Университеты используют аналитику в реальном времени для обеспечения безопасности студентов

Данные датчиков, видео с камер наблюдения и непрерывный анализ предоставляют колледжам срочную информацию для принятия мер по повышению физической безопасности кампуса.

Аналитика в режиме реального времени обеспечивает постоянную аналитику, помогающую университетам улучшать свои протоколы безопасности и способы оповещения студентов, преподавателей и сотрудников об опасностях в кампусе по мере их возникновения.

Кампусы колледжей являются очагами активности. Координацию действий в случае чрезвычайной ситуации — будь то наводнение, пожар, химическая авария или что-то похуже — можно улучшить с помощью аналитики потоковых данных в режиме реального времени. Такие данные могут поступать от датчиков (например, от датчиков проникновения в здание, интеллектуальных детекторов дыма и зондов для обнаружения наводнений), видеокамер наблюдения и студенческих потоков в социальных сетях.

См. также: ContinuousIntelligence, чтобы извлечь выгоду из бума потоковой аналитики

Традиционно колледжи использовали аналитику исторических данных для выявления повторяющихся закономерностей. Например, анализ может обнаружить, что студенческое общежитие, скорее всего, будет затоплено из-за сильного ливня. Или машинам экстренных служб потребуется на 10 минут больше времени, чтобы забрать травмированного футболиста из-за пробок в игровой день.

Такая информация не поможет обеспечить быструю связь, необходимую во время чрезвычайной ситуации на территории кампуса. Используя аналитику данных в режиме реального времени, университеты могут быстрее подготовиться к планам реагирования на чрезвычайные ситуации и действовать в соответствии с ними.

Одной из областей, которая привлекает большое внимание, является анализ видеопотоков в реальном времени. По данным EdTech, многие университеты широко используют видеонаблюдение. Модели обработки изображений с использованием искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), применяемые в режиме реального времени к видеопотокам, могут помочь отслеживать каналы, чтобы выявлять определенные модели поведения или подозрительную активность, выявлять важные детали и предупреждать службы безопасности.

В дополнение к видеокамерам университеты используют геопространственные информационные системы (ГИС) и системы внутреннего позиционирования (IPS) для подготовки и выполнения планов реагирования на чрезвычайные ситуации. Оба решения используют Интернет вещей (IoT) для сбора и отправки данных в центральное место для анализа. Например, с помощью IPS университет может создать оперативную карту, используя данные в режиме реального времени, предоставляя самую последнюю информацию офицерам, которым необходимо адаптировать свои действия к чрезвычайным ситуациям по мере их возникновения.

Во многих ситуациях секунды могут спасти жизнь. Применение аналитики в реальном времени к непрерывным потокам сенсорных и видеоданных позволяет университетам быстрее реагировать, будь то стихийное бедствие, неотложная медицинская помощь или активная ситуация со стрельбой.