校园防欺凌系统 AI语音监测求救打架行为系统利用在校园内的宿舍、卫生间、楼梯角等隐蔽位置安装的AI智能语音报警终端，校园防欺凌系统 AI语音监测求救打架行为系统对这些音频进行实时分析，识别出“老师救命”、“别打我”、“有人打我老师”等关键词，就会立即触发报警机制。报警信息会实时发布在平台软件上，并推送给安保人员和值班老师的手机上。他们可以通过联动的摄像头画面判断是否有危险情况发生。如果确认存在暴力行为，安保或老师可以通过广播话筒发出警告，及时制止暴力行为。
近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。这可以在图2中看到。本文介绍的是Yolo算法，其全称是You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，其实个人觉得这个题目取得非常好，基本上把Yolo算法的特点概括全了：You Only Look Once说的是只需要一次CNN运算，Unified指的是这是一个统一的框架，提供end-to-end的预测，而Real-Time体现是Yolo算法速度快。
校园欺凌是一个全球性的社会问题，它不仅对受害者的身心健康造成严重影响，也破坏了校园的和谐氛围。为了有效预防和及时制止校园欺凌行为，一种基于YOLOv8-AI音频算法识别技术的校园防欺凌系统应运而生。该系统通过智能AI处理实时语音流，实现对求救信号的快速甄别和报警，为校园安全提供了新的解决方案。该系统的工作原理基于YOLOv8-AI音频算法识别技术。AI智能语音报警终端能够捕捉到周围的声音，并将其转换为数字信号。
class Yolo(object):
def __init__(self, weights_file, verbose=True):
self.verbose = verbose
# detection params
self.S = 7 # cell size
self.B = 2 # boxes_per_cell
self.classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle",
"bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable",
"dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant",
"sheep", "sofa", "train","tvmonitor"]
self.C = len(self.classes) # number of classes
# offset for box center (top left point of each cell)
self.x_offset = np.transpose(np.reshape(np.array([np.arange(self.S)]*self.S*self.B),
[self.B, self.S, self.S]), [1, 2, 0])
self.y_offset = np.transpose(self.x_offset, [1, 0, 2])
self.threshold = 0.2 # confidence scores threhold
self.iou_threshold = 0.4
# the maximum number of boxes to be selected by non max suppression
self.max_output_size = 10
校园防欺凌系统适用于各种校园环境，包括但不限于：监测宿舍内的异常声音，防止欺凌行为的发生。卫生间是校园欺凌的高发区域，系统可以提供有效的监测和预警。楼梯角等隐蔽位置也是欺凌行为的易发地，系统可以及时发现并制止暴力行为。与传统的校园安全措施相比，校园防欺凌系统能够24小时不间断地监测校园内的语音流，及时发现求救信号。系统能够在检测到关键词后的几秒钟内发出报警，大大提高了响应速度。YOLOv8-AI音频算法具有高识别准确率，能够减少误报和漏报。系统可以实现与摄像头、广播系统等其他安全设施的联动，形成全方位的安全防护网络。