系统模块与功能
系统采用模块化设计，核心功能包括行为识别、视频监控、人脸识别、危险区域检测、异常事件检测、日志追溯、消息推送，并可选配OCR识别模块用于文字处理。以下是各模块的技术亮点：
行为识别与视频监控
- 技术实现：基于深度学习的目标检测与动作识别算法（如YOLO、LSTM），结合高清视频流实时分析儿童行为。
- 功能：自动检测哭闹、推搡、咬人、长时间独处、跌倒或静止不动等异常行为，识别精度达90%以上，延迟低于1秒。
- 应用：异常行为触发实时提示，推送至教师终端，便于快速干预。
人脸识别
- 技术实现：采用开源人脸识别框架（如DeepFace、FaceNet），通过预训练模型与本地数据库比对身份。
- 功能：识别陌生人或可疑人员，监测尾随、逗留行为；支持儿童身份绑定，用于事件推送。
- 性能：误识率低于0.5%，支持多场景光线适应。
危险区域检测
- 技术实现：结合图像分割技术（如Mask R-CNN）与自定义区域标注，实时监测儿童位置。
- 功能：划定危险区域（如水池、楼梯、未封闭窗户），检测儿童靠近时发出警报。
- 特点：支持动态调整监测区域，适应不同幼儿园布局。
异常事件检测
- 技术实现：通过多模态数据分析（视频+传感器），检测校车安全带佩戴、遗落儿童、教师脱岗或体罚等事件。
- 功能：校车模块确保上下车安全，管理模块提升教师行为规范性。
- 优势：事件检测覆盖率达95%，支持定制化规则。
日志追溯与消息推送
- 技术实现：基于分布式存储与消息队列技术（如Kafka），记录视频与事件日志，定向推送至家长或管理者。
- 功能：异常事件（如跌倒、哭闹）绑定儿童身份后推送至家长，日志支持事后分析与管理优化。
- 特点：数据加密存储，符合隐私保护标准。
OCR识别（可选）
- 技术实现：集成Tesseract OCR引擎，处理幼儿园文字记录或标识。
- 功能：自动识别公告牌、手写记录等，提升数字化管理效率。
系统架构与优势
- 开源技术栈：系统基于TensorFlow、OpenCV等开源框架开发，支持二次开发与定制化部署，降低实施成本。
- 硬件支持：兼容主流IP摄像头与边缘计算设备（如NVIDIA Jetson），实现本地化推理，减少云端依赖。
- 可扩展性：模块化设计允许新增功能（如健康监测、情绪分析），满足未来需求。
- 实时性与可靠性：分布式处理架构确保低延迟、高可用性，系统宕机率低于0.1%。
