社会安全治理中校园安全问题至关重要,已成为社会各界关注的热点问题。态势感知作为保障构建智慧校园安全环境的基础,是校园安全问题重要的解决方案。本文旨在设计和实现一种面向边缘计算的安全态势感知与自动报警系统。研究从数据、信息、知识等类型化校园安全态势资源的角度,在融合多种校园安全因素的基础上,实时感知并进一步预测校园安全态势,当校园安全受到威胁时,触发自动报警以提示管理员。整个系统在IPv6环境下运行。本文首先从影响校园安全的物理、化学、火灾、交通因素对智慧校园场景下的安全态势资源进行数据—信息—知识的层次化建模,采用数据图谱、信息图谱、知识图谱架构对资源进行组织和存储。同时构建基于Arduino单片机的边缘计算节点采集实时资源。其次,基于数据图谱、信息图谱、知识图谱资源处理架构构建校园安全态势感知和预测模型。在数据图谱上进行数据清洗和特征选取,执行基于统计频度的关联分析操作。在信息图谱上进行冗余和不一致消除,执行基于交互模型的交互分析操作。在知识图谱上进行完整性处理,执行基于路径排序计算的智能推理操作。态势的预测应用指数加权移动平均在数据层对下一次采集进行估计,将估计值输入到态势感知模型,从而实现在三个层次上的态势预测。之后,设计了基于专家系统的自动报警机制,当校园安全受到威胁时,从数据、信息、知识三个层次触发该系统产生报警以提示管理员。最后,采用以Python编写的Django设计框架进行了系统实现。采用Html、Css、Js等设计了交互式可视化Web前端,采用Numpy、pandas等工具对提出的系统模型和方法设计资源处理后端,采用D3.Js、Echart、百度地图API设计分析结果的可视化界面。系统测试发现,系统在很好地满足功能需求的同时,以满意度和体验感组成的性能评估体系下亦表现较好。为了优化在边缘计算环境中的资源传输时延,本文还设计了态势资源传输优化机制。该机制考虑资源类型的变化引起资源规模变化的原理,通过对计算和存储的协同调整,实现在无线传感网络上的传输优化,降低传输时延。该机制旨在系统节点实际部署时提供指导。