Bảo vệ các cơ sở giáo dục bằng giải pháp video AI

Việc duy trì một môi trường giáo dục có lợi cho việc học tập đòi hỏi ở mức tối thiểu chúng ta phải giữ cho học sinh của mình được an toàn và bảo đảm. Nói thì dễ hơn làm, do có nhiều quy mô và loại hình tổ chức giáo dục. 

Bạo lực nghiêm trọng trong môi trường giáo dục làm nổi bật tính cấp bách của nhu cầu về hệ thống an ninh và an toàn, đồng thời những thách thức còn vượt ra ngoài việc ngăn chặn các vụ xả súng đang gây chú ý. Tại Hoa Kỳ, 79% các trường công lập ghi nhận rằng đã xảy ra một hoặc nhiều vụ bạo lực, trộm cắp hoặc các tội phạm khác, lên tới 1,4 triệu vụ phạm tội. Điều đó có nghĩa là tỷ lệ 29 tội phạm trên 1.000 học sinh. (Xem chú thích 1 bên dưới)

An ninh là một thách thức 24 giờ. Bảo vệ các trường học của chúng ta liên quan đến việc triển khai một loạt các công cụ tăng cường an ninh và vật lý. Giảm thiểu rủi ro đòi hỏi phải kiểm soát việc tiếp cận các tòa nhà trường học, đồng thời duy trì bầu không khí khuôn viên 'mở' nhằm thúc đẩy môi trường học tập. Trường học phải là nơi hấp dẫn đối với học sinh và gia đình, vì vậy các giải pháp công nghệ nhằm hạn chế quyền truy cập phải ở mức thấp và không phô trương. An ninh trường học cũng phải được thiết kế theo từng lớp, hoặc vòng tròn bảo vệ đồng tâm, bắt đầu từ vành đai của trường và tiến dần vào bên trong để đảm bảo an ninh cho từng lớp học và các khu vực nội bộ khác. 

Công nghệ có thể hỗ trợ như thế nào 

Giám sát video là một công nghệ không phô trương và có thể thúc đẩy an ninh bắt đầu từ ranh giới ngoài cùng của môi trường trường học – ở vành đai và khi ô tô chạy vào sân trường. Giám sát có thể giữ một chiếc đồng hồ im lặng và liên tục về những người đến và đi. 

Hơn nữa, việc kết hợp trí tuệ nhân tạo ( AI ) mới và các công nghệ Deep Learning đang tăng cường khả năng giám sát video theo thời gian thực để đưa ra cảnh báo sớm về mối đe dọa an ninh có thể xảy ra khi nó xâm nhập vào khuôn viên trường. AI và học sâu phân tích nội dung của nguồn cấp dữ liệu video và cung cấp thông tin có thể sử dụng cho nhân viên an ninh, bao gồm phân tích xu hướng và cảnh báo theo thời gian thực khi một sự kiện diễn ra. 

Ngoài việc kiểm soát truy cập vành đai, giám sát video kết hợp AI cũng có thể mang lại những lợi ích khác, chẳng hạn như theo dõi khuôn viên trường học sau giờ làm việc – trước và sau giờ học, hoặc thậm chí vào cuối tuần khi các hoạt động ngoại khóa có thể diễn ra. Các hệ thống có thể giám sát lưu lượng giao thông và đảm bảo rằng chỉ những phương tiện được ủy quyền mới đi vào một khu vực. Lợi ích của các hệ thống video do AI điều khiển cũng mang lại hiệu quả cao hơn cho các hệ thống không được giám sát tích cực. Nguồn cấp dữ liệu video được phân tích theo thời gian thực và chỉ có thể đưa ra cảnh báo nếu có sự cố. 

Trường hợp sử dụng: Kiểm soát bãi đậu xe trái phép và khu vực hạn chế tại trường học

Bất cứ khi nào một phương tiện đi vào khu vực hạn chế trong khuôn viên trường học, hệ thống video sẽ ghi lại hình ảnh phương tiện và tự động cung cấp dữ liệu quan trọng.

Nhận dạng biển số tự động (ANPR ) các hệ thống xác định số giấy phép của ô tô đi vào cổng hoặc lối vào bãi đậu xe của trường và có thể khớp các số với danh sách theo dõi và cung cấp báo động. Công nghệ này cũng có thể được sử dụng để giám sát việc tuân thủ các khu vực hạn chế; ví dụ: chỉ cho phép các phương tiện đã đăng ký thẻ đỗ xe vào một bãi nhất định. Một cách tiếp cận tiên tiến hơn có thể bao gồm các công nghệ nhận dạng kép – biển số xe và nhận dạng khuôn mặt của người lái xe – để thêm một lớp bảo mật khác. 

Hệ thống video phát hiện bãi đậu xe bất hợp pháp có thể xác định khu vực cấm đậu xe tại trường học. Nếu bất kỳ phương tiện nào đi vào khu vực, camera sẽ được kích hoạt để thu thập bằng chứng. Hình ảnh về các phương tiện đỗ trái phép được ghi lại và hệ thống cung cấp dữ liệu về thời gian và địa điểm xảy ra, biển số xe và lỗi đỗ xe vi phạm.  

