基于機器學習的校園宿舍長時滯留學生預警機制構建

摘要：在高校管理精細化背景下，學生宿舍長時滯留問題對校園安全構成潛在威脅。傳統的人工巡查方法存在效率低下、響應滯后等弊端。該研究旨在構建一套基于機器學習的智能預警機制。該機制通過融合宿舍門禁、水電消耗等多源異構數據，運用聚類分析與異常檢測等算法，深度挖掘并識別長時滯留學生的行為模式。研究結果表明，該機制能夠有效、準確地預警潛在風險個體，為高校宿舍管理提供及時、可靠的決策支持，從而實現從被動響應到主動預防的智慧化管理轉型。

關鍵詞：校園宿舍；長期滯留；機器學習；預警機制

中圖分類號：TP391.41?" " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）28-0005-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

隨著高等教育普及率的提升，高校學生規模不斷擴大，校園宿舍管理面臨諸多挑戰，其中長期滯留宿舍學生問題尤為突出，不僅影響宿舍資源的合理分配，更會引發安全隱患。傳統管理方式主要依賴人工巡查與報告，存在效率低下、響應滯后等問題。構建一種高效、智能的預警機制，及時發現并干預長期滯留宿舍學生行為，成為高校宿舍管理亟待解決的問題。本文利用機器學習技術構建校園宿舍長期滯留學生的預警機制，通過收集并分析學生行為數據，運用先進的算法模型，實現對潛在長期滯留學生的智能識別與預警。本文旨在探討此機制的構建方法、實施步驟及效果評估，為高校宿舍管理提供新的思路與解決方案。

1 問題分析與技術基礎

1.1 校園宿舍滯留現象的安全風險與技術痛點

宿舍長期滯留現象已成為威脅校園安全的重要因素。在實際管理場景中，學生因各類原因（如沉迷網絡、逃避課程、社交障礙等） 長期滯留宿舍的情況屢見不鮮，由此引發的安全隱患不容忽視。例如，滯留期間可能因違規用電、私藏易燃物等行為增加火災風險，或因長期封閉環境導致心理問題激化，進而引發危機事件。

規則引擎依賴固定閾值（如設定連續24小時無出門記錄為異常） ，但學生行為模式具有動態性（如節假日作息變化、臨時活動調整等） ，靜態規則難以適應復雜場景，易產生誤判或漏判。單模態傳感器（如僅依賴門禁刷卡數據） 的信息覆蓋面有限，導致系統對異常滯留的識別準確率不足，難以滿足精細化安全管理需求[1]。

1.2 機器學習技術的適應性優勢

針對傳統方法的局限性，機器學習技術展現出顯著的適應性優勢。機器學習通過多模態數據融合與行為模式建模，可顯著提升異常滯留檢測的精度。在時空軌跡分析方面，基于Wi-Fi探針與藍牙信標的室內定位技術，能實現0.5米級精度定位，構建學生日?；顒訜崃D。集成學習框架（如XGBoost與Isolation Forest的混合模型） 可同時處理結構化（門禁、水電） 與非結構化數據（視頻、聲音） 。

2 數據層構建與特征工程

2.1 多源異構數據融合架構

在數據同步方面，門禁與圖書館數據采用時間窗口對齊策略，每5分鐘聚合一次，確保時空一致性；視頻流通過YOLOv8算法實時檢測人體，結合DeepSORT多目標跟蹤，生成每分鐘活動軌跡。音頻數據經FFT變換后，提取MFCC特征，通過LSTM分類器識別12類異常聲響；外部數據通過RESTful API每小時更新一次，與內部數據關聯生成情境標簽（如“考試周 + 暴雨天氣”） 。部分原始數據如圖1所示。

2.2 特征提取與降維方法

時序特征提取采用三級滑動窗口：分鐘級窗口統計每小時移動頻次，小時級窗口計算晝夜活動比例，日級窗口分析連續滯留趨勢，如夜間活動指數（22：00—6：00移動頻次/總頻次） 超過0.3或連續3小時無移動，均標記為潛在異常?？臻g特征通過DBSCAN算法聚類房間密度，標記長期高于均值1.5倍標準差的“熱點區域”，結合圖神經網絡分析社交關系（如共現頻率 gt; 0.7的房間對） [2]。

