校园安全一直是社会关注的重点问题之一，尤其是在当前复杂多变的社会环境下，如何构建高效、智能、实时的安全防控体系，成为学校管理者亟需解决的重要课题。传统的安防系统往往依赖人工值守与事后回溯，不仅效率低下，而且难以应对突发事件的快速响应需求。因此，借助先进的视觉算法技术对现有监控系统进行智能化升级，已成为提升校园安全管理能力的关键路径。

用户需求

近期，一家系统集成商与我们接洽，希望利用我们自主研发的软硬一体边缘计算盒产品，对某中学原有的老旧摄像头系统进行智能化改造升级。该学校的原有视频监控设备部署多年，功能单一、性能下降，已无法满足日益增长的安全管理需求。

用户的核心诉求非常明确：在不更换原有摄像头的前提下，实现对校园重点区域的人员行为、车辆动态以及摄像头运行状态的智能监测。具体而言，在人员行为方面，客户希望具备人员计数、打架识别、抽烟检测及跌倒检测等算法能力；在车辆管理方面，要求支持车辆计数与车牌识别功能；此外，还需对摄像头的状态进行自动检测，包括画面模糊检测、镜头遮挡检测等问题，以便及时维护，保障监控系统的持续有效运行。

实现方式

该项目是典型的老旧安防系统智能化升级改造案例。我们采用软硬一体的边缘计算盒作为核心解决方案，无需大规模更换前端设备，即可实现对整个监控系统的功能跃升。

实施过程极为简便：将边缘计算盒接入学校的网络交换机，连接至现有的监控系统中。在网络通畅后，设备即可通过硬盘录像机（NVR）获取各路摄像头视频流，并实时进行多任务并行分析。所有智能识别结果会同步推送至监控室的保安大屏，供安保人员实时查看，并辅以告警信息提示，确保异常事件能够第一时间被发现和处理。

整个系统具备良好的兼容性与扩展性，未来可根据学校实际需求灵活增加新的算法模块或接入更多摄像头，进一步提升校园安防的智能化水平。

效果展示

项目上线后，系统运行稳定，识别准确率高，显著提升了校园的安全管理水平。例如，在高峰期的人流密集区域，系统可精准统计进出人数，帮助管理人员掌握人流趋势；在校园角落等视线盲区，系统成功识别出多起潜在冲突行为，并及时发出预警，为保安处置赢得了宝贵时间。

同时，车辆识别功能也为校内交通秩序管理提供了有力支撑，车牌识别准确率高达98%以上，极大提升了外来车辆的管控效率。

摄像头状态自检功能也大幅降低了运维成本，减少了因设备故障导致的监控空白。

整体来看，通过本次智能化升级，该校实现了从“被动防御”向“主动预警”的转变，构建起一个更加智能、高效、可持续的校园安全管理体系。