保護校園，AI有責(zé)

原標(biāo)題：保護校園，AI有責(zé)

校園安全是一個世界性的問題。由于發(fā)生場所的特殊性，其受社會的關(guān)注也一直很高。每一次校園安全事件的發(fā)生，都會引起社會的熱議和強烈憤慨。

傳統(tǒng)的校園安全工作主要分為三個部分：學(xué)生思想教育、學(xué)校政工管理和家長安全看護。除此之外，加強門禁的管理可能是保證校園安全的最主要手段了。畢竟看門大爺（現(xiàn)在更多的是保安）在每個學(xué)校都是一個神奇的存在。

但是這種模式并不能很好地避免校園安全事件的發(fā)生。美國頻現(xiàn)的槍擊案件嫌犯大多都是學(xué)生，而我國校園的流血事件多是如此。除了一部分來自校外人員的威脅之外，更多的安全事故是發(fā)生在校園內(nèi)部的活動主體身上，校園安全仍時刻處于高壓態(tài)勢。

針對這點，很多人已經(jīng)開始了以AI作為新的嘗試，探索其在保障校園安全上的可能性。

槍擊陰影下的美國校園：用AI讓槍手無處可藏

雖然美國對槍支的管控非常嚴(yán)格，但允許私人擁有槍支本身就暗藏著巨大的風(fēng)險。因此，槍支犯罪成為美國的一個顯著特征。在這種社會大背景下，美國校園也面臨著槍支高壓的風(fēng)險。

尤其是最近幾年，幾乎每年都會發(fā)生校園槍擊事件，造成數(shù)量不等的人員傷亡。據(jù)統(tǒng)計，今年以來，美國至少已經(jīng)發(fā)生了6起校園槍擊案，最嚴(yán)重的一起造成了17人死亡。

面對接踵而至的慘劇，美國的科技公司坐不住了。

前不久，美國一家名為I-TEAM的公司聯(lián)合另外兩家IT公司Genetec和Lencore開發(fā)出了一套槍手檢測系統(tǒng)。這套系統(tǒng)通過檢測槍聲發(fā)出的位置，即時發(fā)出危險警報幫助執(zhí)法人員趕往正確的地點，以在最短的時間內(nèi)阻止槍手進一步擴大活動范圍。

從技術(shù)上來講，它需要在每個建筑物上都安裝一個傳感器。這個傳感器由用來確定聲源的麥克風(fēng)和識別槍口閃光的紅外攝像機構(gòu)成。槍響發(fā)生之后，具備機器學(xué)習(xí)能力的麥克風(fēng)通過對聲音的分析來確定其為槍聲，同時利用攝像機抓拍槍口閃光位置，第一時間確定現(xiàn)場情況并向執(zhí)法人員傳遞信息。

在具體的執(zhí)行方面，這套系統(tǒng)又擁有著其他作用。通過攝像頭對槍手的監(jiān)控，警察可以鎖定其位置并對相關(guān)區(qū)域進行封鎖。如果學(xué)生比較多，存在著更大的傷亡風(fēng)險的話，警察則可以將槍手引到系統(tǒng)根據(jù)學(xué)校的整體布局和人員分布情況而推薦出的最佳位置進行誘捕。這樣，就可以實現(xiàn)最快的槍手捕獲和最小的人員傷亡。

這套槍手檢測系統(tǒng)的適應(yīng)性當(dāng)然不僅僅局限于校園，在辦公樓、教堂、政府大樓乃至居民區(qū)內(nèi)，都可以嘗試布局。

在AI時代來臨之后，基于聲音識別和圖像識別，這項技術(shù)落地應(yīng)用的可能性還是很大的。但可以明顯看出的是，這套系統(tǒng)主要作用是在于事情發(fā)生之后的報警。雖然大大縮短了警方的反應(yīng)時間，但不能從根本上解決槍擊問題。應(yīng)對校園安全的最好的方式，莫過防患于未然，而最好的方式莫過于把槍支杜絕在校園大門之外。

當(dāng)然，百密未必沒有一疏。一方面要做好校園槍支管控的源頭控制工作，另一方面也要做好技術(shù)來應(yīng)對可能的突發(fā)狀況。畢竟在嚴(yán)峻的形勢下，技術(shù)的力量和人的力量的完美結(jié)合，才是保障校園安全的成功之道。

人臉識別：可能是最廣泛的校園安全應(yīng)用

那么，在基本不存在槍擊風(fēng)險中國校園，又該讓AI在何處有用武之地？

目前對于保障校園安全來講，最成熟也最可行的技術(shù)手段恐怕就是圖像識別了。從可行性上看，至少有以下幾點。

1. 陌生人識別和安保響應(yīng)。這是最近比較火熱的一個話題，比如一名嫌犯去看足球結(jié)果被攝像頭識別出導(dǎo)致被捕。對學(xué)校而言，只要將學(xué)生和教師的圖像資料儲存到資料庫中，攝像頭就可以輕松識別出在學(xué)校林蔭小道散步的人是不是一個外來人員。甚至如果有條件的話，還可以將圖像識別系統(tǒng)與公安嫌犯資料庫聯(lián)網(wǎng)，從而判斷來人自身是否具有威脅。北師大女生宿舍就已經(jīng)安裝了此類系統(tǒng)，一旦有陌生人進入將自動報警。

