[發明專利]一種學生失聯預警方法、系統及存儲介質

在審

• 申請號: 201911372454.0
• 申請日: 2019-12-27
• 公開（公告）號: CN111221832A
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 何重任;陳國鎮;麥嘉麗;陳冬
• 申請（專利權）人: 三盟科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/23
• 分類號: G06F16/23;G06F16/2457;G06Q50/20
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 胡楓;曹萬菊

本發明公開了一種學生失聯預警方法，包括：獲取校園各系統的學生數據；將學生數據按照時間先后排序；選取學生最近一次數據更新之前一段時間的學生數據作為學生歷史數據；根據所述學生歷史數據求得學生相鄰數據更新的時長，得到學生的歷史失聯時長集合；根據所述歷史失聯時長集合計算出學生的正常失聯時長閾值；在學生下一次數據更新之前，實時計算當前時刻距最近一次數據更新時刻的時長，得到學生的觀察失聯時長；如果所述觀察失聯時長大于所述正常失聯時長閾值，則發出學生失聯預警。采用本發明，能夠根據學生的校園系統數據進行失聯預警分析，并發出相應等級的預警，實現學生的安全預警管理。

技術領域

本發明涉及校園安全管理領域，尤其涉及一種學生失聯發現方法、系統及 存儲介質。

背景技術

近年來，大數據技術逐步興起，大數據技術在高校中的有效應用是提高學 校管理效率和辦學水平的關鍵技術之一。通過對高校業務數據的集成應用與深 入挖掘，基于大數據分析的思維深入分析學生管理中教據的應用，是學生管理 過程中數據分析的新思路，也是應用大教據技術推動學校管理和人才培養的創 新思路和方法。隨著大數據時代的到來，高校的學生管理將發生深層次的變革。

目前，大數據分析在高校中的應用愈加廣泛。很多高校都建立了基于教務 數據、人事數據、科研數據、學生數據、一卡通主題、網絡認證等各類主題數 據的共享數據中心，并嘗試性地做了大量的數據應用工作，但效果并不十分顯 著。

高校數據具有數據量雖不大，但結構相對較復雜、相關性高、數據管理問 題突出等特點。在此背景下，如何更有效地挖掘和應用高校的數據價值，是現 在高校數據應用過程中最迫切的問題。

在髙校進行學生管理的過程中，學生的安全管理是重中之重。目前，我國 大多數高校的學生安全管理手段大多是在宣傳教育、定期(人力為主)安全檢 查的策略上，形成定性分析或事后分析，這種管理手段落后而又被動，很難適 應網絡大數據時代安全管理的要求。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于，提供一種學生失聯預警方法、系統及存 儲介質，能夠解決目前校園學生安全管理存在被動和落后的問題。

為了解決上述技術問題，本發明提供了一種學生失聯預警方法，包括：獲 取校園各系統的學生數據；將學生數據按照時間先后排序；選取學生最近一次 數據更新之前一段時間的學生數據作為學生歷史數據；根據所述學生歷史數據 求得學生相鄰數據更新的時長，得到學生的歷史失聯時長集合；根據所述歷史 失聯時長集合計算出學生的正常失聯時長閾值；在學生下一次數據更新之前， 實時計算當前時刻距最近一次數據更新時刻的時長，得到學生的觀察失聯時長； 如果所述觀察失聯時長大于所述正常失聯時長閾值，則發出學生失聯預警。

優選地，所述根據所述學生歷史數據求得學生的歷史失聯時長集合的步驟 包括：將所述學生歷史數據按半小時粒度磨平去重，將半個小時內出現的所有 數據歸納為一個數據；計算磨平去重后相鄰數據的時間間隔，得到歷史失聯時 長集合。

優選地，所述將所述學生歷史數據按半小時粒度磨平去重的步驟之后還包 括：統計全校學生在半小時內更新數據的總頻數；用所述總頻數替換這半小時 的時長，并將所述歷史失聯時長集合轉換為歷史失聯相對時長集合。

優選地，通過MAD算法，根據所述歷史失聯相對時長集合計算出正常失聯 相對時長閾值，其中，所述MAD算法為基于中位數的數值范圍測量算法。

優選地，在學生下一次數據更新之前，實時計算當前時刻距最近一次數據 更新時刻這段時間內，全校學生數據更新的總頻數，得到學生的觀察失聯相對 時長。

優選地，當觀察失聯相對時長大于正常失聯相對時長閾值時，發出學生失 聯預警，并根據所述觀察失聯相對時長與正常失聯相對時長閾值的比值，確定 學生失聯預警的等級。

優選地，在發出學生失聯預警后，如果該學生更新了數據，則取消學生失 聯預警。