Công nghệ AI giúp nhận diện biển số xe 

Trường hợp sử dụng: Kiểm soát 'chỉ dành cho xe buýt' và các khu vực hạn chế

Camera giao thông với công nghệ Deep learning cũng có thể xác định và phân loại phương tiện; trên thực tế, để phân biệt giữa các phương tiện nhỏ và lớn và thậm chí phát hiện kiểu dáng, kiểu dáng và màu sắc của phương tiện. Ví dụ, có thể phân biệt giữa ô tô và xe buýt trong các khu vực 'chỉ dành cho xe buýt'. Hiện tại những camera như vậy được triển khai phổ biến hơn trên các đường phố và đường cao tốc công cộng, nhưng khả năng là có.

Hệ thống cũng có thể chụp ảnh và tạo dữ liệu cảnh báo nếu một phương tiện đi sai hướng, chẳng hạn như đi vào làn đường dành riêng cho lối ra hoặc đi sai đường trên đường. 

Trường hợp sử dụng: Nhận dạng khuôn mặt ở lối vào trường

Có thể sử dụng tính năng nhận dạng khuôn mặt ở lối vào và cổng trường để tăng cường an ninh cho học sinh và nhân viên, đồng thời xác định những kẻ tình nghi đã biết cố gắng vào tòa nhà. Công nghệ 'Báo động danh sách đen' tạo thông báo nếu nghi phạm đã biết xâm nhập.

Độ rõ nét là yếu tố tối quan trọng khi nhận dạng khuôn mặt và máy ảnh cung cấp dải động rộng (WDR) có thể khắc phục những thách thức như ngược sáng vào một ngày tươi sáng khi ánh sáng phía sau một người đi vào sáng hơn ánh sáng xung quanh bên trong.

Hệ thống nhận dạng khuôn mặt cũng có thể được sử dụng bên trong các tòa nhà trường học. Có thể định cấu hình thiết bị đầu cuối nhận dạng khuôn mặt được lắp đặt ở lối vào của tòa nhà trong khuôn viên trường hoặc thư viện để đảm bảo rằng chỉ những sinh viên và nhân viên đã đăng ký mới có quyền truy cập vào các tòa nhà. 

Camera đếm người có thể được sử dụng trong quán ăn tự phục vụ và thư viện để cung cấp báo cáo lưu lượng truy cập hàng ngày hoặc hàng tháng và để hiểu rõ hơn về thời gian cao điểm và sắp xếp quy trình làm việc phù hợp.

Công nghệ AI giúp nhận diện khuôn mặt từng người ra vào khu vực

Giải pháp hợp nhất kết hợp nhiều ứng dụng khác nhau.

Nguồn cấp dữ liệu từ tất cả các camera có thể được quản lý, giám sát và lưu trữ trong một trung tâm an ninh được ủy quyền, nằm trong khuôn viên trường hoặc ở một vị trí trung tâm kết hợp nguồn cấp dữ liệu camera từ nhiều cơ sở trong một khu học chánh. Nói chung, nhân viên an ninh có thể truy cập dữ liệu giám sát theo nhiều cách khác nhau, thông qua máy tính để bàn, máy tính xách tay hoặc thiết bị di động. Tính linh hoạt như vậy làm cho công việc của nhân viên an ninh dễ dàng hơn. Cảnh sát trường hoặc nhân viên tài nguyên có thể xem video trên thiết bị di động trong khi tuần tra trường. 

Thông thường hệ thống giám sát video tại các trường học không được giám sát. Nhân viên an ninh trường học có nhiều nhiệm vụ cấp bách hơn là ngồi trước màn hình video và người điều hành khó có thể cảnh giác với các sự cố chi tiết có thể được hiển thị trên màn hình. Giờ đây, việc giám sát thủ công tẻ nhạt và dễ bị lỗi có thể được thay thế bằng các hệ thống thông minh hơn, chỉ đưa ra cảnh báo khi có điều gì đó cần xem.  

Tuyến phòng thủ cho môi trường học tập an toàn hơn 

Các hệ thống để tối đa hóa việc giám sát và an ninh trường học bao gồm các camera chuyên dụng, hiệu suất cao để ghi lại sự kiện, đầu ghi video mạng nhúng để ghi và lưu trữ sự kiện cũng như nền tảng quản lý video tập trung để thống nhất hệ thống. Công nghệ trí tuệ nhân tạo và học sâu tự động hóa các quy trình bảo mật và cung cấp thông tin thời gian thực hữu ích vượt ra ngoài hình ảnh video. Việc triển khai các công nghệ này ở vành đai có thể thúc đẩy an ninh tốt hơn trong toàn khuôn viên trường bằng cách ngăn chặn nguy hiểm xâm nhập vào môi trường học tập.  

• IPS Intelligent Video Analytics lần đầu tiên tham gia chương trình Nền tảng Mở Nhúng (HEOP) của Hikvision 
• Hikvision ra mắt camera tháp pháo deep learning hai phổ nhiệt
• Các sản phẩm báo động của Hikvision cho nhà ở và doanh nghiệp