3像素内。

（2）多线程并行数据处理中，边缘计算网关与云端服务器均采用基于CPU多核调度的多线程架构实现的，整个边缘端网关均可通过线程池复用机制（总线程值达到10-16个）提升资源利用率，尤其是要保证单网关能稳定满足4路1080P视频流并行处理，整个单路视频流分配均采用独立处理线程模式，使所有线程均可通过数据共享的方式保障交互效果，因此可预防线程通信延迟等问题。

在相应的云端开发中，将通过GPU集群构建多线程架构，该架构通过搭载NVIDIA服务器，配合CUDA核心并行调度技术快速提取单路视频流等特征值，该技术方案可将运算效率提升25倍以上。

（3）在背景建模与前景提取中，本次人脸识别中选择利用优化后的混合高速背景建模算法（GMM），通过构建5个高斯分布模型拟合所有特征像素值，此时每个高斯模型均可对应不同灰度值，并计算出相应的背景像素分布概率。该算法可引入自适应学习率机制，将学习率维持在0.001-0.002之间，保障背景模型稳定性。在采用上述方法后，在识别有光照渐变情况（亮度变化率不足5%/s）时可将学习率动态提升至0.01以上，因此可快速更新背景，以预防因光线干扰问题造成的背景漂移情况^[3]。同时考虑到校园背景环境中可能出现光影闪烁等情况，在背景信息处理中将通过设置像素灰度差值阈值（≥12）、连通域面积筛选（最小连通域面积≥20像素），最终快速过滤人脸识别中的图像干扰问题。

3.3人员数据库管理与匹配技术

本次技术应用环节通过人脸数据库配合高效索引、匹配算法等方式提升数据处理效率。其中的关键技术方案如下。

3.3.1数据库分层设计方案

本次数据库分层设计中，将通过三级分层架构完成数据分类存储与优先调度，以预防可能出现的数据安全与检索效率低下问题。其中基础数据库是核心数据基座，可存储全校师生的基本信息与人脸特征，每条记录中均可记录姓名、学号/工号、所属院系等核心字段，在MySQL集群部署方案中配合分表分库策略提升访问效率，其中每个数据库能存储10万条以上的师生数据；在相应的人脸特征信息提取中，也可通过二进制序列化存储模式，其中单条记录的占用存储空间不足512字节，可将响应耗时控制在40ms以内。

本环节数据库分层设计中，应重点关注数据库对特殊人员群体的专项管理数据，主要数据类型包括重点帮扶学生、校外访客等，所有数据经Redis缓存访客等热点数据后，保证数据缓存总精准率达到90%以上，使人脸识别系统的重点人员识别响应速度达到40%以上。

3.3.2高效索引算法

为提升人脸特征匹配质量，在技术执行过程中将采用K近邻树（KD-Tree）技术检索数据库中人脸特征数据，该索引技术可基于特征向量与空间划分两个维度入手，在提取人脸特征后将其匹配到不同的子空间上，此时每个叶子节点上均可存储聚类后的特征向量集合（每个集合中可包含20个以上向量值）^[4]。在后续检索阶段，将通过K近邻树技术快速定位目标特征响应值，进而达到快速缩短特征时间的问题，可提升数据遍历效率。

3.4异常行为检测与预警技术

智慧校园监控系统可在人脸识别基础上，精准检测、预警校园内的异常行为，保障安全。

以重点人员轨迹追踪技术为例，将通过多摄像探头联动＋人脸关联匹配等方法完成特定人员的跨区域轨迹追踪，整个追踪过程均可基于时间戳与坐标校准等方法保证各个摄像头可实现数据协同，系统可在记录人脸特征相似度匹配（匹配阈值≥95%）基础上关联同一名工作人员在不同点位上的出现记录，并提取人员出现的时间（精度误差＜1s）。在系统内布置轨迹并生成引擎，利用时序化可视等方法显示人员在特定区域内的移动轨迹。

4.应用效果评价

从技术应用效果评价来看，文章提出的人脸识别技术具有可行性，其应用效果如表1所示。

表1人脸识别技术应用效果评估

除表1所统计的相关数据外，以某中型高校为研究对象（师生规模4500人左右），系统在成功部署后显著提升安全管理效率，其中传统人工监控模式下需安排8-10名安保人员24小时轮班，系统部署后仅需2-3名管理人员值守，异常事件的处置时间从15-20min被缩短至3min以内，工作效率明显提升。除此之外，该技术可提升异常事件预警准确率，即在测试过程中发现人员聚集风险13起，陌生人入侵20起，其预警准确率超过99.0%，未见重大安全事件遗漏问题。

5.结束语

人脸识别技术与智慧校园监控系统之间的高度融合，已经成为加快校园安防系统从被动记录到主动感知的转变，文章提出的相关技术措施可构建高效、精准的预警管理模式，有助于提升校园安全管理整体水平，为构建更智能、更有保障的学习生活环境奠定基础，成为实现校园长治久安的重要组成部分，值得关注。

参考文献：

[1]刘生华,朱丹妮,高志灏,等.人脸识别技术在智慧校园建设中的应用探究[J].电脑知识与技术,2024,20(31):21-23+30.

[2]安博,陈宏伟.人脸识别技术在智慧校园中的安全应用分析[J].中国信息界,2024,(02):135-137.

[3]郭政华,仲文强.智慧校园监控视频系统构建和人脸识别技术[J].自动化与仪器仪表,2024,(03):77-81+86.

[4]魏雯,张学川.人脸识别在智慧校园中的应用与风险应对探析[J].数字技术与应用,2024,42(03):7-9.

作者简介：姓名:黄春琼，出生年月:1984年10月，性别:女，学历:本科，民族：汉，籍贯：广东省化州市，毕业院校：华南农业大学，毕业专业：信息管理与信息系统,学历：，工作单位：广州涉外经济职业技术学院，职称：讲师，研究方向：计算机应用科学与技术
基金项目：
广东省教育厅2024年广东省普通高校特色创新类项目

项目编号：2024KTSCX302

项目名称：基于智慧校园的人脸识别算法的创新研究