随着高校信息化建设的不断推进，传统的离校管理模式已难以满足现代教育管理的需求。为提高离校效率与准确性，本文提出一种基于视频技术的智能离校管理系统设计方案。
该系统通过部署高清摄像头采集学生离校过程中的视频数据，并利用计算机视觉与深度学习算法对视频内容进行分析。具体而言，系统采用YOLOv5目标检测模型进行学生身份识别，结合OpenCV进行图像预处理和特征提取，从而实现对学生离校状态的自动判断。
在系统架构方面，采用前后端分离的设计模式，前端使用Vue.js构建用户界面，后端基于Spring Boot框架提供API服务。同时，系统引入Redis缓存机制以提高响应速度，并采用MySQL数据库存储学生信息及离校记录。
此外，系统还具备数据可视化功能，通过ECharts图表展示离校统计数据，帮助管理人员掌握整体情况。整个系统实现了从学生申请、视频验证到结果反馈的全流程自动化，有效提升了离校管理的智能化水平。
实验结果表明，该系统在准确率和响应时间上均达到预期目标，具有良好的应用前景。未来可进一步优化算法性能，扩展至更多校园管理场景中。