一种基于人工智能的多维数据模型信息处理系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的多维数据模型信息处理系统及其方法，所述处理系统包括社区房屋人员数据库、拜访记录数据库、脸部图像采集识别模块、访问信息采集模块、门锁控制模块、访问时长判断模块、踪迹获取判断模块和警报模块，所述社区房屋人员数据库用于存储社区内各栋楼各个房屋的住户信息，所述拜访记录数据库用于存储进出社区的访问人员信息，所述脸部图像采集识别模块用于采集待进入社区人员的脸部图像，并基于人工智能识别待进入社区人员的脸部图像，所述身份采集模块用于在采集待进入社区人员访问社区的信息后传输信息给门锁控制模块启动门锁开门。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的多维数据模型信息处理系统及其方法
本专利技术涉及社区安防领域，具体是一种基于人工智能的多维数据模型信息处理系统及其方法。
技术介绍
就一个小区而言，除了小区的本身住户，难免会有一些小区以外的人员进出社区，这个小区的安全监管增加了难度。现有的社区安防中，通过在小区内设置视频监控系统和门禁系统来保证小区具名的安全，但是这种安防监控系统无法有效的监控外来人员，存在安全漏洞。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的多维数据模型信息处理系统及其方法，以解决现有技术中的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能的多维数据模型信息处理系统，所述处理系统包括社区房屋人员数据库、拜访记录数据库、脸部图像采集识别模块、访问信息采集模块、门锁控制模块、访问时长判断模块、踪迹获取判断模块和警报模块，所述社区房屋人员数据库用于存储社区内各栋楼各个房屋的住户信息，所述拜访记录数据库用于存储进出社区的访问人员信息，所述脸部图像采集识别模块用于采集待进入社区人员的脸部图像，并基于人工智能识别待进入社区人员的脸部图像，所述身份采集模块用于在采集待进入社区人员访问社区的信息后传输信息给门锁控制模块启动门锁开门，所述访问时长判断模块用于判断访问人员的已访问时长是否超过预计访问时长，并在超过预计访问时长传输信息给踪迹获取判断模块获取该访问人员在社区内的位置踪迹，并据此判断该访问人员是否存在可疑，所述警报模块用于在访问人员存在可疑情况下发出警报信息。较优化地，所述访问信息采集模块包括曾访问人员信息采集模块和新访问人员信息采集模块，所述曾访问人员信息采集模块用于采集录入拜访记录数据库内的访问人员的该次访问楼栋房屋、访问人员的访问时间和离开时间以及访问人员的预计访问时长，所述新访问人员信息采集模块用于采集录入非社区房屋人员数据库、拜访记录数据库内的待进入社区人员的访问人员信息。较优化地，所述踪迹获取判断模块包括踪迹获取模块、可疑人物标记模块、当前位置获取判断模块、超时提醒模块、住户身份判断模块、安全确认信息发送模块、最晚时间点预估模块和离开图像采集模块，所述踪迹获取模块用于追踪该访问人员在社区内的踪迹，所述可疑人物标记模块根据访问人员在社区内的踪迹获取该访问人员在该次访问楼栋房屋的停留时长，根据停留时长来判断是否将访问人员标记为可疑人物，所述当前位置获取判断模块用于获取访问人员当前的位置并判断当前位置是否位于该次访问楼栋房屋内，所述超时提醒模块用于向访问人员的手机号码发送超时提醒信息，所述住户身份判断模块根据判断该次访问楼栋房屋的住户是否为老年住户或者租住住户，并在该次访问楼栋房屋的住户为老年住户或者租住住户时传输信息给安全确认信息发送模块，安全确认信息发送模块向该住户发送请求确认安全信息，并在预留时间段内未收到住户的安全确认反馈信息时传输信息给警报模块发出警报信息，所述最晚时间点预估模块用于在访问人员当前的位置不位于该次访问楼栋房屋内，获取访问人员当前位置，并预估访问人员到达社区出口的最晚时间点，所述离开图像采集模块用于采集访问人员离开社区时的脸部图像，并在社区出口在最晚时间点之前还没有采集到访问人员的脸部图像时传输信息给警报模块发出警报信息。