原创 在校园安装监控摄像头保卫学生安全

        教师在教室授课过程中，学生的反馈是影响其调整教学进度和教学方式的重要因素，所以观察学生的上课表情对于教师授课而言非常重要。但是有时因为上课学生人数较多，教师们难以做到在授课的同时去观察尽可能多的学生表情。
        针对这个问题，可以利用人工智能技术，并通过结合安装在教室里的组合监控摄像头拍摄到的视频信息，捕捉上课同学们的面部表情和动作，然后对其进行大数据分析，最终计算出课堂实时考勤数据、学生课堂专注程度以及课堂学生反馈表情数据，并将结果反馈给教师，从而教师可以改进自己的教学方式。
        在无人监考的考场上，防止作弊行为的主要责任就落在考场上的监控摄像头上。如果采用人工的方式监视和查找视频，不仅效率低下，还容易漏掉作弊行为。基于人工智能技术的智能视频监控技术，可以通过大量视频样本的学习，自动地识别学生的异常行为，从而极大地提高视频监控的效率。
        现在视频信息基本都存储在硬盘中。硬盘是计算机必不可少的存储装置，主要分为机械硬盘和固态硬盘两种。由于视频信息会对硬盘进行反复读写的操作，导致硬盘的使用寿命大大缩短。一旦硬盘损坏，数据便会丢失不可恢复。
        针对以上所述的硬盘存储缺陷，相应的解决方案就是利用云存储。云存储将监控视频备份在云服务器上，可以保证即便本地的硬盘损坏，仍然有办法从云端恢复视频数据。
        在课堂直播以及上传视频信息到云端时，因为直播的视频数据量较为巨大，所以在保证视频直播的即时性和有效性的基础上，就必须占用大量带宽，这对校园网络的吞吐能力提出了较高的要求。所以在视频上传到云端前，必须对课堂直播的视频进行压缩处理，以降低对网络传输能力的较高要求，降低其成本。图像数据压缩是必要的、可能的，因为图像信号中存在大量冗余度，而人眼的识别能力是有限的，一定的失真人眼无法察觉。
        人脸表情识别理论框架大致包括人脸检测、表情特征提取和表情识别三个部分。通常要进行人脸表情识别的视频或图像中不仅包含人脸，还包含其他干扰物体和背景区域。人脸检测主要通过分析人脸所特有的特征，然后从待检测的图像中搜索、判定可能存在的人脸区域，进一步计算确认如果确实存在人脸，则定位、分割出图像中人脸所在的区域，最后计算得出人脸的坐标位置等信息。人脸检出后，然后对人脸表情信息进行特征提取。
        常用的表情分类方法有支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）和深度学习的方法。SVM是统计学中常用于分类的一种方法，该方法具备特有的学习能力，可以有效地处理非线性、小样本和高维数据等问题。徐文晖等对此提出了可从连续的视频序列中识别表情的SVM分类器。但是在大样本的情况下，矩阵计算需要耗费大量的时间和运行内存，从而影响了整体的识别效率。
        在校园内安装监控摄像头会引发人们对学生隐私保护的思考。同时很多网友们称直播班级情况的主意是“非常可怕”的。许多家长指出，它侵犯了孩子们利用个人空间的权利。而律师们认为，安装监控摄像头本身并不侵犯学生们的隐私权，但透露给家长和老师们密码则的确侵犯了学生的权利。       所以学校在校园内安装监控摄像头时，应该规范监控摄像头的安装地点和使用范畴。以及监控视频信息的保护，防止校园内的监控视频信息的外泄，保护好学生的合法权力。同时在安装监控摄像头时要告知学生及家长，取得他们的理解和支持，并做好摄像设备的保护措施，制定相关规章制度保护视频信息的安全和保证其用于学校教育的正当用途。
        运用视频监控系统对课堂教学过程进行监控，并进行信息反馈，是提高课堂教学质量的一种有效手段。通过有效的教学质量监控体系运行，有助于学生自我约束，规范课堂学习行为，自觉学习；也有助于教师自觉规范自身的教学行为，不断改进教学方式方法，减少无效教学成分，提高课堂教学质量。同时，将多种课堂教学监控模式进行有机的结合，才能进一步提高课堂监控的成效。
        综上所述，为保障校园，特别是幼儿园、中小学的校园安全和进一步提升教学质量，校园监控摄像头的安装是必要的，利用现代数字化、信息化和智能化技术可以为学生提供一个良好安全的校园环境，同时也为社会和相关监管部门提供了一个有效的监察手段，有利于促进教育事业的蓬勃发展。
        同时，有关校园监控摄像头智能化的相关技术的研究不仅可以用于校园内，其在其他安防领域同样拥有用武之地。相关智能监控摄像头技术在随着计算机视觉和深度学习等人工智能技术的发展将会在越来越多的领域发挥重要作用。