Как аналитика в реальном времени повышает безопасность кампуса для студентов, сотрудников и преподавателей

Данные датчиков, видео наблюдения и непрерывный анализ дают колледжам критически важную по времени информацию для действий по улучшению физической безопасности кампуса.

Аналитика в реальном времени обеспечивает непрерывную интеллектуальность, помогая университетам улучшить их протоколы безопасности и способы оповещения студентов, преподавателей и персонала об опасностях на кампусе по мере их возникновения.

Колледжисты кампусы — это горячая точка активности. Координация реагирования в чрезвычайной ситуации — будь то наводнение, пожар, химическая авария или что-то хуже — может быть улучшена с использованием аналитики в реальном времени потоковых данных. Такие данные могут поступать от датчиков (например, сигнализации проникновения в здания, интеллектуальных датчиков дыма и зондов обнаружения наводнений), камер видеонаблюдения и потоков социальных сетей студентов.

См. также: Непрерывная интеллектуальность выиграет от бума потоковой аналитики

Традиционно колледжи использовали аналитику на исторических данных для выявления повторяющихся паттернов. Например, анализ может обнаружить, что студенческое общежитие, вероятно, затоплено при сильном дожде. Или машины скорой помощи будут тратить на 10 минут больше, чтобы забрать раненого футболиста из-за трафика в день игры.

Такая информация не поможет обеспечить быструю коммуникацию, требуемую во время чрезвычайной ситуации на кампусе. Используя аналитику данных в реальном времени, университеты могут готовиться и действовать по планам экстренного реагирования быстрее.

Одна область, получающая большое внимание — это анализ в реальном времени видеопотоков. Многие университеты широко используют видеонаблюдение, согласно EdTech. Модели искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) для обработки изображений, применяемые в реальном времени на видеопотоках, могут помочь мониторить потоки для выявления специфических паттернов поведения или подозрительной активности, определения релевантных деталей и оповещения сил безопасности.

Помимо видеокамер, университеты используют геоинформационные системы (GIS) и системы внутренней позиционирования (IPS) для подготовки и выполнения планов экстренного реагирования. Оба решения используют Интернет вещей (IoT) для сбора и отправки данных в центральное место для анализа. Например, с IPS университет мог бы создать живую карту, используя данные в реальном времени, помещая самую актуальную информацию в руки офицеров, которым нужно адаптировать свои реакции на чрезвычайную ситуацию по мере ее развития.

Во многих ситуациях секунды могут спасать жизни. Применение аналитики в реальном времени к непрерывным потокам сенсорных и видеоданных позволяет университетам реагировать быстрее, будь то стихийное бедствие, медицинская экстренная ситуация или ситуация с активным стрелком.