AI校园安全预警模型

答：系统按权限分级向教师推送预警信息，人脸与行为数据仅用于校园安全预警与干预用途，并严格遵循国家网信办、公安部《人脸识别技术应用安全管理办法》等相关法规要求，确保学生信息的安全合规使用。

答：适用于三类典型场景：学生心理危机识别，结合心理测评、考勤、轨迹、消费数据识别独处与行为异常学生；寄宿生安全风险管控，联动归寝考勤与人员轨迹，对夜不归宿、长时间独处、异常离校预警推送；重点学生动态管控，风险等级动态调整，处置过程持续留痕跟踪。

答：系统通过校园安全“一人一档”归集学生的全部异常记录，支持多条件快速查询，完整展示各类行为详情；处置过程线上留痕，支持数据导出归档，为心理德育工作与事件复盘提供完整的数据依据。

答：可以利旧。系统可复用学校原有摄像机，在重要点位补充抓拍机，一秒可抓拍12至30张人脸照片；需配置人脸比对与行为识别视频分析服务器，支持16、32、64、128、256路抓拍机，并对接心理测评、考勤请假、学业成绩、校园消费等业务数据接口完成多源数据汇聚。

答：系统自动生成风险分析与处置建议，按权限向对应教师的移动端推送预警信息；教师可在手机端查看风险详情并线上登记处置记录，打通从预警发现、分级干预到结果留痕的处置全流程。

答：系统内置八大校园风险模型，覆盖失恋、失联、独处、心理危机、社交关系突变等典型校园风险场景，同时支持学校按自身管理需要灵活配置判定条件与风险规则，从单一告警升级为多源综合研判，提升风险识别准确率。

答：危险区域包括楼顶、连廊、水边、围墙周边、配电站等容易发生意外的高风险场所。系统结合危险行为识别技术进行智能预警，一般3000人的中小学部署16-32个点位即可实现重点区域覆盖。

答：系统融合视频、考勤、心理、行为等多源数据，学校可自定义行为判定条件与风险规则，系统自动核算并输出风险指数，按风险指数自动划分四类预警名单，风险等级随数据变化动态升降级，并生成学生完整的风险与社交档案。

答：每个可视化电子围墙摄像机可看到30-40米距离，因此按照30-40米的间隔设置点位。以1000米围墙为例，大约需要30个摄像机点位即可实现围墙周界的全覆盖。

答：AI预警模型是校园安全大脑的智能风险研判引擎，融合人脸抓拍、行为轨迹、心理测评、考勤请假、学业成绩、校园消费等多维度数据，对学生失恋、失联、独处、心理危机、社交关系突变等潜在风险进行智能预警，内置八大校园风险模型，实现风险自动识别、分级预警与闭环处置。