门禁系统作为校园数字安防的核心应用,已广泛应用在众多校园中,它可以加强校园安全管理,为学校构建一道有效的安全防护屏障,有效的保护校园人员安全,降低来自外来人员的潜在威胁。然而,现有门禁系统在面对校园人员自身产生异常或受到安全威胁的情况时,在防范上却有所缺失。随着人们安全意识的提高,对校园安防的需求已经逐渐从重点部门、要害地点变成了全面安防,门禁系统逐渐增多,面对系统产生的海量进出数据,基于门禁安防数据进行分析和挖掘,实现一个智能化的校园安防管理系统具有较大的现实意义。论文主要研究工作如下:（1）分析了基于门禁数据的校园安防功能需求,具体包括进出记录、轨迹查询、人员热力图、同行人分析、体温监测、公寓进出记录、公寓异常记录、公寓异常统计、公寓实时查寝、异常检测等功能。（2）提出了一种基于校园门禁数据的人员行为异常检测方法。针对门禁数据中人员每日进出地点构成的路径序列和进出时间构成的时间序列,采用PrefixSpan算法进行频繁模式挖掘,生成频繁序列路径库,用相对编辑距离、异常时间、相对支持度等对待检测序列异常情况进行定量刻画,实现了人员行为异常的有效检测。（3）设计和实现了基于门禁数据的校园安防管理系统。基于B/S架构模式下的Web三层结构将系统划分为系统管理、数据管理、异常检测、校园安防、公寓安防、消息中心六个部分,并对每一部分进行了详细设计和实现。最后对设计完成的系统进行了模拟生产环境测试,验证了系统的可用性。