基于數字底座的高校校園安全管理系統建設

徐進，錢曉

（常州工程職業技術學院，江蘇 常州 213164）

0 引 言

高校是培養高級文化水平人才的場所，具有年輕化和集中化的特點，其校園安全性至關重要，如果沒有做好安全管理工作，會對學生的學習和生活造成重大影響。近年來，國內學者針對高校校園安全開展了一系列研究。郭魯倩分析了高校校園安全存在的問題，并從社會、學校、學生3個方面提出相應的對策。王雷基于多準則決策對校園安全風險評估問題進行研究，認為利用網絡分析法能夠識別校園安全的關鍵目標、威脅、后果與脆弱性等因素。王秉相等人基于風險預測對校園安全隱患進行分析，提出需要結合信息化平臺開展校園管理。王少勇通過智慧校園構建了高校安全管理體系，研究表明智慧校園背景下，各種新技術的出現可以給高校的安全管理體系構建提供支撐，通過大數據對信息進行分析，能找出校園安全存在的規律，使得高校安全管理更加科學。

如何更好地識別校園安全隱患并構建校園安全防范體系，如何利用現有數據對校園安全進行判定并預防事故等，是當前研究的重點。數字底座是多種技術融合的數字化模式，整合了包括BIM模型和傳感器數據等，是常態化數字化轉型的一種應用場景。本文針對上述問題，探討了高校安全管理系統建設方法。

1 高校校園安全的影響因素

1.1 校園內人的不安全行為

人的不安全行為是事故發生的關鍵原因。校園安全的相關人包括學生、教師、學校管理人員和外來人員，人的不安全行為產生原因是人員安全意識薄弱和安全技能缺失綜合所致，如實驗室操作的不規范、事故發生時的決策失誤等。2008年上海商學院的宿舍火災，原因是學生違規使用了“熱的快”，并且在使用過程中離開現場，同時發生事故后沒有采取有效的應對措施，導致重大人員傷亡，這都是人的不安全行為所致。人的不安全行為可以通過充分的安全教育培訓以及行為信息的采集匯總進行有效預測。

1.2 校園內物品的不安全狀態

物品的不安全狀態是事故發生的主要原因。在校園中存在一些物品的危險源，如實驗室的危險化學品和機械設備，如果保存不符合要求、安裝不符合規定、維護保養不到位，亦或者防護設施不齊全等，都可能變成隱患從而發生事故。2019年北京交通大學實驗室爆炸事故，主要原因在于實驗室違規存放了危險化學品鎂粉和磷酸，試驗引發了鎂粉粉塵云爆炸。對于屬于危險源的物，可以采集相關物的信息進行定位監管，并按照資產或耗材分類，監控全過程生命周期。

1.3 校園環境中的隱患

隨著高校的擴招以及城市化發展，高校校園在不斷擴大。與此同時，新時代大學生的生活習慣改變，校園生活豐富多彩，也造成一定程度上校園內環境的安全問題，校園內車輛增加、教學和生活區的間隔更遠、校園周邊配套餐飲娛樂場所繁雜等，可能帶來安全隱患。近年來，高校商業街發展迅速，人車碰撞頻發，發生較多安全事故，成為校園安全監管的痛點之一。這些環境問題，可以通過校園BIM模型，結合實時數據，一方面有效規劃調度，另一方面找到環境的安全問題所在。

1.4 校園安全管理的缺陷

安全管理的問題往往會導致人的不安全行為、物的不安全狀態，從而間接引發校園安全事故。2021年9月5日對外經濟貿易大學校園內發生嚴重交通事故，一名碩士生被快遞車撞后碾壓，不治身亡。事故看出，一方面學生自己安全意識存在缺乏，另一方面，學校不僅沒有做到嚴格把控進出校園車輛，也沒有做好校園內人員的安全教育?？梢妼W校對車輛、人員等安全管理的缺失也是存在的。在高校中，相關職能部門一般都會制定相應安全管理規定，如學生守則、實驗室安全管理規定、危險化學品規定等，但實際上，各種安全管理制度不能有效融通，以至于不僅存在管理孤島，還有管理重疊現象，因此在執行時難以有效落地。例如，有些高校實驗室管理規定中要求學生實驗前需進行安全培訓，但沒有明確是何種培訓，而學生在校期間，多少會進行過安全培訓，只不過是否對實驗有針對性就另當別論，所以實驗室管理人員執行時難以把控。因此，建立數字化系統的安全管理平臺，可以提升校園安全管理效果，保障校園安全性。

2 校園安全管理系統的總體架構

校園安全管理系統以智慧物聯為基礎，以BIM模型為載體，創新性地將校園內的各類傳感器數據整合至輕量化的BIM模型中，能夠實時、有效、準確地預測校園的安全事故。整個系統采用三層C/S體系構架，包括數據層、功能層、界面層，如圖1所示。

圖1 安全管理系統的總體架構

數據層即整個校園安全管理系統的數字底座，包括兩部分：一是靜態模型產生的靜態數據；二是由傳感器或其他終端采集的校園活動實時數據，即動態數據。功能層包括校園風險管理模塊、風險數據更新模塊、風險預測預警及事故應急處置等模塊，隨著算法的更新與數據采集手段的豐富，功能層將不斷補充新模塊。界面層用于提供用戶與系統之間的數據交互，用戶可以通過可視化技術獲取相關的數據。

