高校校园交通安全是一个重要但管理相对薄弱的环节,传统的校园交通安全管理往往是从法律和人防的角度进行研究,随着技术的进步和形势的变化,管理问题日渐突出,如何加强技防,并根据新技术条件创新高校校园安全管理模式,则是一个新的研究热点。

  近年来,随着高校园区的不断扩大、通行车辆的不断增多,校园交通事故频发,给师生的生命安全带来了严重的威胁,造成了巨大的经济损失,同时也给高校正常的教学管理带来了负面影响。随着大数据技术和 技术的发展,海量视频分析技术、智能识别技术逐步成熟,如何充分利用技术手段和管理手段,减少高校校园交通安全问题的发生几率,为提高学校的教学质量保驾护航,本文通过以下三个方面进行分析。

  一、高校校园交通安全管理现状

  传统的高校校园交通安全管理往往是从法律制度和人工防御的角度进行研究,随着技术的进步和形势的变化,管理问题日渐突出,如何加强技术防御、创新交通安全管理模式,则是一个新的研究热点。

  根据教育部2016年4月7日发布的《中国高等教育质量报告》,2015年中国高校在校生规模达3647万人,位居世界第一;各类高校2852所,位居世界第二。根据公安部交管局统计,截至2015年年底,全国机动车保有量达2.79亿辆,其中汽车1.72亿辆;机动车驾驶人3.27亿人,其中汽车驾驶人超过2.8亿人。私家车总量超过1.24亿辆,平均每百户有31辆私家车。全国私家车保有量的增加,必然会连锁地反映在高校各园区汽车通行量的增加上,汽车通行量增加又会对校园交通安全管理带来新的挑战。对比2010年的数据,私家车保有量增幅为72%,如图1所示。