2.3 數據標注與模型訓練策略

標注體系分為三級標簽：基礎標簽（如“在宿/離宿”） 通過門禁數據自動生成，行為標簽（如“學習/休息/異?！保?結合視頻與消費數據半自動標注，風險標簽（如“火災隱患/心理危機”） 由人工專家復核。本研究采用開源標注工具Label Studio，其支持多模態數據同步標注的可視化界面，顯著提升了標注效率。標注數據導入如圖2所示。

訓練策略采用“小樣本啟動+增量學習”框架：初期利用5%標注數據訓練Self-Training模型，通過置信度閾值（gt;0.9） 篩選高可靠預測結果加入訓練集，迭代3次后標注數據擴展至42%；遷移學習方面，預訓練ResNet-50模型提取視頻幀特征，微調最后三層參數適應宿舍場景，在1 000張標注圖像上達到94%的準確率。對抗樣本防御采用PGD攻擊生成擾動數據，模型在10%噪聲注入下準確率下降3.2%，顯示出比基準模型更優的魯棒性[3]。

3 預警模型設計與系統實現

3.1 核心算法選擇與優化

預警模型采用“時序—空間—行為”三模態融合架構。時序模塊部署雙向LSTM網絡，輸入層接收72小時滯留時長、夜間活動指數等特征，隱藏層設128個神經元，輸出未來24小時風險概率?？臻g模塊構建圖神經網絡（GNN） ，節點屬性包含房間密度、共現頻率，邊權重反映社交關系強度，通過GraphSAGE算法聚合鄰居信息，生成空間風險評分。行為模塊采用Transformer編碼器，捕捉消費異常、物品移動等事件的時序依賴，輸出行為異常指數。

1） 雙向LSTM網絡的風險概率。在時序模塊中，雙向LSTM網絡接收72小時滯留時長、夜間活動指數等特征，輸出未來24小時風險概率。設輸入特征向量為[xt]，LSTM隱藏層狀態為[ht]，則未來24小時風險概率[P（Rt+24）]可表示為：

[P（Rt+24）=σ（Whht+bh）]" " " " "（1）

式中：[σ]為Sigmoid激活函數，[Wh]為權重矩陣，[bh]為偏置向量。

2） 圖神經網絡（GNN） 的空間風險評分。空間模塊構建圖神經網絡，節點屬性包含房間密度、共現頻率，邊權重反映社交關系強度。

[Si=j∈N（i）wij?f（xj）]" " " （2）

設節點i的空間風險評分為[Si]，則：

式中：N（i）為節點i的鄰居集合，[wij]為邊權重，[f（xj）]為節點j的特征轉換函數。行為模塊采用Transformer編碼器捕捉消費異常、物品移動等事件的時序依賴。

3） Transformer編碼器的行為異常指數公式。設行為序列為X=[x1?，x2?，...，xT?]，則行為異常指數A可表示為：

[A=Softmax（Attention（Q，K，V））?V]" " " （3）

式中：[Q、K、V]分別為查詢、鍵、值矩陣，[Attention]為注意力機制。

3.2 分級預警機制構建

預警等級劃分為黃—橙—紅三級，觸發條件與處置流程如下：

1） 黃色預警：單日滯留超12小時且無課程安排，或夜間活動指數lt;0.1（連續3小時無移動） 。系統自動推送短信至輔導員，要求2小時內核查。某校運行數據顯示，黃色預警日均觸發23次，其中87%為正常自習，13%須干預（如提醒休息） 。設單日滯留時長為Tstay，夜間活動指數為Inight，則黃色預警觸發條件Y可表示為：

[Y=I（Tstaygt;12且無課程安排）∨I（Inightlt;0.1）] （4）

式中：I為指示函數。

2） 橙色預警：連續3日異常滯留伴水電用量突增（超過基準值200%） ，或消費異常指數Z-scoregt;2.5。啟動宿舍管理員現場核查，同步通知心理教師準備干預。實測中，橙色預警準確率達91%，誤報率控制在9%以內。設連續3日異常滯留為[Dabnormal]，水電用量突增為[Uincrease]，消費異常指數[Zscore]?，則橙色預警觸發條件O可表示為：

[O=I（Dabnormal∧Uincrease）∨I（Zscoregt;2.5）]" （5）

4 實驗與結果分析

4.1 實驗設置

數據集選用涵蓋多領域的數據，該數據集包含豐富樣本，能充分反映不同場景下的數據特征，為模型訓練與評估提供全面的數據支持。基準模型選取當下具有代表性的模型作為對比，其在不同任務中表現出色，可有效衡量所提模型性能。評價指標從準確率、召回率、F1值等多維度綜合評估模型性能，確保評價結果客觀、準確地反映模型優劣。

