大学使用实时分析来保证学生的安全
传感器数据、监控视频和持续分析为大学提供时间紧迫的信息，以采取行动改善校园物理安全。
实时分析正在提供持续的情报，以帮助大学改进其安全协议以及他们在校园内发生危险时向学生、教职员工发出警报的方式。
大学校园是活动的温床。在紧急情况下的协调响应——无论是洪水、火灾、化学事故或更糟——可以使用流数据的实时分析来改进。此类数据可能来自传感器（例如，建筑物入侵警报、智能烟雾探测器和洪水探测探测器）、监控摄像机和学生社交媒体流。
另见： 持续智能从流分析热潮中受益
传统上，大学使用历史数据分析来发现重复模式。例如，分析可能会发现学生宿舍可能会因暴雨而泛滥。或者，由于比赛日的交通，紧急车辆需要多花 10 分钟才能接走受伤的足球运动员。
此类信息无助于提供校园紧急情况期间所需的快速通信。使用实时数据分析，大学可以更快地准备应急响应计划并采取行动。
一个受到广泛关注的领域是视频流的实时分析。据 EdTech 称，许多大学广泛使用视频监控。实时应用于视频流的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 成像模型可以帮助监控源以识别特定的行为模式或可疑活动，识别相关细节并提醒安全部队。
除了摄像机之外，大学还使用地理空间信息系统 (GIS) 和室内定位系统 (IPS) 来准备和执行应急响应计划。这两种解决方案都使用物联网 (IoT) 来收集数据并将其发送到中心位置进行分析。例如，借助 IPS，一所大学可以使用实时数据创建实时地图，将最新信息交到需要调整应对紧急情况的官员手中。
在许多情况下，几秒钟可以挽救生命。将实时分析应用到传感器和视频数据的连续流中，让大学能够更快地做出响应，无论是自然灾害、医疗紧急情况还是主动射击情况。
物联网技术