本发明涉及校园学生行为，具体为基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现方法及系统。
背景技术：
1、在大数据技术飞速发展的背景下，数据价值越发显得重要，在大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统技术成熟并大规模应用的同时，各行业均在追求和研究如何有效利用数据，使现有数据资产通过分析挖掘让企业或机构，具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应高增长率和多样化的发展校园大数据的应用主要分为大数据的决策支撑应用，用户行为习惯分析和画像描述，安全及预警，知识智能检索及推荐，众所周知，学生安全是校园管理最重要的一环，无论校还是学生家长，都希望通过捕获学生的行为信息来了解学生是否在校、是否按时上课、是否按时归寝等。
2、例如中国专利网公开的专利号为：201711478356.6，专利名称为：基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现方法及系统，包括：获取校园环境中各数据系统的系统数据，系统数据包括时间信息、位置信息、基础信息及行为动作信息；对系统数据进行清洗处理及关联处理，形成行为轨迹模型关键数据；根据行为轨迹模型关键数据构建学生行为初始轨迹模型；对学生行为初始轨迹模型进行修正处理，形成学生行为完整轨迹模型，本发明还公开了一种基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现系统。采用本发明，通过结合数据系统，对获取的系统数据记录进行取值及关联分析，建立学生行为及轨迹以时间为推进维度的描绘，同时通过多维度数据关联，逻辑判断纠错，数据深度挖掘等大数据技术，实现对轨迹中的真实行为的描绘。
3、但是现有校园学生行为轨迹的发现方式较为单一，主要通过数据模型对学生行为状态进行预测，预测结果容易受到环境和学生的行为状态影响，容易出现轨迹预测误差。
4、因此，需要对基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现方法及系统进行设计改造。
技术实现思路
1、为解决上述背景技术中提出的问题，本发明的目的在于提供基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现方法及系统，具备提高行为发现准确度的优点，解决了现有校园学生行为轨迹的发现方式较为单一，主要通过数据模型对学生行为状态进行预测，预测结果容易受到环境和学生的行为状态影响，容易出现轨迹预测误差的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现方法及系统，包括学生身份rfid卡；
3、所述学生身份rfid卡的输出端双向电连接有线下终端，所述线下终端的输出端双向电连接有云端服务器，所述云端服务器的输出端双向电连接有信息识别模块，所述信息识别模块的输出端双向电连接有校园环境模型建立系统，所述校园环境模型建立系统的输出端双向电连接有卷积神经网络，所述卷积神经网络的输出端双向电连接有降噪自编码器，所述降噪自编码器的输出端双向电连接有校园环境位置模型，所述校园环境位置模型的输出端双向电连接有报告产出模块，所述信息识别模块的输出端双向电连接有行动路线记录模块，所述行动路线记录模块的输出端双向电连接有智能学习模块，所述智能学习模块的输出端双向电连接有路线导入模块，所述智能学习模块的输入端与校园环境模型建立系统的输出端双向电连接。
4、作为本发明优选的，所述线下终端由监控设备、门禁设备、读卡器、蓝牙连接模块和无线连接模块组成。
5、作为本发明优选的，所述校园环境模型建立系统由物理引擎、概念模型连接模块和逻辑模型连接模块组成。
6、作为本发明优选的，所述报告产出模块的输出端双向电连接有警示系统，所述警示系统由校园拨号基站和声光报警器组成。
7、作为本发明优选的，所述报告产出模块的输出端双向电连接有数据缓存模块，所述数据缓存模块的输入端与智能学习模块的输出端双向电连接，所述数据缓存模块的输出端双向电连接有数据存储模块。
8、作为本发明优选的，所述数据存储模块的输出端双向电连接有数据整理模块，所述数据整理模块的输出端双向电连接有终端处理器，所述终端处理器的输出端与学生身份rfid卡的输入端双向电连接。
9、作为本发明优选的，所述数据整理模块由读写建档单元和数据压缩单元组成。
10、基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现方法及系统，包括以下步骤：
