一、系统研发背景与核心定位

在现代校园教育场景中，学生因学业压力、家庭矛盾、人际霸凌等因素引发的情绪异常事件频发，传统依赖教师人工观察、学生主动上报的干预模式，存在响应滞后、漏判率高、错过黄金干预窗口等问题，难以满足校园心理安全防护的即时性、全面性需求。

AI 智能守护系统以 “科技赋能校园心理安全” 为核心定位，聚焦学生情绪异常爆发的全周期管理，通过多模态 AI 技术融合，实现从 “事后处置” 到 “事前预警、事中干预” 的转型，构建覆盖课堂、宿舍、自习室等关键场景的校园情绪安全防护网络，为学校心理健康管理提供技术支撑。

二、系统技术架构与核心模块

（一）多模态数据采集层：全场景感知与隐私保护

系统通过分布式传感器部署，实现对校园关键区域的无死角数据采集，同时兼顾数据隐私安全性，核心技术要点包括：

1. 视觉数据采集：部署高清智能摄像头，支持动态捕捉学生肢体行为（如砸毁物品、自伤姿势、极端动作等）、面部微表情（如痛苦扭曲、持续皱眉、情绪崩溃状等），图像分辨率满足行为细节识别需求，帧率适配动态行为捕捉。
2. 音频数据采集：集成高灵敏度音频传感器，实时监测环境语音信号，重点捕捉异常音频特征，包括高分贝尖叫、哭喊、急促语调、攻击性语言等，同时过滤环境背景噪音，提升有效信号提取精度。
3. 隐私保护机制：对采集的视觉、音频数据进行实时匿名化处理，如面部特征脱敏、语音信号去标识化，仅保留行为与情绪分析所需的特征数据，避免原始个人信息泄露，符合数据安全规范。

（二）智能算法处理层：高精度分析与异常识别

系统以 “时序模型 + 专项算法” 为核心，构建多维度情绪异常识别引擎，确保高准确率与低误报率，关键技术包括：

1. 时序行为分析算法：采用 LSTM（长短期记忆网络）、Transformer 等时序模型，对学生行为序列进行动态分析，捕捉从 “平静状态” 到 “情绪爆发” 的渐变过程，如肢体动作幅度增大、表情持续负面化等趋势性特征，避免单一帧图像导致的误判。
2. 自然语言处理（NLP）技术：对采集的语音内容进行语义解析，构建负面关键词库（含 “恨”“滚”“死” 等极端词汇），结合语调情绪模型（如急促、愤怒、绝望语调特征），区分正常表达与危机信号，提升语义层面的异常识别能力。
3. 多特征融合匹配算法：融合肢体行为、面部表情、语音语义三类特征，建立 “异常情绪判定模型”，通过多维度特征交叉验证，排除正常行为（如课间打闹、正常讨论）的干扰，将误报率控制在 3% 以下，确保识别结果的可靠性。

（三）即时响应与数据应用层：低延迟干预与长期管理

1. 低延迟预警机制：当系统识别到异常情绪时，可在毫秒级内触发预警，通过移动端 APP、安防中心大屏等渠道，推送 “事件位置（如某宿舍 302）、事件描述（如学生 A 表现自伤倾向）、干预建议（建议心理老师 10 分钟内介入）” 等信息，确保相关人员快速响应。
2. 数据记录与追溯：自动加密存储异常事件对应的视频、音频片段及分析报告，作为后续心理评估、干预效果复盘的依据，数据存储符合隐私保护要求，仅授权人员可访问。
3. 心理健康数据看板：基于长期积累的异常事件数据，构建 “校园情绪健康数据库”，分析情绪危机的高发场景（如考试前两周课堂）、高发诱因（如学业压力占比 60%），为学校优化课程设计（增设情绪管理课）、调整心理干预策略提供数据支撑。

三、系统核心功能与应用价值

（一）核心功能特性

1. 智能检索与回放：支持按 “时间范围、异常类型（如自伤倾向、攻击性行为）、可疑值” 等条件检索历史异常事件，快速定位目标事件及对应录像，提升事件追溯效率。
2. 多场景适配：可灵活部署于教室、宿舍、自习室等不同场景，通过算法参数微调（如宿舍场景降低夜间正常活动误报率），适配不同场景的行为特征，确保全场景监测效果。
3. 平台对接能力：支持与学校现有心理健康管理平台、安防系统对接，实现数据互通（如将异常事件数据同步至心理老师工作平台），避免信息孤岛，构建 “监测 - 干预 - 跟踪” 闭环。