自习室管理面临空间利用率低、行为监管难、安全隐患多等挑战。基于自习室监控摄像头与AI算法盒子的解决方案，通过边缘计算技术实现智能化管理，有效提升自习空间的使用效率与安全水平。

系统由前端网络摄像机、边缘计算算法盒子和管理平台三部分组成。摄像机负责采集视频流，算法盒子进行本地化实时分析，管理平台呈现分析结果并触发预警机制。这种边缘计算架构减少数据传输延迟，避免视频流在互联网上传输，有效保障用户隐私。

算法盒子部署在自习室本地，内置多路视频分析算法。设备支持同时处理4-8路高清视频流，具备较强的算力储备。系统采用模块化设计，可根据不同自习室的具体需求灵活配置功能组合。

人数识别

人数识别功能通过视频分析技术实时统计自习室人员数量。这项技术帮助管理者掌握空间使用规律，识别高峰时段与低利用率时段。根据人流数据调整开放时间与管理人员排班，避免资源闲置或过度拥挤。当人数超过安全容量时系统自动预警，保障应急通道畅通。

实现该功能需要部署全景摄像头覆盖主要出入口与通道。算法需能区分进入和离开动作，准确计数双向人流。系统应支持设置多个计数区域，分别统计不同楼层或区域的人流数据。数据看板需直观展示实时人数、历史趋势曲线、峰值出现频率等关键指标。计数准确率应保持在95%以上，避免因人员并行或遮挡导致误差。

识别是否有人在座位上学习

座位占用状态识别算法通过分析监控视频流，判断每个座位是否有人使用。系统在自习室地图上标注每个座位的坐标区域，对该区域进行持续监测。

物品遗留识别

系统会检测座位上是否有书包、书籍等个人物品，但这些物品仅作为参考因素而非决定因素。主要判断依据仍然是是否有人体存在，避免因物品占座导致误判。

座位使用时长统计

通过识别每个座位的占用状态，精确记录使用时长。数据揭示座位实际利用率，识别长期占座现象。管理者可据此优化座位分配策略，制定合理的预约时间限制。使用者也能通过空位信息快速找到可用座位，提升使用体验。

不文明行为监测

抽烟识别算法通过分析手持香烟的典型动作和烟雾特征，实时检测室内抽烟行为。一旦识别到抽烟动作，系统立即向管理人员发出警报，并保存相关视频片段作为依据。

打电话识别通过检测手持电话贴耳交谈的姿势进行判断。系统能够区分短暂接听与长时间聊天，对影响他人的长时间通话行为进行记录。管理人员可根据实际情况采取适当提醒措施。

安全预警机制

跌倒检测特别关注可能突发疾病的人群。算法分析人体姿态的突然变化、倒地轨迹等特征，一旦识别到跌倒事件，立即启动应急响应程序，通知管理人员前往处置。

明火烟雾监测采用视觉识别技术，通过分析火焰闪烁特征和烟雾扩散模式，实现早期火灾预警。系统可与消防设备联动，在检测到明火或烟雾时自动启动应急措施，确保使用者安全。