基于無人機監控平臺的校園安全管理對策分析

康泰云，章正偉，楊志平

（浙江交通職業技術學院，杭州 311112）

隨著我國經濟社會發展，各行各業對人才的需求也不斷提升，高等學校伴隨著社會進步的浪潮也不斷發展，招生人數持續增加，學生數量眾多的超級大學陸續涌現。根據教育部目前的公開數據，2022 年度各種形式的高等教育在學總規模4 655 萬人，比2021 年增加225 萬人，而2011 年度各種形式的高等教育在學總規模僅為3 559 萬人，2022 年在校本科生人數超過3 萬的雙一流高校高達20 所[1]。

1 高校校園安全的重要性

在高等教育高速發展的同時也面臨著一些管理問題，其中校園突發事件的發生是校園管理中最重要最敏感的問題。近年來公共安全突發事件在高校校園發生愈加頻繁，如學生夜間失蹤、校外人員入侵、群體違規聚集等，復雜程度不斷升級的校園突發事件對高校公共安全管理能力提出了新的挑戰。加強高校校園突發公共安全事件應急管理的研究，對于建立有效的突發公共安全事件應急管理機制、提高高校校園突發公共安全事件應急管理水平意義重大[2]。

2 高校校園安全管理現狀

高校校園安全管理涉及到眾多方面，包括環境安全管理、人員安全管理、突發事件應急管理等。目前，在高校校園安全管理機制的實際運行過程中，仍存在一些問題。

安全管理流程方面。例如校園入口門禁系統未按規范使用，容易導致外來人員潛入，增加校內安全隱患。此外，個別高校的安全巡邏也存在不夠全面的問題，巡邏區域比較固化，存在巡邏盲區。

消防安全方面。校園范圍內學生宿舍、實驗室等區域屬于火災發生高風險區域，但一般性的火警感應裝置為煙霧報警器，可能出現不能及時報告火情的情況，延誤了消除火情的最佳時間。

應急安全事件處置方面。目前全國大多數高校均建立了校園視頻監控系統，監控系統可覆蓋大部分重點區域，部分區域還存在監控盲區，且在眾多監控畫面的檢查中也會存在人為因素的影響，造成監控過程不到位。這導致在部分位置發生緊急事件時，安保人員不能在第一時間發現并介入。

上述各種風險因素表明高校監管盲區有待進一步消除，安全管理體系有待進一步建設加強。

3 無人機智能監控識別技術現狀

近年來無人機技術得到了長足的發展，無人機監控平臺通過搭載先進的傳感器和自主飛行系統，能夠在無人駕駛的狀態自動執行各類飛行任務。先進傳感器（如：高清攝像機、多光譜相機、激光雷達、探照燈和喊話器等先進設備）的應用使得無人機監控平臺具備全面的空中監控管理能力，極大提高了事件處理效率，有效降低了人力資源成本。

3.1 無人機監控平臺

無人機飛行監控平臺是一種通過使用無人機和相關先進設備來實現對空中活動的監視和跟蹤的系統。該平臺可以利用無人機的高空視角和靈活性來實現對地面目標的實時監控和數據采集[3]。

該平臺通常包括無人機、地面控制站和相關的軟件系統。無人機通常由控制站來操縱或進行自主飛行，控制站通常由操作員和數據處理設備組成。操作員使用控制站來控制無人機的飛行和執行任務，并可以通過視覺、紅外或其他傳感器收集數據。數據處理設備可以處理和分析傳感器數據，并提供實時數據反饋和其他決策支持信息。

無人機飛行監控平臺廣泛應用于各種領域，如軍事、公共安全、消防、環保、農業和地質勘探等，可以實現對目標區域的實時監控和數據采集，提高工作效率和安全性。

3.2 無人機可使用的傳感器類型

無人機傳感器可以按照其功能和應用領域進行分類，以下是一些常見的類型。

衛星定位系統：用于無人機的位置和軌跡定位，為無人機飛行提供導航和飛行控制信息。目前主要使用的衛星定位系統包括美國全球衛星定位系統（GPS）與中國北斗衛星定位系統（BDS），定位精度可達厘米級。

可見光傳感器：可見光傳感器通常為高清攝像頭或單反相機，同時配備有三軸自穩云臺，可以消除無人機飛行中產生的震動和抖動影響，控制系統自動調整畫面后可確保拍攝的圖像和視頻清晰、穩定。

紅外線傳感器：主要用于夜間或低光照條件下的拍攝，可以感知紅外線輻射并將其轉換為數字圖像。這種技術能夠有效地辨別出人、動物和車輛等物體，可快速發現高溫著火點位，幫助無人機完成夜間監視、搜索、救援和火災預警等任務。