1jpg src=https://img.e-chinaedu.cn/uploadfile/1/2022/0718/cd1621581bf659cjpg/></p><p>  传统的交通视频监控系统依赖人工对监控视频进行查看、分类和关键信息搜索,由于人眼并非长期持续稳定可靠的观察者,同时人工值守容易因疲劳而忽略画面异常变动导致管理失误,并且人工进行关键信息搜索效率极低,难以满足海量视频的管理需要,要改变这一现状,需要引入车牌识别、人脸匹配、可疑行为检测、智能视频
、交通视频监控地图和异常告警等智能视频识别和处理技术。</p><p>  <strong>二、研究目的</strong></p><p>  高校校园交通安全管理工作是为了满足高等教育事业发展及安全的需要,具体服务对象是高等学校及其师生员工,需要结合实际情况采取具体安全服务方式和手段,有效进行管理。本文通过深入分析高校交通安全管理工作面临的基本矛盾,即校园交通事故危害与高校的交通安全需要之间的矛盾,从以下三个方面寻求妥善的解决方法:①充分利用新技术手段,增强校园交通安全防御能力和应急处置能力;②在新技术条件下创新工作方法实施科学管理;③制定相关管理规定,实行依法管理和有效履行职责。</p><p>  <strong>三、实现途径</strong></p><p>  1.技术防御引进</p><p>  引入校园交通安全综合系统,包括4个子系统——车牌识别系统、可疑行为检测系统、海量交通视频智能分析系统和交通视频监控地图告警系统。这4个子系统中应用的智能技术包括车牌识别、人脸匹配、可疑行为检测、智能视频
等技术。下面分别对相关技术进行深入探讨:</p><p>  (1)车牌识别技术:车辆牌照识别(License Plate Recognition,简称LPR)技术是指通过识别车辆所具有的牌照图像来自动识别车辆的技术。主要用于车辆出入口和主要路口,通过摄像头采集的视频,识别车牌,用于定位车辆某个时刻的地理位置,或是计算车辆停留时间进行计费。车牌识别系统通过引入视频数字图像处理技术和模式识别技术,将采集到包含有汽车车牌的图像进行实时处理,能够准确地识别出特征图像中的车牌号(包括颜色、字符、汉字、阿拉伯数字),并将车牌识别结果上传给云端的校园交通安全综合系统,由云端系统发出放行或是收费等管理提示,使车辆的自动化监控和管理成为现实。车牌识别技术自20世纪80年代提出以来,经过30多年的发展,车牌识别技术已经成熟,各项技术指标非常稳定,识别准确率已经普遍达到了94%以上,识别时间均可控制在1/2秒以内,并开始在公共交通、停车场、智能小区安防等许多领域得到广泛的应用。车牌智能识别辅以人工审核确认,完全可以满足日常校园交通车辆管理的需要。</p><p>  (2)人脸匹配技术:人脸匹配技术的基础是人脸识别,主要用于各交通路口和各进出区域的门禁,常用于检索某个人何时在哪里出现,用于考勤或是定位嫌疑人的移动轨迹。为紧急事件的快速处置提供了坚实的基础。</p><p>  (3)可疑行为检测:主要用于检测越界、聚集、徘徊、跳跃等危险性不强,但却容易进一步引发犯罪行为的潜在行为,用于安保预判,具有非常重要的意义,尤其在夜间非法闯入告警和异常聚集告警方面使用效果明显。</p><p>  (4)基于地图的智能监控告警系统:当监控区域车辆达到设定的检测条件时(出现超速或可疑行为),地图界面直接提示告警并播放相关监控视频,以供即时处理,若未及时处理,则会通过声音、邮件、短信等方式向指定人员发送提示,通知相关人员及时进行安全防范或处理,降低进一步的危害。基于地图的智能监控还可实现车辆位置管理(Vehicle Location Management, VLM),把摄像头的位置和地图结合起来,智能识别并记录某个时刻经过某个摄像头的车辆,这样就能还原车辆的运行轨迹,并可迅速查询指定车辆所在的区域。智能监控告警系统的引入,极大地提高了安保效率和质量。</p><p>  (5)智能视频
和海量视频管控云平台:智能视频
可自动截取原始视频中的一些关键的镜头,对视频进行整合和精简,提供简洁准确的信息,提高海量视频数据的分析效率。海量视频管控云平台则是当交通事故发生时,可于第一时间调出车辆的运动轨迹和事件前后的监控视频,为及时处理相关事宜提供有力证据,各智能摄像头中分散的视频监控录像都应及时自动上传到监控中心云平台中,保存30天以上,以备查看。</p><p>  2.现有设备的升级和改造</p><p>  (1)校园安保监控网络升级改造:各高校本身已经构建了校园安保监控网络,也建立了校园安全视频监控中心,但此类中心主要的工作职能是忠实还原监控录像,并不具备智能识别、预警、视频
等功能,这就需要对安保监控网络进行升级,引入智能视频监控云系统的思想,在安保监控视频的基础上增加智能识别(车牌识别、人脸识别、异常行为识别)的功能,并把视频
