Safety research学安安全研究院简介

学安安全研究院以“让校园更阳光”为战略目标,提升校园事前预防、事发预警、事中应急、事后评估能力为宗旨,以开展校园安全领域理论研究和科技创新为主要方向;探索线上线下相结合的校园安全托管模式,提供标准输出、教育培训、安全评估、应急管理、安全咨询等专业化服务。

学安安全研究院与阿里云、云从科技、中国矿业大学、郑州大学等单位友好合作,共同基于“安全管理关联模型”深入探讨“校园安全评估体系”,细化34类专项指标,形成精准的校园安全画像。通过神经网络算法,对学安平台数据挖掘分析,制定出一套行之有效的场景化自动安全预警方案,实现安防大脑、视频监控、应急广播的软硬结合,满足校园不同场景的安全需求。调研安全平台、消防控制联动性,探索实现安消一体化。

自学安安全研究院成立以来,参与《企业双重预防体系信息平台技术规范》标准的编写,修订双重预防风险辨识、隐患排查数据库,完善法律法规库,参与高校双重预防体系的建设,充分做到理论和实际相结合。为各级各类学校的校园安全提供可参考的理论模型和工作机制。

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research field研究领域

安全预警算法模型
校园安全评估模型
校园欺凌模型
消防评估模型
人脸识别技术
安全预警算法模型

通过事故树对楼道踩踏数据的分析和基本事件之间的联系,结合BP神经网络、RBF(径向基)神经网络等深度学习算法,打磨出行之有效的校园场景安全预警算法模型。通过终端设备采集多维度的数据,为踩踏事件发生的可能性进行判断预警。该模型主要应用于楼梯间,通过采集与楼梯间内发生踩踏事件相关联的各个数据维度:人员密度、光照度、温湿度、速度、逆行、楼层数、预计通过人数等来预测楼梯间内踩踏事件发生的概率,当预测值超过预警值时,实时预警,减少踩踏事故发生。

校园安全评估模型

通过与中国矿业大(北京)建立教育部产学合作协同育人项目基于大数据的安全评估智慧实践平台建设合作,以“安全管理关联模型”为基石,深入研究校园安全管理的运行规律。通过理论研究和入校调研,完成34类专项指标,186条安全管理体系指标、323条安全管理行为指标、481条安全管理状态指标,最终形成一套体系化的校园安全风险评估模型。将校园安全风险评估模型内置于“学安”平台,可根据软硬件采集的多维度数据形成校园安全画像,为学校提供有针对性的校园风险评估报告及整改建议。

校园欺凌模型

通过对欺凌事件的分析,还原欺凌发生的各个要素,对欺凌人群进行建模快速抓取视频信息进行分析,预知欺凌发生的概率。利用对未发生事件的预测和确定性事件的预警,多维度的防范欺凌事件。

消防评估模型

通过对校园消防管理情况调查,结合系统评估的理论,编制出针对学校的消防评估模型,以及相应的信息采集方式,方便通过基础环境调查,给学校的建筑物的火灾风险打分。

人脸识别技术

人脸识别技术基于海量数据以及自研框架,深度结合落地场景,研究覆盖人脸/人体检测、跟踪、关键点定位、人脸识别、人脸聚类、大规模检索、活体判断、人脸属性等核心技术,为学校、企业、文旅、医疗、体育等场所的公共安全、园区管理、实名认证、通行考勤等业务场景提供高效,准确的技术。

cooperation科研合作

学安安全研究院一直与国内顶尖研究机构和大学开展深度合作,与高校及科研院所建立可持续的交流与合作机制。目前,学安已与阿里云、云从科技、中国矿业大学、郑州大学等紧密合作,协同开展云计算、大数据、人工智能、预警模型等前沿技术与校园安全深度融合的创新研究。

1 阿里云
1 云从科技
1 中国矿业大学
1 郑州大学

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