多光譜傳感器：可以同時收集多個波段的光譜數據，包括紅外線、綠光、藍光等。根據不同物體的獨特光譜反射特性，多光譜傳感器主要用于植被監測、土地利用、水資源管理等領域。

激光雷達：激光雷達是一種高精度的遙感技術，可以測量地面、建筑物、樹木等物體的高度和形狀。激光雷達通過向地面發射脈沖激光，利用接收回波的時間和強度信息來計算物體的位置和高度。激光雷達通常用于三維地圖繪制、城市規劃、林業資源調查等領域。

氣象傳感器：可快速收集大氣環境信息，包括氣壓、溫度、濕度、風速和風向等。傳感器數據可用于天氣監測和環境污染檢測等領域。

各類傳感器主要以任務載荷形式掛載于無人機平臺上，使無人機可完成環境監測、資源調查、災害響應等工作任務，能為地球科學、環境保護、資源開發等領域提供更為精準和高效的科研數據支持。

3.3 圖像識別技術

圖像識別技術是一種計算機視覺技術，旨在讓計算機能夠自動識別和分類數字圖像。這種技術基于模式識別和機器學習的原理，通過對圖像進行數字化處理和特征提取，從而使計算機能夠自動識別和分類不同的圖像。

現代圖像識別技術使用深度學習算法，特別是卷積神經網絡（CNN），來處理圖像并提取特征。CNN 通過對圖像的卷積和池化操作，逐層提取圖像的特征，并使用這些特征進行圖像分類[4]。這些算法已經在許多領域得到深入應用，如人臉識別、圖像搜索、自動駕駛汽車、醫學診斷、農業生產和安全監控等，目前無人機系統也在逐步對該技術進行集成化應用。

3.4 無人機智能巡檢技術

無人機智能巡檢技術是一種基于無人機的新型巡檢技術，它將人工智能技術和無人機技術相結合，實現對工業設備、建筑物、電力線路等進行自動化巡檢。該技術可以有效提高巡檢效率和減少人員危險，具有很高的實用價值[5]。

該技術的核心是通過搭載各種傳感器的無人機對目標進行監測和識別，比如使用熱成像傳感器進行熱成像檢測、使用高清相機進行圖像識別、使用激光雷達進行三維掃描等。這些傳感器采集到的數據通過人工智能算法進行處理，實現自動化巡檢和故障診斷。

4 無人機監控平臺的實際應用案例

本文采用Dji M300 飛行平臺（圖1）進行以下實際應用案例演示。飛行設備和飛行區域均已進行合法報批，飛行人員具備相應等級的飛行資質。

圖1 M300 飛行平臺

4.1 數字正射影像圖快速制作

數字正射影像圖（DOM）是一種無人機航拍的圖像處理技術，基于無人機飛行平臺合理的航拍航線規劃飛行和高清相機的拍攝數據，可通過圖像后期處理軟件進行數字二位地圖的快速制作。本案例基于M300飛行平臺、禪思P1 高清相機和“大疆智圖”軟件對某高校校園場景進行快速建模并得到DOM 影像數據。飛行平臺智能航線規劃與“大疆智圖”的后期數據處理界面如圖2 所示，在182 047 m2測區范圍內建立了6 665 m的飛行航線，預計飛行時間11 min 45 s，飛行完成后處理有效照片數據680 張。

通過以上飛行與建模環節，得到該測區高精度數字正射影像圖一張，如圖3 所示。該圖片可有效反映測區的實際環境場景，對于某些應急測繪場景現場應急決策指揮具有重要意義。

4.2 晝間實時飛行監控

校園場景下人口密度較大，人員、車輛、植被與建筑物等各類元素較多，使用無人機進行實時監控可提高監控效率。在晝間場景下使用M300 飛行平臺搭載禪思H20T 多功能傳感器，可有效完成目標監控、目標追蹤和目標定位等任務。

如圖4 所示，無人機升空后可采用高放大倍率觀測地面目標，并可開啟傳感器目標識別功能，傳感器可自動識別人員和車輛等標志物，經飛行人員確認后可對選擇目標進行跟蹤，相機視角將跟隨目標移動，并獲取高清影像數據。

圖4 目標自動跟蹤界面

如圖5 所示，無人機開啟激光雷達測距功能后可對中心目標點進行測距，案例中測距長度為272.2 m，即目標物與無人機距離為272.2 m（H20T 傳感器的激光雷達最大測距范圍為1 200 m）；完成打點測距后，目標點位可在電子地圖中顯示，同時標注測量測點準確的經緯度，在實際使用場景中可使監測人員快速對事發地點進行坐標通報。

