在国家教育信息化和校园安全化的发展背景下，实现平安校园是学校建设的主要方向。高校存在校园面积大，人员流动性大，因此各大高校都在建设智能视频分析系统，但现有的智能视频分析技术存在误报、漏报、不符合学校的实际需求，缺少针对高校环境下的智能视频分析技术的深度应用等问题。如何在大数据时代将智能视频分析技术更好的应用到平安校园的建设中是本文研究的重点。

    目前高校采用的智能视频分析系统主要包括了视频信号采集端、智能视频分析服务器、视频存储转发服务器。用户获取智能视频分析结果主要通过移动端和电脑端。校园环境下的智能分析技术主要对进入学校的人、车和安全事件等对象进行特征提取和分析。主要包括行人检测，车辆检测，入侵检测，遗留物，遗失物，烟火检测，淹水检测等。但是行人检测，车辆检测，入侵检测，遗留物，遗失物等的分析结果仅仅是某个摄像头对一个特定区域内分析结果，当有事件发生时管理员需要根据当前摄像头产生的告警信息人工的去调取其他摄像头录像，以此追踪到人、车的运动轨迹然后才能做相应的处理。烟火和淹水事件检测仅仅能检测到事故发生并产生告警，而无法智能分析出合理的人员逃生和疏散线路。

    该方案在智能分析服务器和视频存储转发服务器中间加入大数据智能视频分析平台，该平台主要是将大数据分析技术技术、深度学习技术和云计算技术结合，对智能视频分析结果数据进行大数据分析技术和深度学习，并结合云计算技术将智能视频分析产生的非结构化的告警数据进行二次处理，能有效减少误报、漏报。同时能将校园内人、车、安全事件的详细特征信息、所发生的行为和完整运动轨迹等，通过消息和视频的方式发送给管理员，并自动告知管理员相关的处理建议。

    对进入校园的行人和车辆首先应用智能视频分析技术对行人和车辆进行特征识别、运动轨迹跟踪和行为识别。对行人主要是人脸、行人的衣服颜色、行人的运动轨迹、行人在校内的行为进行识别；对车辆主要是车牌、车身颜色、车标、车辆行驶轨迹、车辆在校内行驶的行为进行识别。将所识别的数据传送到大数据智能视频分析平台，该平台应用大数据分析技术和深度学习技术对每一路视频的输出进行挖掘和识别，找到具有同一特征的行或者车辆，将有该行人或者车辆在每一路视频进行自动拼接并保存，行人或车辆有异常行为时，将拼接后的视频发送给学校管理员进行处理。

    对校园突发安全事检测主要是对烟火或淹水等进行检测，首先应用智能视频分析技术中的特征提取和特征识别技术判断有无烟火或淹水等。如检测到有将所识别的数据传送到大数据智能视频分析平台，该平台应用大数据分析技术结合平台内其他视频分析的结果，计算出最合理的逃生路线和事故救援线路。

    应用基于大数据的智能视频分析技术能有效的分析出进入校园行人和车辆的特征、轨迹和行为，同时也能检测出烟火或淹水等安全事件，并及时将相关分析结果发送给学校管理员，有效防止了校园事故的发生，是建设平安校园强有力的助手。