学校厕所防欺凌检测系统通过在关键区域安装的音频和视频监控设备，学校厕所防欺凌检测系统实时捕捉现场的声音和画面。AI音频分析技术能够对前端音频进行实时处理，当系统识别到“救命”、“打架”、“老师快来”等敏感词汇时，会自动触发预警机制，联动值班老师或校园安全中心，迅速响应潜在的欺凌事件。这种快速的反应机制，能够有效预防和及时制止恶性欺凌行为的发生。学校厕所防欺凌检测系统实现了校园安全事故从事后疏导到事前预防与及时制止的转变。通过智能化的预警和报警机制，学校厕所防欺凌检测系统为学生提供了一个更加安全的学习和生活环境，同时也为校园安全管理工作带来了革命性的改进。
OLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在 V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
校园欺凌问题一直是教育领域和社会关注的焦点，特别是在学校厕所等隐蔽空间，这类事件往往难以及时发现和制止。为了最大程度减少恶性欺凌事件的发生，学校厕所防欺凌检测系统应运而生。学校厕所防欺凌检测系统采用了离线语音识别技术和私有化部署，确保了数据的安全可靠。系统兼容标准ONVIF协议、SIP协议、GB28181协议，支持联动第三方监控实现音视频同步对讲。这意味着学校可以根据自身的需求和现有的监控系统进行灵活的集成和部署，无需担心数据泄露或安全问题。
# From Mr. Dinosaur
import os
def listdir(path, list_name): # 传入存储的list
for file in os.listdir(path):
file_path = os.path.join(path, file)
if os.path.isdir(file_path):
listdir(file_path, list_name)
else:
list_name.append(file_path)
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/' # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
with open('./list.txt', 'w') as f: # 要存入的txt
write = ''
for i in list_name:
write = write + str(i) + '\n'
f.write(write)学校厕所防欺凌检测系统可以针对宿舍、卫生间、校园周界、楼顶天台等监控死角进行特别设置，确保这些区域的安全监控无死角。系统还可以根据学校的实际情况进行定制化开发，以适应不同的环境和需求。学校厕所防欺凌检测系统的应用，不仅提升了校园安全管理的智能化水平，也为学生提供了一个更加安全的学习环境。随着AI技术的不断发展，这一系统将在未来的校园安全领域发挥越来越重要的作用，为构建安全、和谐、阳光的校园环境贡献力量。
