移动边缘计算终端如何赋能高校学习空间智慧管理

人工智能时代，我们能否让图书馆的学习空间智能化，可以自主思考呢？

我们的解决方案，融合了人工智能的最新软件和硬件，可以更高效地利用每个座位，迅速解决读者面临的实际问题，并赋能管理人员针对性解决问题。这是一个建设成本经济可控，智能管理循环深入，IT运维简单快捷的交钥匙工程。

痛点介绍

座位利用痛点：高校图书馆具有丰富的学习资源和优良的学习环境;是学生们自习的首选之地;因此图书馆的座位也成了众多学生们”追捧”的对象;占座问题经常发生;屡禁不止;学生们占座的形式也是五花八门;学生与学生之间;学生与管理员之间经常产生矛盾;这样很不利于学生们学习和图书馆管理人员的管理;
本文具体分析图书馆占座的原因和形式;
并提出了一些占座问题的解决方法;从而有效制止占座行为;提高图书馆座位的利用率;

行为规范痛点：公共场所行为，日常移动轨迹，公共区域贵重及可疑物品的摆放，都对图书馆内的财产管理形成挑战。公共区域如图书馆电梯，走道，等区域的进出人数统计，以及异常行为如占座，争吵等行为，都需要实时告警，便于快速响应。

公共卫生痛点：新冠肺炎疫情下高校图书馆面临巨大挑战，高校图书馆是广大教师、学生获取知识、阅读休闲、收集资料信息的主要场所。这里不仅人员较多，而且也是书刊交叉使用的密集场所。此时，高校图书馆疫情防控压力特别大，学生是否佩戴口罩，体温检测以及人群聚集问题，都需要实时监控并告警，便于快速响应。

节能减排痛点：高校图书馆通常设有不同的功能分区，如借阅区，阅览区，自习区，休闲区等，有的功能区内部还划分为不同区域。加之图书馆人流量多，自身面积大，因此水电等能源的消耗非常巨大。尽管学校安排工作人员进行巡视检查，仍然解决不了时常出现的浪费问题。如何加强技术节能，减少不必要的电能流失以及做好分区分段的控制管理，都是高校在节能减排问题上的巨大挑战。

方案概述

该解决方案以最先进的AI边缘计算设备为核心，通过满足5G+工业互联网规范的AIOT平台，提供应用服务，数据服务和高精度AI辅助服务，同时提供多部门多层级为基础的移动管理端。

整体部署中，可以根据每个图书室的实际情况，对试运行区域，图书馆各楼层的公共区域，以及图书馆学校空间内部，按阶段快速接入我们的AI边缘计算设备。这些边缘计算设备，根据他们的能力，可以对几个区域，整个楼层，乃至整个图书馆的已有视频监控流做快捷接入，有必要时可以补足监控盲点。

采用这样的平行扩容方式，一台或多台边缘计算设备就形成了整体图书馆的实时AI识别和行为规范告警系统，对图书馆大门口、公共区域、电梯内、各楼层走廊，形成对图书馆的智能化高效管理。

图书馆大厅：针对目前新冠肺炎疫情，需要严格对人员行为进行管控。通过视频图像以及红外线检测的实时分析，准确识别不戴口罩，体温不正常，以及人群聚集等违规情况，并及时发出告警。

外部公共区域：通过视频图像实时检测分析，准确识别出吸烟，随意坐在地上，乱扔垃圾等违规行为，并及时发出告警提醒相关管理人员进行处理，有效减少违规行为。

学习空间内部：视频图像实时分析，超时自动释放座位，提高座位利用率。管理者可实时掌握当前的座位的使用情况以及是否有吃东西，携带饮料等违规行为，便于高效调度管理。通过预约系统，可解决座位使用高峰期间的座位冲突问题。采用先进的边缘计算及工业互联网技术，高效率、低成本、易管控。

节能减排管理：由于高校师生学习和生活具有一定的规律性，因而，高校图书馆的使用也呈现出规律性特征.进行分区分段控制管理，通过视频图像实时分析，有人时自动开启电源开关，无人时关闭，有效减少电能消耗。

审核编辑 黄昊宇