推送到云端以供搜索。</p><p>  (2)监控数据可视化建设:建立高校校园管理电子地图,将智能监控告警数据实时显示在地图上。同时增加云端视频的导航链接,可直接查看相关告警的原始视频。引用电子地图进行智能视频管理可极大增加管理效率和管理精度。</p><p>  3.管理手段更新和规章制度建设</p><p>  (1)管理手段更新:限制校园车辆通行速度,智能超速检测可自动定位危险驾驶车辆,对危险驾驶的车辆可采取通知、通报、限行等限制级别的处理措施。同时系统监控到车速过快、自动告警、短信提醒车主遵守校园交通规定,对多次告警的车辆列入校园交通重点防控名单,通知车主所在部门进行交通安全教育;对违规严重的车辆列入校园交通违规黑名单,限制进入校园。</p><p>  (2)出台校园交通管理安全规范文件:根据监控系统的监测结果以及派出工作人员定点观察,确定拥堵时段,制定车辆拥堵时段限行政策。对路面违章停车实施劝阻、拖离、入黑名单三步走的管控方案。制订大型活动交通安全管理方案,确保在大型活动如演出、会议、考试举行时有既定的校园交通安全措施可供实施。</p><p>  (3)加强高校道路交通安全教育:根据“道路交通安全法”规定,高校交通安全教育应该进课堂,有计划、有目标地对师生进行交通安全教育,结合本校的典型视频资料,通过大量身边的事例,采取人性化的教学方法,使广大师生真正树立起交通安全意识。首先,高校交通安全教育也应当纳入统编的安全教育教材,对学生进行教育。其次,应针对各类校内车辆驾驶人员(如教职工、后勤车辆等)分别采取相应的方式进行交通安全教育和安全宣传。再次,高校应通过广播、网络等媒介积极做好校园交通安全宣传和教育工作,鼓励学生积极参与学校的安全教育管理工作,增强安全意识,提高防范能力。</p><p>  (4)充分利用校园交通安全管理现有法律支撑:高校应与属地公安交管部门积极协调,寻求公安交管部门对学校交通安全管理的支持。一是联合公安交管部门查处校内超速行为。机动车违反学校限速标志行驶,同样构成交通违章,交管部门应予以处理。二是联合公安交管部门对校园周边交通秩序进行管理。在校园出入口和校园周边人车密集区域采取专门的治理措施,如增设红绿灯、增配警力等,改善交通环境,保障师生安全。对于高校的交通安全管理工作来说,公安机关的支持和参与不但可以增强学校交通安全管理的权威性,而且可以提高管理的科学化、规范化水平,是非常重要和必要的。</p><p>  4.交通设施和停车场建设</p><p>  (1)交通设施建设:要落实与公安交管部门联合查处校内超速行为,学校应规范化设置限速标志和测速设备,并与交管部门联网,同时提请交管部门对这些标志、设备的设置进行指导验收。同时在智能监控反馈的超速高发区域,设置减速带,限制车速。</p><p>  (2)加强停车场建设:引入找车位APP和移动支付,对停车场进行快捷有效的收费管理。目前国内智能停车管理系统已经有多家成熟的厂商,可实现车牌识别、车型识别、智能道闸、停车计费、云数据管理等标准功能。校园智能停车管理可选用此类成熟系统。</p><p>  (3)车位精细化管理:车位精细化管理可使车位得到有效使用,创造更多价值,这在车位紧张的校园区域(主要教学楼、办公楼周边)会有强大的需求,智能停车位的建设包括智能识别的摄像头(每车位一个)、红绿色显示的指示灯(红色表示有车,绿色表示可停放,一目了然)、无线地感线圈、车位管理系统等。同时车位管理可接入找车位APP,引导周边的车辆预约停车、收费,还可减轻车辆进出闸口的压力,再就是接入手机支付如微信支付和支付宝支付,支付成功的车辆可直接放行。车位的管理,可以结合预埋感应线圈、停车场进出口智能车牌识别道闸计算剩余车位情况,数据实时共享给找车位APP,实现停车位资源共享。目前国内综合类找车位APP也在迅速发展之中,在选择车位管理系统时也要预留与此类APP的信息共享接口,充分做好车位信息共享,快捷有效地引导车辆有序停放。</p><p>  <strong>四、结论及展望</strong></p><p>  在智能化、大数据的时代,随着各类智能技术的成熟,校园交通安全管理也要紧跟时代潮流,将技术手段、法律手段、管理手段相结合,进行有效管理,真正把高校校园交通安全带入一个低事故、高效率的管理新时代。</p><p>  参考文献:</p><p>  [1]http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s5147/201604/t20160408_237162.html.</p><p>  [2]http://china.cnr.cn/gdgg/20160125/t20160125_ 521231828.shtml.</p><p>  [3]刘艳华.中美高校校园交通安全管理比较研究[J].东北师大学报(哲学社会科学版),2012(3):234-236.</p><p>  [4]陈泳.智能视频监控平台开发及其在停车场车牌识别系统中的应用与实现[D].长沙理工大学,2013.</p><p>  [5]李志强,李永斌.车牌识别技术的发展及研究现状[J].科技信息,2012(5):110,125.</p><p>  [6]朱河锦.我国高校校内交通安全管理问题探析[J].重庆电子工程职业学院学报,2014(5):99-101.</p><p>  [7]李伟.高校交通安全管理问题及对策[J].中国公共安全(学术版),2011(4):21-25.</p><p>  [8]杨宝娟.监控视频中可疑行为识别[D].中南大学,2014.</p><p>  [9]谢剑斌.视觉大数据基础与应用[M].北京:清华大学出版社,2015:198-200.</p><p>  [10]陈安鹭.高校校园交通管理现状、问题及对策——以厦门大学为例[J].安全,2015(s1).</p>
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