校园安全与学生、老师、家长和社会都有着密切的关系，并因其发生场所的特殊性拥有很高的社会关注度。每一次校园安全事件的发生，都会引起社会的热烈讨论和强烈愤慨。
传统的校园安全工作主要分为三个部分：学生思想教育、学校政工管理和家长安全看护。校园门禁大家就应该很熟悉，但是这种模式并不能很好地避免校园安全事故的发生：因为除了一部分来自校外人员的威胁之外，更多的安全事故发生在校园内部的活动主体（学生）身上，校园安全防范仍然不可松懈。
针对这点，很多人已经开始探索AI在保障校园安全上的可能性。
对于保障校园安全，目前最成熟也最可行的技术手段恐怕就是图像识别了，它有着非常多的可行性：
1.陌生人识别和安保响应
学校只要将学生和教师的图像资料存储到资料库中，摄像头就可以轻松识别出在学校林荫小道散步的人是不是一个外来人员。甚至还可以将图像识别系统与公安嫌犯资料库联网，从而判断来人自身是否具有威胁。
2.聚会及其他人流量监控报警
学校的人口密度本身就很大，而且呈现出固定的时间点内人流量集中的情况，比如放学、聚会等高峰时段。部分寄宿制学校周五校门口人流和车流量更大，存在许多安全隐患。
人脸识别技术可以计算人数密集区的数量，一旦超出承载力就进行预警，由相关人员进行疏导处理，有效排除安全隐患。
3.管理学生在校情况
出于叛逆心理或其他原因，部分学生会以各种方式试图离开教室或者学校，前往一些不适合青少年进入的场所（如网吧、游戏厅、歌厅等），且老师们很难对这种情况时刻进行监管。
布置在班里的摄像头可以对空位进行识别，然后报告学生的出勤情况。甚至可以精确地报告缺席的学生名字、时间段等信息，以便于老师管理，防止校外安全事故的发生。
有相关机构通过对有暴力过往史的学生进行调查研究，分析了他们的对话语气、家庭背景等信息，建立出一个预测青少年是否存在暴力倾向的模型，并得到了较高准确度的验证。另外，通过对青少年社交媒体等进行语言识别，也有助于预测和预防校园暴力。
学生食物中毒其实不是什么新鲜事，食堂工作人员可以直接看出工作间的卫生情况，却无法靠简单一眼来判断食材质量。
但是AI可以。日本一家公司开发出了一套机器学习系统，近两万张照片的训练使其能够精确地识别出食品中含有的优质成分。将这种模型用于学校食堂对蔬菜质量的检测可以在一定程度上降低食物中毒发生的概率。
如果以上想法都能实现，那么AI将从整体上提高学校判断安全事件的智能性，为掌控安全事件提供全方位、多渠道的识别手段，把目前单一的人力保障安全升级为“人工+智能”的高效安防模式。