2. 聚會及其他人流量監(jiān)控報警。學(xué)校的人口密度本身就很大，而且往往呈現(xiàn)出固定的時間點內(nèi)人流量集中的情況，比如放學(xué)、聚會等高峰時段。部分寄宿制學(xué)校在大星期的時候校門口人流和車流量更大，其存在安全隱患也很多。那么，利用人臉識別技術(shù)來對人數(shù)密集的區(qū)域“數(shù)人頭”，一旦超出承載力便進行預(yù)警，由相關(guān)人員進行疏導(dǎo)處理，將會有助于防患于未然。目前，智能監(jiān)控流量的技術(shù)已經(jīng)在廣州等地的春運期間試運營，并取得了不錯的效果。如果應(yīng)用到學(xué)校，類似湖南湘潭的學(xué)生踩踏導(dǎo)致嚴(yán)重傷亡的事故在很大程度上或許就可以得到避免。

3. 管理學(xué)生在校情況。在中小學(xué)階段，由于叛逆心理或其他原因，部分學(xué)生往往會以各種方式試圖離開教室或者學(xué)校，前往一些青少年不宜進入的場所，如網(wǎng)吧、游戲廳、歌廳等。然而老師們并不能做到時時刻刻的監(jiān)管。那么，利用布置在班里的攝像頭，其可以空位進行識別，然后報告學(xué)生出勤情況。甚至而言，其可以精確地報告缺席的學(xué)生個體、缺席的時間段等，以便于老師管理，防止校外安全事故的發(fā)生。

除了利用圖像識別技術(shù)的監(jiān)控，我們在不久之前的文章也講到，有相關(guān)機構(gòu)通過對有暴力過往史的學(xué)生進行調(diào)查研究，分析了他們的對話語氣、家庭背景等，從而建立了一個預(yù)測青少年是否存在暴力傾向的模型，并得到了較高準(zhǔn)確度的驗證。另一方面，通過對青少年社交媒體等進行語言識別，也有助于實現(xiàn)對校園暴力發(fā)生的預(yù)測和預(yù)防。這無疑也是保障校園安全的重要舉措。

影響校園安全的不僅只有人與人，還有其他

然而，保障校園安全是一個復(fù)雜多樣的系統(tǒng)性工程。判斷槍手、識別陌生人、預(yù)測暴力等都是對學(xué)生具有明顯而直接的身體傷害，因此往往會成為校園安全防范的重點。但安全無小事，在更多的地方，AI一樣可以派上用場。

比如食堂。

學(xué)生食物中毒算不得什么新鮮事，國內(nèi)某大學(xué)校慶發(fā)餐券都能把學(xué)生給吃得上吐下瀉，就更不要提基礎(chǔ)設(shè)施薄弱的基層的中學(xué)了。食堂工作人員可以直接看出工作間的衛(wèi)生狀況，但食材的質(zhì)量卻不是簡單一眼就能判斷的。

但是AI可以。日本食品生產(chǎn)商Kewpie Corporation和伙伴公司BrainPad利用TensorFlow開發(fā)出了一套機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。通過近兩萬張照片的訓(xùn)練，其能夠精確地識別出食品中含有的優(yōu)質(zhì)成分。將這種模型用于學(xué)校食堂對蔬菜的質(zhì)量檢測，想來技術(shù)上應(yīng)該不是什么大問題。相應(yīng)地，食物中毒發(fā)生的概率也會因此而在一定程度上下降。

同時，AI防火、防盜，甚至遠(yuǎn)一點來說幫助學(xué)生進行情感塑造，都有可能對校園安全的保障提供積極的意義。

如果一切都能實現(xiàn)，那么AI將從整體上提高學(xué)校判斷安全事件的智能性，同時也不拘泥于傳統(tǒng)的低效率安全保護方式，為對安全事件的掌控提供全方位、多渠道的識別手段，把單一的通過人力保障安全升級為“人力+智能”的高效安防模式。

當(dāng)然，這種全新的校園安全防護模式的深入鋪展仍面臨著重重的難題。比如說，目前很少有學(xué)校會建立人臉數(shù)據(jù)庫，這也就AI缺少了必要的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)。而學(xué)校作為事業(yè)單位要布局這類安保系統(tǒng)，會面臨巨大的資金壓力。因此，“學(xué)校+政府+科技企業(yè)”的合作體系有可能成為一條路子。另外，要想讓整個系統(tǒng)動起來，學(xué)校的安全管理人員也不可避免地要加強科技意識。

總之，守護校園這方凈土，義不容辭的不僅是人類，還有技術(shù)。AI張開自己的羽翼，正欲去護佑那些未染世事的心靈。

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