利用校园现有监控摄像头网络，通过计算机视觉技术分析人员行为模式。打架斗殴检测算法识别推搡、踢打、围堵等暴力动作特征，异常奔跑检测追踪人员移动速度与轨迹，区分正常奔跑与应急状态。

多目标追踪技术同时定位多个人员位置，分析互动关系。当检测到聚集性冲突或异常高速移动时，系统自动标记事件位置，生成预警信息。算法经过大量场景训练，能够适应不同光线条件与拍摄角度，准确识别危险行为。

视频流接入边缘计算设备，进行本地实时分析。这种处理方式减少数据传输延迟，保护隐私信息不外流。深度学习模型持续优化更新，逐步降低误报率，提高识别准确度。

行为分析结合时空特征综合判断。系统不仅识别动作类型，还分析行为持续时间、参与人数、地点特征等上下文信息。例如在教室走廊发生的持续推搡行为比操场上短暂打闹更具预警价值。

系统建立分级预警体系。低风险事件记录备查，中风险事件提示安保人员关注，高风险事件立即触发声光报警并推送至安保终端。预警信息包含事件位置、类型、现场画面截图，帮助快速了解情况。

处置流程形成闭环管理。安保人员接收预警后赶赴现场，系统记录响应时间与处置结果。这些数据用于优化预警阈值与处置方案，提升系统实用效能。定期生成安全报告，分析事件高发区域与时段，指导安保资源合理配置。

系统与校园安防平台深度融合，实现信息共享与联动控制。预警发生时，可自动调整附近摄像头角度进行跟踪拍摄，激活录音设备收集现场音频，为事后处理提供完整证据链。