圖5 目標測距與定位

4.3 夜間實時飛行監控

無人機監控平臺的一個重要功能即是在夜間對環境目標物進行偵測。如圖6 所示，通過開啟傳感器的IR（紅外成像）功能，在夜間低光照場景下能有效識別高熱量輻射物體，通過此功能可在夜間復雜環境下進行高效率的人物或動物目標識別任務。

圖6 夜間紅外偵測

5 基于無人機監控平臺的校園安全應急管理對策

利用無人機監控平臺加強對校園的安全應急管理包括以下步驟。

5.1 監控范圍確定

根據校園實際占地情況與管轄范圍確定無人機監控平臺的監測與巡檢區域，根據地形情況使用無人機進行校園數字正射影像（DOM）與實景三維模型繪制，并根據不同區塊的不同風險等級進行校園區塊劃分，建立校園云端監控一張圖系統。

5.2 部署無人機監控設備

根據已確定的范圍和覆蓋區域，部署無人機監控設備，包括無人機和相關的設備、軟件和服務器等。手動飛行巡檢可部署工業級巡檢無人機（例如：“M300”系列、“MAVIC 3 行業版”系列或“M30”系列無人機系統），同時匹配相適用的可見光傳感器、紅外傳感器、激光雷達等任務載荷；自動無人巡檢可部署“大疆機場”無人值守作業平臺，并匹配“M30”系列無人機使用，部署位置可在樓頂或者較為空曠的專用地面場地。“大疆機場”可通過大疆司空平臺，遠程制定巡檢計劃、自動執行任務。

建立專屬5G 通信通道來滿足無人機數據通信需求，可解決現階段無人機數據傳輸速率寬帶低、覆蓋空域小等難題[6]。同時，為保障高空信號覆蓋，無人機實時通信基站需采用多天線垂直波束來增強覆蓋。考慮校園信息保密需求，需要建立數據傳輸和存儲機制[7]，確保監控數據安全、高效地傳輸和存儲，無人機通信延遲控制在20 ms 以內[8]。

5.3 制定日常安防巡檢方案

根據學校現行的日常安防巡檢流程，定制無人化自動巡檢方案。建立一般巡檢區域與重點巡檢區域巡查自動飛行航線，區分日間與夜間的飛行計劃安排。設置照相點位使用可見光與紅外線傳感器進行自動照相記錄，相關記錄數據實時上傳云端數據庫，由云端系統完成圖像識別工作，自動排查出可疑點位，如人員聚集點位、異常高溫點位和交通事故點位等。無人機可見光傳感器畫面實時回傳至校園監控中心顯示，由相關安保人員持續監控。

5.4 健全應急響應機制

針對校園內可能發生的各類安全事件，建立匹配原有校園安全應急響應機制的無人機應急任務方案，包括應急響應組織架構、應急響應流程、應急通信機制等。在應急任務方案中，需要明確無人機監控平臺的作用和職責，協調無人機監控平臺和其他應急力量的配合，確保空地協同的應急響應任務的高效進行。

5.5 加強應急演練

定期組織應急演練，包括針對各種安全事件的演練和無人機監控平臺的應急響應演練。通過應急演練，檢驗應急預案的可行性和有效性，提高應急響應的能力和效率。

5.6 加強人員培訓

為無人機監控平臺相關人員提供專業的培訓，包括無人機操作、監控數據分析等方面的培訓。通過培訓，提高無人機監控平臺相關人員的專業能力和應急響應能力，確保無人機監控平臺的有效運作。

5.7 定期維護設備

安排專人定期對無人機監控設備進行維護和檢修，確保設備的正常運行和數據的準確性。同時，需要對無人機監控平臺的技術和設備進行升級，不斷提高無人機監控平臺的監控能力和應急響應能力。

通過以上步驟，可以建立一套基于無人機監控平臺的校園安全應急管理體系，在各項安防工作趨于無人化與自動化的過程中進一步提高校園安全的保障能力，有效應對各種突發安全事件。需要注意的是，在實施無人機監控平臺建設的過程中，需要嚴格遵守相關法律法規和規章制度，確保無人機監控平臺運行的合法性與規范性。同時，需要考慮到運行安全風險和隱私保護等問題，確保飛行任務安全開展以及監控數據的安全性和合法性，避免出現安全漏洞和隱私泄露等問題。

6 結束語

無人機技術在近十年中的發展趨勢是前所未有的，從日常的娛樂拍照到緊張的軍事對抗，革命性的技術更新給人類帶來了全新的技術應用路線。本文分析了高校校園安全管理現狀，結合前沿無人機應用技術方案，詳細闡述了基于無人機監控平臺的校園安全應急管理對策，形成了一套切實可行的步驟方案供相關管理人員參考借鑒，為我國智慧校園、平安校園的建設貢獻力量。