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申请/专利权人：安徽中科星联信息技术有限公司

摘要：本发明提供校园安全防控预警系统及方法，系统包括：雷达检测模块，用于进行校园室内人体检测，获得人员聚集情况；并基于异常的人员聚集情况，发出异常聚集警报信号；视频监控模块，用于基于异常聚集警报信号，记录聚集人员人脸图像；烟雾检测模块，用于基于烟雾探测器检测校园空气中的烟雾颗粒，并发出烟雾异常警报信号；显示模块，用于建立校园房间的三维模型；功能模块，用于进行设备管理、告警管理以及楼层管理，完成校园安全防控预警。综合而言，本发明系统不仅是一套监控系统，更是一种智能化、实时化的校园安全管理工具，通过科技手段在校园内建立起双层防御，为校园安全和欺凌预防提供全方位的保障。

主权项：1.校园安全防控预警系统，其特征在于，包括：雷达检测模块、视频监控模块、烟雾检测模块、显示模块以及功能模块；所述雷达检测模块，用于基于配备DBSCAN+MinPts算法的毫米波雷达，进行校园室内人体检测，获得人员聚集情况；并基于异常的人员聚集情况，发出异常聚集警报信号；所述雷达检测模块包括毫米波雷达传感器、数据处理单元以及警报单元；所述毫米波雷达传感器，用于进行室内人体检测，获得检测数据；所述数据处理单元，用于基于DBSCAN+MinPts算法对所述检测数据进行分析，获得分析结果；所述警报单元，用于基于所述分析结果，发出所述异常聚集警报信号；所述视频监控模块，用于基于所述异常聚集警报信号，采用配备FlexiCascade算法的高清监控摄像头，记录聚集人员人脸图像；所述视频监控模块包括高清监控摄像头以及图像处理单元；所述高清监控摄像头，用于基于所述异常聚集警报信号，采集异常聚集人员的高分辨率视频流；所述图像处理单元，用于基于FlexiCascade算法分析所述高分辨率视频流，识别异常聚集的人员的人脸图像；所述图像处理单元中所述FlexiCascade算法为通过动态级联结构改进的CascadeR-CNN，改进过程如下：在CascadeR-CNN算法的级联结构中，获取预设级联阶段的前一级联阶段的人脸图像识别检测结果；基于所述人脸图像识别检测结果，动态调整所述级联结构以及级联阶段数量；使用动态正负样本采样比例反馈函数，基于动态调整后的所述级联结构中预设级联阶段的前一级联阶段的平均置信度动态调整下一级联阶段的正负样本采样比例；基于所述正负样本采样比例，在下一级联阶段中对视频流样本进行采样和训练，获得基于FlexiCascade算法的人脸检测模型，完成对异常聚集人员人脸图像的识别；所述烟雾检测模块，用于基于烟雾探测器检测校园空气中的烟雾颗粒，并发出烟雾异常警报信号；所述显示模块，用于建立校园房间的三维模型，并显示雷达检测模块、视频监控模块以及烟雾检测模块的设备状态、监控人员位置以及警报信息；所述功能模块，用于进行设备管理、告警管理以及楼层管理，完成校园安全防控预警。

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