从传统物理钥匙、单一指纹核验，到多模态AI视觉识别，安防行业正加速迈入智能时代。与此同时，产业对边缘计算与AI算法融合的岗位技术能力，提出了越来越高的要求。如何紧贴产业需求，把产品级的安防技术搬进高校课堂？——青软集团正式推出入侵检测教学套件，面向高校新工科建设，集视频采集、AI识别与前端联动于一体，覆盖软硬件全流程开发，将一套真实运行的智能安防系统整体搬进实验室，实现高校实训内容与产业人才需求的精准对标。
该套件以高性能、低功耗的RK3568开发板为核心算力底座，搭配工业级高清广角摄像头与一体化人脸识别终端，融合人工智能、软件开发、物联网等多种技术，搭建起”感、算、控”高度融合的硬件闭环。
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RK3568开发板是套件的控制核心，负责驱动摄像头完成环境数据的读取与采集；
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工业级高清广角摄像头支持水平与垂直角度旋转，灵活捕捉监控画面；
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一体化人脸识别终端搭载独有的人脸识别算法，精准识别人脸身份。
无论是光线的明暗交替，还是复杂场景下的动态捕捉，设备均以极高的稳定性，还原安防一线真实应用环境。
在技术路线上，开发板控制摄像头采集现场数据并推送至PC端，由人工智能算法实时分析视频图像，检测并分割出入侵目标；人脸识别终端同步将人脸数据传送至PC端，与已录入人员信息比对，最终综合研判人员是否违规、是否存在入侵行为，并实时联动报警。从视频采集到AI识别，从身份比对到前端联动，学生接触的不是孤立的模块实验，而是一个逻辑完整、真实运行的智能安防系统。
依托这套硬件平台，青软配套打造了完整的教学实践体系。以真实产业场景为载体，推动软件与AI深度融合：
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在算法层，学生基于OpenCV、PyTorch完成图像识别模型的训练与调优；
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在工程层，通过Python、Flask完成模型的工程化封装与落地；
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在硬件层，依托嵌入式与物联网技术打通端到端硬件链路，将算法部署到实体设备上运行。
一套实训系统，同步锤炼AI算法、软件工程、硬件开发三大核心能力。学生可在实体硬件上完成目标分割、人脸识别、异常检测等算法的部署与调优，完整经历一个智能安防产品从模型到设备的全过程。
套件基于园区安全监控的真实需求设计，警戒区域、入侵判定、异常告警均来自产业一线的业务逻辑，学生面对的是真实问题，而非简化的教学模型。
通过软硬结合、学科交叉的项目设计，套件同时支撑人工智能、软件开发、物联网等多个技术方向的实训，帮助学生打通专业壁垒，提升解决复杂工程问题和实际场景问题的综合能力。
套件既融入真实的产品形态，又完整还原产品设计过程，让学生像企业研发团队一样经历从需求分析、方案设计到开发实现、测试优化的全过程。
套件以任务驱动模式设计，将产业级项目拆解为30余个可操作的实训步骤，覆盖入侵检测应用场景的完整技术链条：
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物体与背景分离，基于视觉算法实现监控画面中目标与背景的精准分割；
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物理信息标记，通过多边形标记算法完成目标物理信息标注；
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人行侦测分析，基于深度神经网络实现人员目标检测识别；
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异常行为监测，通过图像分类技术识别违规与异常行为。
整个实训共计110学时、为期10天，贯穿项目分析、开发实现到成果答辩的全流程实战。学生通过采集真实数据，独立完成算法分析、部署与优化，亲身体验企业级开发标准。套件还预留丰富的硬件扩展接口，支持二次开发与功能迭代，助力师生开展跨学科创新探索。学生学到的不再是零散的知识点，而是解决复杂工程问题的系统思维与真实项目经验。
青软集团入侵检测教学套件的推出，标志着新工科实训教育向”场景化、技术化”迈出关键一步。依托青软集团长期深耕产教融合的产业积淀，套件不仅提供硬件与课程，更承载着来自产业一线的工程标准与人才培养逻辑。
未来，青软集团将持续深化多技术交叉融合的教学创新，为高校新工科建设输送更多高素质的复合型、创新型、应用型人才。只有提前接触真实产业，才能缩短校园到职场的距离。
现产品已面向全国高校开放，欢迎各高校老师咨询合作、预约演示，共同培养更多具备实战经验的卓越工程师——让课堂链接产业，让智能守护未来。
本篇文章来源于微信公众号: QST青软集团