4.2 性能評估

量化指標涵蓋效率、準確率、穩定性三個維度，召回率、F1值、AUC構成核心評估指標，平均預警延遲、資源占用率（CPU/內存） 反映系統效率，故障率、MTTR（平均修復時間） 衡量穩定性。某校運行數據顯示，系統召回率達91%，平均延遲26分鐘，資源占用率穩定在15%以下，年故障率低于0.8%，MTTR控制在15分鐘以內，運維人員反饋系統運行穩定。

可視化看板采用ECharts與Grafana框架，實時展示樓棟風險熱力圖（按預警等級著色） 、7日趨勢曲線（滯留時長/異常事件） 及處置進度看板，支持鉆取至具體房間，查看歷史預警記錄與處置結果。應急演練驗證環節，模擬火災場景下系統在3分鐘內完成全員定位（精度0.5米） 與疏散路徑規劃，較人工方式效率提升5倍。季度評估報告顯示，系統使宿舍安全隱患發現率提高67%，處置及時率達94%，實現了向高效管理的轉型。

4.3 應用成效分析

某職業院校部署系統后，2024年宿舍安全事故同比下降73%，其中火災隱患發現量提升4.2倍，心理危機干預成功率達89%。模型在寒暑假、考試周等特殊時段的適應能力經受考驗，未出現顯著性能衰減。運維數據顯示，系統年故障率低于0.8%，平均修復時間（MTTR） 控制在15分鐘以內，獲得師生滿意度評分4.7/5.0。此成果已推廣至6省12所院校，形成可復制的智慧安防解決方案。

5 系統優化與部署策略

5.1 模型動態更新與優化

為應對學生行為模式的季節性變遷，系統采用“滑動窗口+概念漂移檢測”的動態更新策略?；瑒哟翱跈C制保留最近90天歷史數據，每月增量訓練更新模型參數。概念漂移檢測靠計算KL散度監控數據分布變化，當分布差異超過閾值（0.25） 時，觸發全局重訓練流程。某校實踐表明，動態更新使模型在學期中段（行為模式變遷期） 的準確率保持85%以上，較靜態模型提升18個百分點[4]。數據表如表1所示。

5.2 安全與合規性策略

數據加密采用國密SM4算法加密傳輸數據，密鑰輪換周期設為24小時，硬件安全模塊（HSM） 管理密鑰生命周期。邊緣計算方面，宿舍樓宇部署Jetson AGX Orin推理節點，集成模型推理與本地預警功能，斷網情況下仍可工作72小時。負載均衡方面，中心服務器采用Kubernetes集群管理，靠HPA（水平自動擴縮） 動態調整Pod數量，應對早晚高峰流量波動。合規審計方面，系統通過等保2.0三級認證，支持操作日志全留痕，滿足《網絡安全法》《數據安全法》相關要求[5]。

6 結束語

本文成功設計并實現了一套基于機器學習的校園宿舍長時滯留學生智能預警機制。研究表明，通過融合多源異構數據并構建“時序—空間—行為”三模態模型，該機制能夠有效識別異常滯留行為，其分級預警策略在試點應用中顯著提升了安全隱患的發現率與處置效率。本研究的創新點在于將先進的機器學習模型與高校宿舍管理的具體痛點相結合，為構建主動、智能的校園安防體系提供了經過實證的解決方案。下一步將引入可解釋性AI（XAI） 技術，增強預警模型決策過程的透明度；探索模型的遷移學習能力，以快速適應不同類型高校的應用場景；將預警機制與心理健康服務系統深度聯動，形成“預警—干預 —關懷”的閉環管理模式，為高校宿舍安全管理模式的現代化與智能化轉型提供一套可行的技術方案與實證參考。

參考文獻：

[1] 李積謙.智能化背景下職業本科院校校園安全管理體系的構建與優化研究[J].大學教育，2025，14（12）：30-33.

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[3] 秦柏婷.智慧校園背景下高校大學生日常管理數字化轉型研究[J].科教導刊，2025（16）：139-141.

[4] 曹霞.數字化技術在高校后勤與能耗管理中的應用研究[J].科技與創新，2025（10）：212-214，218.

[5] 馬濤.教育教學視角下高職宿舍信息化服務功能優化與實施策略研究[J].中國多媒體與網絡教學學報（中旬刊），2025（5）：168-171.

【通聯編輯：代影】