对学生“久出未进”“久进未出”或夜间“串寝”“徘徊”“异常离寝”等情形，自动预警提醒，推送信息给学校相关负责人，避免学生在校外或校内，发生安全事故。
AI智能宿舍归寝
依托人脸识别、无感抓拍技术，实现学生进出宿舍自动核验识别，识别失败支持自助补签；后台留存归寝记录、大屏展示归寝状态，移动端可供管理人员修正信息，智能研判晚归、久出未归等异常情况，分级预警推送，助力宿舍就寝管理与风险处置。
免费预约演示核心功能
无感抓拍机+电子班牌补签机，实现百分百无感识别，学生无障碍快速通行。
人脸识别机+人行闸机有效防止外来人员随意进出宿舍，保护学生生命财产安全。
全面统计宿舍房间、床位分配及入住情况；实时统计宿舍在寝、不在寝、请假、晚归等状态;集成了陌生人识别、心理预警、轨迹异常、未归、夜间徘徊、串寝、异常离寝等预报警信息。
实时掌握学生住宿情况，班主任、宿管等人员通过手机端实时查看当前宿舍内学生在寝、不在寝、晚归、请假未归等状态；支持手动更改在寝状态，确保数据的准确性。
实现智能宿舍归寝需要什么环境？
摄像机/抓拍机 或 人脸识别机+人行闸机
在宿舍出入口安装抓拍机；在宿舍出入口安装人脸识别机+人行闸机
人脸比对 视频分析服务器
支持16、32、64、128、256路摄像机
智能宿舍归寝系统
人员通行自动生成归寝记录，对学生“久出未进”等情形，自动预警提醒
数据库/应用服务器
SaaS云端租赁/本地化部署，人脸照片和数据库存储，业务软件运行、异常消息推送
应用场景
无感抓拍机+电子班牌
人流量大，避免拥堵，快速通行
人脸识别机+人行闸机
避免陌生人进入宿舍，保护学生人身及财产安全。
宿管查寝
减轻宿管查寝负担，减少人力成本。
方案优势
双模式灵活部署
支持无感抓拍 + 电子班牌补签、人脸闸机两套方案，可根据宿舍出入口人流、安防等级按需选型，兼顾通行效率与出入管控。
全流程自动归寝监管
通行数据自动留存，实时区分在寝、请假、晚归等状态，移动端支持人工校正数据，保障归寝信息精准可靠。
多维异常智能预警
自动识别久出未进、久进未出、夜间串寝、徘徊、异常离寝、陌生人闯入等风险行为，分级推送预警，提前防范安全事故。
可视化集中监管
依托宿舍统计大屏汇聚床位入住信息与各类报警数据，直观呈现宿舍整体就寝态势，便于管理人员统筹调度。
降低管理人力成本
替代传统人工逐间查寝模式，宿管、班主任移动端随时查看学生就寝状态，大幅减轻日常宿舍管理压力。
技术参数
以下参数依据《校园安全大脑 宿舍归寝管理方案 V1.21》与设备规格资料整理，用于说明两种部署方案的差异、设备指标与考勤预警能力。
一、两种部署方案对比
| 对比项 | 方案一：无感抓拍 | 方案二：人行闸机 + 刷脸门禁机 |
|---|---|---|
| 识别率 | 96.5% | 100%（刷脸核验） |
| 通行效率 | 无感通过，高峰每分钟 120 人以上不拥堵 | 约 40 人/分钟 |
| 识别速度 | 单帧识别 <0.1 秒，每帧最多检测 32 张人脸 | 刷脸通行 0.7 秒/人，1:N 比对 <0.2 秒 |
| 适用场景 | 中学等进出时间集中、人流量较大，或因消防要求无法安装人行闸机的宿舍 | 高校等进出相对分散、需要阻拦外来人员的宿舍 |
| 优点 | 学生无感，施工简单，通行效率高 | 识别率最高，数据准确，可防陌生人尾随 |
| 局限 | 出入口灯光灰暗、戴帽子口罩、人员遮挡、快速奔跑等情况下可能漏抓 | 人行闸机施工成本较高，通行速度较低 |
| 主要硬件 | 人脸抓拍机 + 人脸视频分析服务器 + 楼层电子班牌补签机 | 人脸识别门禁机 + 人行闸机 |
二、主要设备技术参数
| 设备 | 技术参数 |
|---|---|
| 人脸视频分析服务器（宿舍专用） | 单台可同时处理 4 路摄像机，支持按点位规模配置多台或选用更高路数的服务器型号；人员进入相机视野后自动秒级识别；支持单画面多人脸抓拍；具备活体检测能力，可防照片、面具、视频攻击。 |
| 人脸抓拍机 | 内置专利去重选优算法，可智能筛选符合场景的最优抓拍效果；每帧最多检测 32 张人脸；支持电动变倍，可按现场情况调节焦距。 |
| 人脸识别门禁机 | 2.7 英寸 LCD 触摸显示屏；200 万像素双目摄像头；面部识别距离 0.2~3m；支持照片视频防假；通行速度 0.7 秒/人；支持 6000~5 万张人脸白名单；1:N 人脸比对时间 <0.2 秒/人；支持 2 万张卡片；设备尺寸 239mm×116.5mm×33mm。 |
