Phân tích video AI · Giáo dục
Trường học thông minh: an ninh cổng và khuôn viên
Camera AI cho trường học nhận diện học sinh, giáo viên ở cổng để điểm danh, báo người lạ, khu quá đông, đối chiếu biển số xe đưa đón.
Thách thức của ngành
Điểm danh thủ công tốn giờ dạy học
Gọi tên, ký tên mỗi tiết, mỗi lớp: giáo viên mất thời gian, ký hộ không phát hiện hết, phiếu điểm danh còn dễ thất lạc.
Người lạ và sự cố trong khuôn viên
Cổng trường rộng, khó soi từng người. Học sinh tụ tập đông ở khu khuất, mang vật nguy hiểm vào trường. Có việc thì nhà trường chỉ biết sau.
Khu vực đông đúc giờ ra vào
Giờ tan học, căng-tin và sân trường chen lấn. Học sinh ngất xỉu, té ngã ở sân, hoặc ngủ quên trong thư viện rồi bị khóa cửa. Chậm phát hiện một chút là hậu quả lớn.
Xe đưa đón phụ thuộc niềm tin
Học sinh lên nhầm xe hoặc còn ở lại trên xe ở điểm cuối; xe đưa đón và xe phụ huynh ra vào cổng không được đối chiếu với danh sách đăng ký.
Giải pháp theo khu vực
Cổng trường
Nhận diện khuôn mặt học sinh, giáo viên khi qua cổng; người không có trong danh sách được cảnh báo. Đếm lượt vào ra, phát hiện người bị ngã và cảnh báo vật nguy hiểm như súng, dao ngay tại điểm kiểm soát (engine phát hiện vũ khí chuyên dụng, license riêng).
Lớp học và thư viện
Camera cửa lớp ghi nhận học sinh trong danh sách kèm thời điểm, thay cho gọi tên, ký tên; đặt quy tắc báo khi một em đã qua cổng nhưng không xuất hiện ở camera cửa lớp trong giờ học, dữ liệu chuyển sang phần mềm quản lý của trường. Thư viện đặt lịch cảnh báo xâm nhập sau giờ đóng cửa để phát hiện học sinh còn ở lại.
Sân trường, căng-tin
Cảnh báo khu vực quá đông để nhà trường điều phối giờ ra vào; phát hiện tụ tập đông bất thường, người bị ngã và báo ngay cho bảo vệ, nhân viên y tế.
Xe đưa đón và cổng xe
Trên xe: thiết bị edge nhận diện khuôn mặt gắn trên xe ghi nhận học sinh lên, xuống; thêm một thiết bị edge cảnh báo xâm nhập đặt lịch sau giờ kết thúc tuyến để báo khi còn người trên xe, cảnh báo gửi về khi xe có kết nối mạng di động. Ở cổng: đối chiếu biển số xe đưa đón, xe phụ huynh với danh sách đăng ký của trường: xe trong danh sách thì ghi nhận hoặc tự mở barrier (kết nối với hệ thống cổng hiện có), xe lạ thì báo bảo vệ.
Có thể bật thêm
Phát hiện khói lửa ở kho, căng-tin bằng mô hình AI chuyên dụng (license riêng). Chế độ bảo vệ quyền riêng tư: bật lên thì khuôn mặt học sinh trong kết quả tra cứu, cảnh báo và ảnh xuất bị làm mờ, cần xem rõ thì mở quyền unblur. Theo dõi tình trạng camera để biết ngay camera nào bị che, lệch hướng hay mất hình.
Hiệu quả đạt được
Từng lượt vào ra và sự việc trong khuôn viên đều được ghi nhận để nhà trường nắm rõ mỗi ngày.
Điểm danh tự động ở cổng và cửa lớp
Học sinh qua cổng, vào lớp được ghi theo khuôn mặt kèm thời điểm. Quy tắc đặt sẵn báo ngay khi có em đã qua cổng nhưng không có mặt ở lớp trong giờ học.
Người lạ bị chặn từ cổng
Người không có trong danh sách trường xuất hiện tại cổng là cảnh báo kèm hình ảnh cho bảo vệ; vật nguy hiểm như súng, dao được phát hiện ngay tại điểm kiểm soát.
Giờ đông vẫn điều phối được
Khu vực quá đông, tụ tập bất thường được cảnh báo để nhà trường phân ca, điều phối giờ ra vào; người ngã ở sân, căng-tin báo ngay cho bảo vệ, nhân viên y tế.
Xe đưa đón nắm bằng dữ liệu
Mỗi em lên, xuống xe được ghi theo khuôn mặt ngay trên xe; sau giờ kết thúc tuyến, hệ thống báo ngay nếu còn người trên xe.
Nhà trường nắm khuôn viên mỗi ngày
Lượt vào ra, cảnh báo và sự kiện trong ngày hiển thị tập trung; video ghi sẵn tra cứu lại được khi cần làm rõ sự việc.
Triển khai thế nào
Bước 1
Khảo sát khuôn viên
Kiểm tra camera tại cổng, cửa lớp, sân trường, căng-tin và trên xe đưa đón; xác định khung giờ học, giờ ra vào và tuyến xe cần quản lý.
Bước 2
Cấu hình theo khu vực
Nạp danh sách học sinh, giáo viên; đặt quy tắc điểm danh cổng và cửa lớp, vùng cảnh báo đông người, lịch báo cho từng tuyến xe đưa đón.
Bước 3
Kết nối hệ thống đang có
Cảnh báo gửi bảo vệ, bộ phận nhà trường qua ứng dụng di động, email, kết nối thêm được Zalo, SMS, Telegram và còi tại cổng; dữ liệu điểm danh chuyển vào phần mềm quản lý nhà trường đang dùng.
Bước 4
Đào tạo và bàn giao
Hướng dẫn bảo vệ, văn phòng, người phụ trách xe đưa đón duyệt cảnh báo và xuất báo cáo; hỗ trợ đến khi hệ thống chạy ổn định trong năm học.
Hạ tầng cần có: Camera IP độ phân giải từ 720p cho nhận diện khuôn mặt; xe đưa đón dùng thiết bị Edge có mạng di động, mỗi thiết bị chạy một tính năng cho khoảng 4 camera. Camera, đầu ghi và mạng đang có giữ nguyên.
Tính năng liên quan
Đưa AI Vision vào vận hành thực tế
Turbo Solutions khảo sát hệ thống hiện có, demo theo đúng kịch bản vận hành và báo giá theo phạm vi triển khai. Kết nối không gián đoạn hoạt động.
Đặt lịch demo