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從Big Data應用在校園安防管理看創新思維
 
撰編:練文旭 最後更新時間:7月 | 7日 , 2022
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專家
 
近幾年來,萬物聯網、雲端運算、Big Data等科技話題越來越熱門。然而,面對中國安防產業快速掘起,國內安控產業界許多朋友及業者,普遍關心的議題都圍繞在,如何提昇產業的發展及競爭優勢?
 
如何將這些耳熟能詳的科技流行詞彙中,找到真正務實的應用價值?相信是大家共同的機會與挑戰。本文從校園應用來看,希望帶給大家更多元的思考觀點。

研究顧客價值、使用者體驗強化產品及服務
依據教育部規定,高級中等以上學校應成立「校園及災害防救通報處理中心」(簡稱校安中心),其所稱災害包含:
1.天然災害:風災、水災、震災、土石流災害等。
2.人為災害:火災、毒性化學物質災害、傳染病、重大交通事故及其他人為所造成之傷(損)害等。

需要進一步深入洞察的是,幼稚園、國小、國中、高中、大學等不同等級學校、不同區域、不同環境會有不同的安防需求和價值。如果校園緊鄰陡峭的山坡地,則邊坡含水量、傾斜、位移等感知偵測、警示、回應等相關智慧連動之重要性則大為增加;如位於低窪地區就有淹水偵測及連動等需求;如有烹飪教室就會有一氣化碳空氣品質及更高規格的火災感知連動等需求;校園中如有工地或湖泊等危險地區,則可能有必要建立危險區域感知及管理需求。各廠商在提供解決方案時,必需能深入了解各校園的環境、需求、價值與使用者體驗。

Big Data其價值則在於:「針對客戶需求,比傳統系統,能收集更多結構或非結構性資料,提供更早期、更準確、更廣泛、更人性化的分析、預警及回應行動。」以下先從幾個傳統應用來探討。

更早期:廣域型地震預警及連動
一般地震預警可分為現地型及廣域型,現地型以P波及S波的傳遞速度差異,在主震來臨前,提供預警通知及連動。廣域型則建立及收集更廣泛的監測點,在應用數據資料分析,搶在P波及S波都尚未抵達前,更早期的提供預警(依與震央距離而定)。如果能兼俱現地型及廣域型的優點,則可提供更早期、更完善的預警及連動。

更準確、更人性化:動態火災及緊急逃生疏散引導
一般火災及逃生指示,都是以預設固定方向引導人員到安全門梯,並未考慮到路徑中是否有濃煙或高熱阻斷、人群擁擠程度等動態資料,未來Big Data可收集及整合更多的動態感知,加上分析邏輯,更準確、更人性化的引導人員疏散。

就應用情來看,當警鈴大作的第一時間,多數人其實到底在什麼地方?那一個感知點?發生了什麼事都不知道。不同區域的人該往那裡移動?可能都不是太清楚。隨著感知器材的普及化,未來大數據的分析,可以提供更準確訊息、更人性化的界面,而非只是聽到警鈴及罐頭式的廣播聲,但無法得到充份的訊息,連是要往上、往下、往左、往右疏散都得依個人臨場判斷力及碰點運氣。

更廣泛、更人性化:智慧影像結合各種感知訊息及分析
影像監控目前幾乎已是校園安全的必備方案,一般系統大多應用於事前威嚇、事後錄影監控存證,部份結合門禁考勤、影像辨識等應用。近幾年來陸續有學校開始將更多感知器材做跨領域的整合,在事件發生時能及時主動分析、判斷、回應,提供更廣泛、更早期的安防價值。
例如,部份學校及養中心園區,對於頂樓花園,應用感知器材做第一道防護,當有學生或人員靠近危險區域時,先以語音告知勸離,如學生更近一步前近,則應用影像分析立即傳送即時影像及訊息,通知校安中心立即處理。
此外,傳統監控、消防、機電空調照明,幾乎都各自獨立。如火災警報,當資料收集及整合更完整時,應能立即提供影像供管理者確認,自動關閉起火空間的送風機,提供現場平面圖給救災人員…等各種資料的整合應用。

跳脫技術、產品的傳統思維
傳統思考觀點,大多以技術及產品為核心,訴求公司產品可用在什麼地方。其實當收集的資料越來越多,以產品及技術出發的思考模式,容易被侷限在特定框架而無法突破。未來,最重要的是從人或場域體驗思考,例如:針對校門口、停車場、圖書館、體育館、實驗室、游泳池、頂樓…有那些潛在需求?有什麼不方便?有那些技術可協助解決方案?

以最不起眼的廁所為例,除緊急求救系統外,有空氣品質、污水處理、人員使用排隊、甚至於節能、環境清潔…各種應用機會,如有學生在廁所中跌倒或意外,是否有不侵犯個人隱私的方式,做更主動的分析感知回應?當廁所大排長龍時,是否能主動感知及引導到其他樓層?校園馬桶沖水次數感知分析,是否可協更早期的發現排泄型食物中毒?

思考模式轉變後,就會發現除了單純的在現有門禁管理、影像監控、消防、機電、空調、照明等產品中,增加了幾個功能、增加一些感知器材、提供手機APP、建立雲端平台外,還有更多的創新應用,等待大家去洞察。
 
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