| 楼层电子班牌补签机 | 型号 AsiaIT-XMBP215；21.5 英寸液晶屏，1920×1080 分辨率，10 点投射式电容触摸；安卓 7.1 系统，RK3568S 主板，4G 内存 + 32G 存储；壁挂式安装，支持网线接入与无线 WiFi。建议每个楼层部署 1 台，界面以颜色区分状态：蓝色代表在寝，灰色代表不在寝。 |
三、考勤、预警与统计能力
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 考勤时段 | 支持早离寝、午归寝、午离寝、晚归寝等多个时段自定义，可按宿舍楼分别设置进出开始时间、最晚归寝时间与进出截止时间。 |
| 管理模式 | 支持长期住宿生、午休生、请假离校、请假在寝、周末托管生等多种住宿管理方式。 |
| 预警类型 | 久进未出、久出未进、晚归、未归、缺勤；久进未出与久出未进的统计阈值天数可按学校要求设置，并按天数长短分级推送。 |
| 消息提醒 | 微信端推送至校领导、管理员、班主任等指定接收人；支持开启“响铃 + 震动”强提醒；消息接收人可按人员类型批量配置。 |
| 补签方式 | 电子班牌、电脑端、手机端三端补签，支持批量处理；具备跨区域状态补偿机制，宿舍出口漏拍时，可由教学区抓拍数据自动补记为离寝。 |
| 统计报表 | 实时在寝统计、归寝时段统计、离寝时段统计、宿舍出入记录、久进未出/久出未进台账、请假记录，均支持 Excel 导出。 |
| 扩展联动 | 可接入防欺凌报警器（兼作校园广播）、智能烟感、异常声音识别、心理健康动态筛查、陌生人及串宿舍识别等系统。 |
四、专利技术与实测容量
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 发明专利 | 《一种基于视频情景分析的考勤补签方法》，专利号 ZL 2025 1 0154773.3，授权公告号 CN 120071493 B，2025 年 10 月 28 日授权。可借助宿舍楼层摄像机完成归寝补签，借助宿舍外摄像机完成离寝补签，使考勤数据更加准确。 |
| 实测容量 | 单项目支持 2500 名住宿生、1000 名午休生，2 栋宿舍楼、2 个宿舍门的运行规模；单栋宿舍楼入住 800~1500 人，高峰时段每分钟通行 120 人以上。 |
资料来源：《校园安全大脑 宿舍归寝管理方案 V1.21 202605》《21.5 寸智慧电子班牌技术参数》。实际配置以现场勘察后的点位方案与双方签署的合同技术协议为准。
典型案例
商都县职业技术学校
1432名在校生，在宿舍出入口部署2进2出抓拍机，实现归寝数据自动留存，实时区分在寝、请假、晚归等状态。
西安市临潼中学
2600名在校生，采用无感抓拍方式，自动识别久出未进、久进未出、夜间串寝、徘徊、异常离寝、陌生人闯入等风险行为，分级推送预警。
四川省成都艺体中学
3800名在校生，采用无感抓拍部署，搭配宿舍大屏管控与手机端远程管理，自动归集归寝数据、校正就寝状态，全方位监测各类宿舍安全隐患。
常见问题
答：中小学家长可通过微信小程序或公众号查看孩子的归寝记录，系统每天定时推送归寝状态报告（已归寝/未归寝状态）。
大学学生可自行通过手机端查看归寝记录和请假状态。
答：中学采用无感抓拍+电子班牌补签方案，因为中学生需要快速进出宿舍，刷脸开启闸机容易造成人员拥堵。
大学采用人行闸机和刷脸门禁机方案，因为大学是开放校园，需要对进出宿舍的社会人员进行管控，防止校外人员进入宿舍私密区域。
答：人行闸机方案，单通道通行速度约40人/分钟。
无感抓拍机方案，数百名学生可在10-15分钟内全部完成归寝记录，解决晚自习后高峰拥堵问题。
答：根据学校需求提供两种方案。方案一：双向通道人行闸机（2-4个通道），学生刷脸通行，适用于大学等需要管控进出人员的场景。方案二：无感抓拍机（4-6路）、人脸比对分析服务器，学生正常通行即可自动抓拍识别，适用于中小学等需要快速通行的场景。
答：人行闸机方案：人脸比对 视频分析服务器，人脸门禁识别机+人行闸机
无感抓拍方案：人脸比对视频分析服务器、抓拍机
答：AI智能宿舍归寝系统是一套基于人脸识别技术的宿舍自动化管理系统，通过人行闸机方案或无感抓拍机方案自动识别学生归寝状态。系统解决了传统人工查寝效率低、漏查错查、夜间管理难等问题，宿管人员和班主任可实时查看学生归寝情况，未归寝学生名单自动推送提醒。
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