“校园安全大脑平台”风险预警模型，不依赖学生主动求助或老师偶然发现，而是通过整合校园多维行为数据——人脸抓拍、行为轨迹、心理测评、考勤请假、学业成绩、校园消费等构建多维度融合的预警框架，让潜在风险在恶化之前就被识别。

系统接入门禁、轨迹、消费、考勤等多源数据，对学生的行为模式进行实时分析。当一个人的行为轨迹、社交频率、作息规律出现系统性偏差时，系统自动判定风险等级，通过预报警中心大屏弹窗、微信消息推送等方式，秒级通知班主任、心理老师和安全负责人。

整个流程实现“数据采集→模型分析→风险分级→预警推送→干预反馈”的闭环：AI完成第一道筛查，人做最终判断和干预。两者分工清晰，效率远高于人工观察。

平台目前共上线十大风险预警模型，学校可按需启用，每种模型的风险判断比重也可随时修改：

一、学生失联预警（走读）

通过未到校、请假未归、轨迹中断等多维度行为特征，识别走读生失联风险。系统自动判定“失联风险”，随时间推移预警级别逐渐提升。从提醒班主任到抄送保卫处，将数小时的响应时间压缩到分钟级。

二、学生失联预警（寄宿）

针对住宿生，通过未归寝、请假未归、轨迹中断等行为特征识别失联风险。当一名学生在规定时间内没有被任何感知设备记录到——宿舍没刷脸、教室没考勤、食堂没消费——系统自动预警。

三、心理危机预警

以心理测评异常为基础，叠加独自去天台、经常去偏僻场所等行为特征，早期识别心理异常、情绪波动及自伤倾向。

四、校园欺凌预警

在厕所等隐私区域通过语音感知设备精准识别“救命”“打人”等敏感词句，在楼道等监控盲区自动检测追逐推搡等行为，一旦识别到潜在风险立即启动分级告警。

五、社交关系突变

学生行为轨迹突然改变，如不去常规活动区域、伙伴变少、频繁进入陌生区域等等，系统自动发现异常早期信号，辅助识别潜在风险。

六、恋爱行为

识别异性高频同行、恋爱地点聚集等行为模式，引导青春期健康交往，预防过密行为影响学业及身心健康。

七、失恋行为预警

识别学生因失恋引发的行为突变，包括旷课骤增、回避社交、作息紊乱、情绪持续低落等，预防心理危机、自伤行为及社交退缩。

八、缺勤晚归学生

识别频繁缺勤、迟到、晚归等行为，加强学业与安全管理，防范逃课、夜不归宿风险。

九、关注独处学生

发现长期独处、社交减少的学生，及时关怀。系统通过轨迹追踪，自动识别连续多日社交互动低于阈值的学生，检测阈值支持按年龄段自定义调整。

十、夜间安全风险

夜间攀高、偏僻场所徘徊等行为自动识别预警，预防意外事件及安全事故。

系统采用“绿—黄—橙—红”四级风险预警模型：

绿色（风险解除）：风险已解除，状态恢复正常

蓝色（日常关注）：推送提醒给班主任日常留意

橙色（重点核验）：推送心理老师/辅导员介入沟通，同步推送学校安全负责人

红色（紧急干预）：自动抄送保卫处、校领导，推送应急处置流程清单

每一级对应不同的响应流程和干预策略，既不过度干预正常学生，也不遗漏任何一个高风险个体。在人员行为记录页面内，可查询四级不同风险的对应行为触发条数，并立刻关联到相关人员以及行为发生时间。