T/CI 557-2024 人工智能驱动的校园欺凌防控管理技术规范 ,该文件为pdf格式 ,请用户放心下载!
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资源简介
《人工智能驱动的校园欺凌防控管理技术规范》（T/Cl 5572024）主要内容总结
1. 范围与框架
- 适用范围：规范基于人工智能的校园欺凌防控系统的设计、开发与建设，涵盖系统架构、算法构建、数据融合、应用场景等功能要求。
- 技术架构：分为四层：
- 数据采样层：采集音视频、传感器数据、学生个人信息、教学数据及校园地理信息。
- 数据处理层：进行数据清洗、标注、聚合等预处理。
- 算法层：通过图像识别、语音分析、多模态模型等AI技术实现行为识别与情绪分析。
- 应用场景层：支持实时监控、风险预警、报警等功能。
2. 多模态数据集成与分析
- 数据来源：
- 公开数据（监控录像、红外传感等）、学生个人信息（成绩、性格、社交关系）、教学数据（班级、课程安排）、校园地理信息（建筑布局、重点区域）。
- 数据处理：
- 清洗：去除低质量音视频、文本去重、异常值修正。
- 标注：对文本、语音、图像等分类标注，用于模型训练。
- 特征提取与融合：
- 文本：TF-IDF、BERT等；图像：SIFT、HOG等；音频：MFCC、小波变换。
- 融合方法：特征拼接、相加或相乘，提升多模态数据关联性。
3. 算法构建与评估指标
- 图像识别技术：
- PCA降维：降低图像数据维度，保留关键信息。
- SVM/GCN：用于欺凌行为识别、空间关系分析（如像素节点建模）。
- CNN：实时视频分析，识别暴力行为及面部表情（如恐惧、愤怒）。
- 语音识别技术：
- Transformer/RNN/LSTM：分析语音内容（威胁性语言）、语调变化及长期情绪趋势。
- GMM：检测异常语音模式。
- 多模态预训练模型：
- 结合文本（社交媒体言论）、语音（通话记录）、视频（监控）综合分析欺凌事件。
- 评估指标：
- 准确性：MAE、MSE、RMSE、MAPE衡量预测误差。
- 分类性能：准确率（A）、召回率（R）评估欺凌行为识别能力。
4. 应用场景功能
- 核心功能：
- 知识检索：基于大模型的法规查询、心理辅导建议生成（支持多格式文档检索）。
- 行为识别：通过监控、红外、传感器数据检测推搡、尖叫等异常行为。
- 场景分析：判定霸凌行为、预测高发时段、定位发生场所、还原参与人数及方式。
- 预警与报警：主动报警（实时触发）和自适应预警（动态调整敏感度）。
- 风险识别：利用历史数据建模预测潜在欺凌，分析行为模式（如孤立、语言攻击）。
- 场景适配：
- 公共场所（操场、食堂）：高分辨率摄像头+麦克风阵列，检测冲突行为（如快速运动、尖叫）。
- 隐私场所（宿舍、厕所）：非侵入式监测（声音传感器、红外热成像），保护隐私前提下识别异常情绪或威胁性语言。
5. 安全与合规
- 数据安全：符合《GB/T 35273 个人信息安全规范》，加密存储与传输，限制访问权限。
- 隐私保护：隐私场所禁用面部识别，采用匿名化处理（如热成像替代清晰图像）。
6. 参与单位与起草人
- 主要起草单位：南方科技大学牵头，联合北京大学、海康威视等20余家机构。
- 关键技术贡献：涵盖AI算法（如GCN、Transformer）、硬件（传感器、雷达）、数据管理（加密、标注）等。
核心价值
该规范为校园欺凌防控提供了标准化技术路径，强调多模态AI融合分析，兼顾实时监测与隐私保护，适用于学校安防系统智能化升级。
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