3 數據底座構建

3.1 靜態模型構架

靜態模型是應用建筑信息模型（Building Information Modeling, BIM）建立的校園三維信息模型，用于收集與校園相關的所有信息。與傳統數據模型相比，BIM模型能夠更好地進行數據存儲與展示，從而直觀地反映問題。靜態模型內容包括四方面：一是對校園建筑、設施、大型設備等建立各自區域的三維信息模型；二是包括各類校園安全管理規程、標準的評判體系數字化；三是應急預案和應急資源情況；四是用戶信息和操作信息等。數字底座靜態模型架構如圖2所示。

圖2 數字底座靜態模型架構

模型架構采用“BIM+”的思路，采用多種技術融合構建校園數字模型。如BIM與地理信息系統（Geographic Information System, GIS）、WebGL相互結合，實現數據互通、信息共享。從宏觀維度（GIS）到微觀維度（BIM），從重量信息模型軟件（Revit）繪制到輕量模型網頁展示（WebGL），從校園環境的基礎數據的采集匯總（Dynamo）到清洗，實現校園安全相關基礎信息的收集。其中，校園模型是整個系統的靜態數據基礎，理論上，模型越詳細，數據越翔實，分析的效果越可靠。但是，隨著模型復雜度和數據量的增加，系統的體量也會大幅增加，導致系統平臺加載速度變慢，所以在建模時需要把控數據的量度，必要時可以采用體量代替實體模型。同時，BIM模型中有大量的基礎數據，這些數據可以通過Dynamo進行整理、清洗并導出相關數據格式。相關數據與模型的同步，也可以通過Dynamo進行回寫。

3.2 動態數據采集

動態數字是指通過校園內感知硬件，如視頻監控系統、環境監測系統、校園一卡通、門禁系統等，對校園安全情況在線監控，并采集到的實時數據。結合這些動態采集的數據和歷史事故數據，使用算法進行數據清洗、聚類和分析，可以評估校園風險，并對校園安全情況進行分級分類。

動態數據采集系統針對校園內的實驗室、圖書館、道路等主要建筑，根據消防、安全、環保等需要，部署感知終端，采集人流量、車速、火災報警、溫濕度及光照度等感知數據。動態數據采集硬件主要包括安裝在校園環境里的各類傳感器、傳輸導線以及計算機等，主要用于對傳感器輸出的各種信號進行調理、采集、傳送和存儲。信號的傳送方式有直接電纜傳輸和無線傳輸兩種。動態數據采集還包括各類數字信號的處理，如數字濾波、消除噪聲、統計分析以及參數識別等，主要是從采集到的各種原始信息中提取有用信息，為校園安全隱患識別和風險評估積累數據信息。

3.3 數字孿生校園

將數字模型和實際模型相結合，利用BIM模型（靜態模型）、傳感器數據（動態數據）、歷史數據，集成多學科、多物理量、多尺度及多概率的校園模型，完成物理空間校園的數字映射，從而監測校園安全的實際狀態，對校園安全性做出及時、有效的評估。數字模型與物理模型相互映射的關系如圖3所示。

圖3 數字模型與實際模型相互映射

4 系統功能設計

4.1 校園信息管理模塊

校園信息管理模塊能夠為用戶提供直觀、可視化的數據管理界面，便于對校園安全相關數據庫中的信息進行查詢和修改。系統對校園模型的基本信息包括參數信息、空間信息，狀態信息等進行整理，在Web客戶端讀取之后通過WebGL技術生成三維模型，再將三維模型添加到場景中，并結合動態采集的數據進行展示。校園安全管理人員可以在Web端對校園模型進行交互式瀏覽，從而對校園安全情況有準確、實時的了解。

4.2 風險數據更新模塊

在校園安全管理中，為了滿足實驗實訓的需要，需要變更實驗設備或實驗材料，在實施變更時會引入新風險，所以需要通過風險數據更新模塊對變更帶來的風險進行辨識，使得潛在的危險得到預防和控制。同時，學校職能部門根據發展的需要也常常變更相關安全管理規定，因為管理規定發生變化，管理過程就會變得滯后。因此，風險更新模塊能夠通過變更參數從而評估校園風險的變化，并且模塊需要進一步比對風險變更前的信息，以及風險變更后的信息，根據實際情況對數字底座中風險數據進行更新，從而保證風險數據的時效性和準確性。

4.3 風險預測預警模塊

從校園事故發生的可能性、事故發生的后果以及風險是否可接受3個方面建立校園安全評價體系，并以此建立校園風險預測預警模塊，動態評估校園安全風險，同時根據數字底座的參數修正與分析確定不同的危險等級與閾值，形成多等級的預警機制。為了達到不同風險等級狀態下采取不同的對應措施，可以將風險分級預警，如定義綠、橙、紅3色，加入BIM模型的屬性中，以輔助學校安全管理人員預測可能發生的事故。

4.4 事故應急處置模塊

校園事故一旦發生，會造成人身傷害或重大設備損壞。事故應急處置模塊用來在事故發生后啟動的應急程序。其主要功能在整合系統數據庫中的應急信息，結合校園應急預案和數字底座其他數據，在異常狀況不能消除時，緊急啟動應急預案流程，并針對事故應急處置評估對策的有效性。

5 結 論

校園安全是高校建設和發展的基石，也關乎社會穩定，因其復雜性，在安全管理上存在很多困難，建立校園安全管理系統可以有效保障校園的安全，解決存在的問題?；贐IM和GIS的數字底座，是校園安全管理系統的數字化基礎。本文認為在數字底座基礎上，針對校園的主要風險因素，開發相應的系統功能模塊，并結合深度學習技術建立分析模型，綜合考慮校園安全數據的相關性、重要度、發生概率等，從而建設高校校園的安全管理系統。通過這樣的校園安全管理系統，可以對校園內的“人、物、環”進行有效管理，有效降低高校校園內的安全事故。