[发明专利]一种基于大数据的校园安全监测方法及系统

说明书

本发明提出一种基于大数据的校园安全监测方法,其特征在于，包括以下步骤：采集校园数据；对校园数据进行分析处理得到学生行为模型；将学生行为模型与参照模型进行对比分析并输出评估结果。本发明实现对在校学生的安全监测，监测内容包括：活动轨迹、课堂表现、作息习惯、消费习惯等，通过数据分析及时发现异常情况，提高了校园的安全性，提高了学校的管理效率。

技术领域

本发明涉及一种信息处理系统具体涉及一种基于大数据的校园安全监测方法及系统。

背景技术

随着社会经济及科技的迅速发展，学生在学校学习与生活的多样化，校园安全问题越来越成为学校管理的重点及难点。学生在校的安全包括：心里安全、身体安全、学业安全、消费安全、交通安全、住宿安全、设施安全、消防安全、活动安全、环境安全等内容。校园已逐步形成一个生态圈，高校安全管理工作中存在着种种难点。

目前由于校园各系统基本采用“烟囱式”建设和发展模式，各系统间未实现数据互联互通，对于校园安全的预防和处置存在以下缺陷：（1）、数据孤岛：各系统独立运行，数据自生产自消费；（2）、没有统一的数据标识和标准；（3）、各系统间数据难以实现关联分析。

现有技术无法对校园运行过程中的数据进行关联分析，通过数据挖掘来指导学校工作，通过数据挖掘来及时发现风险。

因此，需要提出一种能实现各系统间数据互联互通和进行个系统间数据关联分析的方法和系统，实现学生在校的安全监测与防范。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出一种基于大数据的校园安全监测方法,其特征在于，包括以下步骤：

采集校园数据；

对校园数据进行分析处理得到学生行为模型；

将学生行为模型与参照模型进行对比分析并输出评估结果。

进一步的，所述采集校园数据采用的数据接口类型包括：数据库接口、文件接口、WEBService接口和SDK接口中的一种或几种；

所述校园数据包括：学生基础信息、学籍信息、课程安排信息、考试成绩信息、奖惩信息、参加活动信息、一卡通消费信息、门禁数据信息和摄像头影像信息中的一种或几种。

进一步的，对校园数据进行分析处理得到学生行为模型包括：

对校园数据进行关联分析、聚类分析、趋势分析、排行分析和/或数据汇总分析，并建立学生行为模型。

进一步的，所述参照模型由操作人员预先设定。

进一步的，所述将学生行为模型与参照模型进行对比分析并输出评估结果包括：

设定学生行为模型与参照模型之间的容错度，若学生行为模型与参照模型差别超过容错度则判定出现安全事件；

对操作人员进行身份鉴权，若操作人员非授权人员则锁定人机交互界面并发出警报；

通过列表动态更新方式向操作人员展示安全事件；

对不同类型的安全事件进行数量统计并向操作人员展示统计结果；

对异常信息进行定期巡检；

记录安全事件详细信息包括：时间信息或/和地点信息或/和安全事件类型信息或/和人员姓名信息或/和安全事件详细描述信息，并向操作人员展示安全事件详细信息。

进一步的，将学生行为模型与参照模型进行对比分析并输出评估结果，还包括步骤

将安全事件详细信息发送至安全事件学生指定联系人。

进一步的，所述学生行为模型与参照模型之间的容错度参照学生考试成绩信息或/和体检信息进行设定。