11、s1：校园环境模型建立系统利用物理引擎、概念模型连接模块和逻辑模型连接模块对校园内部环境模型进行建立，智能学习模块可以将多个线下终端的数据标识在校园内部环境模型的内部；
12、s2：当学生携带学生身份rfid卡在校园内部移动时，当学生携带学生身份rfid卡经过线下终端时，学生身份rfid卡自动连接蓝牙连接模块或无线连接模块，蓝牙连接模块或无线连接模块对学生身份rfid卡内部数据进行读取并将学生信息发送至云端服务器；
13、s3：云端服务器利用信息识别模块对学生信息进行记录并将数据传递至行动路线记录模块，行动路线记录模块利用智能学习模块和路线导入模块将数据输入至校园环境位置模型的内部，校园环境位置模型根据多个线下终端的标识位置达到对学生行为路线进行记录，报告产出模块将学生行为路线储存在数据存储模块的内部，而线下终端内部的监控设备能够在学生经过时对学生的视频状态进行拍摄，并将其同步储存在相对应学生的路线数据内部，当学生路线超出预设范围时，警示系统发出报警信号。
14、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
15、1、本发明通过校园环境模型建立系统利用物理引擎、概念模型连接模块和逻辑模型连接模块对校园内部环境模型进行建立，智能学习模块可以将多个线下终端的数据标识在校园内部环境模型的内部，当学生携带学生身份rfid卡在校园内部移动时，当学生携带学生身份rfid卡经过线下终端时，学生身份rfid卡自动连接蓝牙连接模块或无线连接模块，蓝牙连接模块或无线连接模块对学生身份rfid卡内部数据进行读取并将学生信息发送至云端服务器进行记录，本发明能够改进现有校园学生行为轨迹的发现方式，替代通过数据模型对学生行为状态进行预测，防止预测结果受到环境和学生的行为状态影响，避免出现轨迹预测误差。
16、2、本发明通过设置监控设备、门禁设备、读卡器、蓝牙连接模块和无线连接模块，能够提高学生个人信息提取准确度，提高数据提取方式。
17、3、本发明通过校园环境模型建立系统利用物理引擎、概念模型连接模块和逻辑模型连接模块对校园内部环境模型进行建立，能够提高模型建立准确度，防止出现行为预测误差。
18、4、本发明通过设置校园拨号基站和声光报警器，能够对学生行为路线进行监控，当学生路线超出预设范围时，警示系统发出报警信号。
19、5、本发明通过设置数据缓存模块和数据存储模块，能够对学生行为路线进行记录储存，便于老师后期提取掌握，而且可以对长短期信息进行储存。
20、6、本发明通过设置数据整理模块和终端处理器，能够对学生信息进行记录，同时可以降低云端服务器的运行压力。
21、7、本发明通过设置读写建档单元和数据压缩单元，能够对数据进行预处理，减少数据的占用空间，便于数据搜寻。
1.基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现系统，包括学生身份rfid卡；
2.根据权利要求1所述的基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现系统，其特征在于：所述线下终端由监控设备、门禁设备、读卡器、蓝牙连接模块和无线连接模块组成。
3.根据权利要求1所述的基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现系统，其特征在于：所述校园环境模型建立系统由物理引擎、概念模型连接模块和逻辑模型连接模块组成。
4.根据权利要求1所述的基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现系统，其特征在于：所述报告产出模块的输出端双向电连接有警示系统，所述警示系统由校园拨号基站和声光报警器组成。
5.根据权利要求1所述的基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现方法及系统，其特征在于：所述报告产出模块的输出端双向电连接有数据缓存模块，所述数据缓存模块的输入端与智能学习模块的输出端双向电连接，所述数据缓存模块的输出端双向电连接有数据存储模块。
6.根据权利要求5所述的基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现系统，其特征在于：所述数据存储模块的输出端双向电连接有数据整理模块，所述数据整理模块的输出端双向电连接有终端处理器，所述终端处理器的输出端与学生身份rfid卡的输入端双向电连接。
7.根据权利要求6所述的基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现系统，其特征在于：所述数据整理模块由读写建档单元和数据压缩单元组成。
8.根据上述任意一条权利要求所述的基于校园大数据环境下学生行为轨迹的发现方法，其特征在于：包括以下步骤：
