校园宿舍学生防欺凌检测系统 YOLOv7

校园宿舍学生防欺凌检测系统通过在宿舍、卫生间、楼梯角等校园内隐蔽位置安装AI智能语音报警终端。校园宿舍学生防欺凌检测系统通过这些终端麦克风捕捉周围的声音，并将其传输至AI算法模型进行分析。校园宿舍学生防欺凌检测系统能够实时处理语音流，当识别出特定的关键词或短语，如“救命”、“打架”、“杀人”等，立即推送告警信息。报警信息会实时发布在平台软件，伴随语音示警，安保或老师可联动附近摄像头画面判断是否有危险情况发生并通过广播话筒发出警告，及时发现并制止暴力行为。

YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在 V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。

校园欺凌是一个严重的社会问题，它不仅对受害者的身心健康造成长期影响，也破坏了校园的和谐氛围。为了更有效地预防和应对校园欺凌事件，现代技术特别是人工智能（AI）的应用变得至关重要。在实施过程中，需要考虑到技术的准确性和隐私保护的问题。AI算法需要经过充分的训练，以减少误报和漏报的情况。同时，系统设计时要严格遵守相关隐私法规，确保学生隐私不被侵犯。可以有效地提升校园的安全水平，保护学生免受欺凌的伤害。随着技术的不断进步，未来的防欺凌检测系统将更加智能化，为建设安全和谐的校园环境提供强有力的支持。

# From Mr. Dinosaur
 
import os
 
 
def listdir(path, list_name):  # 传入存储的list
    for file in os.listdir(path):
        file_path = os.path.join(path, file)
        if os.path.isdir(file_path):
            listdir(file_path, list_name)
        else:
            list_name.append(file_path)
 
 
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/'  # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
 
with open('./list.txt', 'w') as f:  # 要存入的txt
    write = ''
    for i in list_name:
        write = write + str(i) + '\n'
    f.write(write)

校园宿舍学生防欺凌检测系统通过智能AI处理对实时语音流进行分析，校园宿舍学生防欺凌检测系统一旦检测到预设的关键词，系统将自动触发报警机制。安保人员可以通过联动的摄像头画面判断是否真的有危险情况发生，这为准确评估情况并采取行动提供了视觉支持。在确认危险情况后，安保人员可以通过广播系统发出警告，及时制止暴力行为，防止事件的进一步升级，帮助学校管理层了解事件的具体情况，采取相应的预防和教育措施。

校园宿舍学生防欺凌检测系统 YOLOv7

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