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申请/专利权人：福州亚历山大健康管理有限公司
摘要：本申请涉及一种基于AI的校园内学生风险预警方法及系统，涉及校园安全管理领域，解决了现有的校园监控系统主要依赖于人工监控，当发生异常情况时，需要监控人员及时发现并处理的问题，其方法包括：利用长短期记忆网络算法识别学生的常规移动模式，并检测与常规模式不符的异常轨迹；当检测到与常规移动模式不符的异常轨迹时，记录异常发生的时间段，调取相应时间段的监控录像，并根据预设的异常反应行为，分析确定学生出现异常反应的具体地点和时间。本申请具有如下效果：自动分析学生的社交媒体言论和校园内的行为轨迹，以及时预警学生可能面临的风险，如欺凌事件。
主权项：1.一种基于AI的校园内学生风险预警方法，其特征在于，包括：获取学生在社交媒体上的公开言论数据；根据预设的敏感话题关键词以及短语列表，从公开言论数据过滤出与敏感话题相关的言论，且同时通过行为识别技术，检测学生言论中是否包含潜在的异常行为信号；当检测到敏感话题和或异常行为信号时，调取相应学生在临近预设时间范围内在校园内的监控录像；根据所调取的监控录像，自动追踪并记录学生在校园内的移动轨迹和停留点；并利用长短期记忆网络算法识别学生的常规移动模式，并检测与常规模式不符的异常轨迹；当检测到与常规移动模式不符的异常轨迹时，记录异常发生的时间段，调取相应时间段的监控录像，并根据预设的异常反应行为，分析确定学生出现异常反应的具体地点和时间；根据所分析确定学生出现异常反应的具体地点，在地图标记上所有检测到异常反应的地点，分析所标记地点落入预设的欺凌事件频发的区域的概率是否超过预设概率；若为是，则将预警信息发送至管理人员所持终端，并将落入预设的欺凌事件频发的区域的标记地点发送以及学生的言论信息一并发送至管理人员所持终端；若为否，则不作通知。
全文数据：
权利要求：
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