较优化地，所述处理系统还包括可疑人物判断模块、访问楼栋房屋判断模块和提醒信息发送模块，所述可疑人物判断模块用于判断该访问人员在历史访问记录中是否曾被标记为可疑人物，所述访问楼栋房屋判断模块用于在该访问人员曾被标记为可疑人物的情况下判断该访问人员历史访问的楼栋房屋中是否有访问人员该次访问的楼栋房屋，所述提醒信息发送模块用于在该访问人员历史访问的楼栋房屋中不包含访问人员该次访问的楼栋房屋的情况下，获取访问人员该次访问的楼栋房屋住户的手机号码，向楼栋房屋住户的手机号码发送提醒警惕的信息。一种基于人工智能的多维数据模型信息处理方法，所述信息处理方法包括：步骤S1：预先设置社区房屋人员数据库和拜访记录数据库，所述社区房屋人员数据库用于存储社区内各栋楼各个房屋的住户信息，所述拜访记录数据库用于存储进出社区的访问人员信息；步骤S2：采集待进入社区人员的脸部图像，并基于人工智能识别待进入社区人员的脸部图像，如果识别到待进入社区人员的脸部图像为社区房屋内的住户时，直接启动门锁开门，如果识别到待进入社区人员为拜访记录数据库内的访问人员，录入访问人员的该次访问楼栋房屋、访问人员的访问时间和离开时间以及访问人员的预计访问时长后启动门锁开门，否则，生成并录入待进入社区人员的访问人员信息后启动门锁开门；步骤S3：计算访问人员的访问时间和当前时间之差为已访问时长Hf，当访问人员已访问时长Hf大于预计访问时长的波动范围时，追踪该访问人员在社区内的位置踪迹，根据该访问人员的位置踪迹判断是否发出警报信息。较优化地，所述步骤S1还包括：所述住户信息包括住户类型、住户头像、住户年龄和住户手机号码，所述住户类型包括自住住户和租住住户，所述访问人员信息包括访问人员头像、访问人员的访问楼栋房屋、访问人员的访问时间和离开时间以及访问人员的预计访问时长。较优化地，所述步骤S3还包括：当访问人员已访问时长Hf大于预计访问时长的波动范围时，追踪该访问人员在社区内的踪迹，获取访问人员当前的位置，获取该访问人员在该次访问楼栋房屋的停留时长Ht，计算时长占比参考量Zh＝Ht/Hf，如果时长占比参考量小于时长占比参考阈值，标记该访问人员为可疑人物，如果访问人员当前的位置位于该次访问楼栋房屋内，向访问人员的手机号码发送超时提醒信息，并判断该次访问楼栋房屋的住户是否为老年住户或者租住住户，如果该次访问楼栋房屋的住户为老年住户或者租住住户，向该住户发送请求确认安全信息，如果在预留时间段内未收到住户的安全确认反馈信息，发出警报信息；如果访问人员当前的位置不位于该次访问楼栋房屋内，获取访问人员当前位置，并预估访问人员到达社区出口的最晚时间点，如果社区出口在最晚时间点之前还没有采集到访问人员的脸部图像，发出警报信息。较优化地，所述步骤S2进一步包括：当识别到待进入社区人员为拜访记录数据库内的访问人员时，获取该访问人员的历史访问记录，如果该访问人员在历史访问记录中曾被标记为可疑人物，判断该访问人员历史访问的楼栋房屋中是否有访问人员该次访问的楼栋房屋，如果该访问人员历史访问的楼栋房屋中不包含访问人员该次访问的楼栋房屋，获取访问人员该次访问的楼栋房屋住户的手机号码，向楼栋房屋住户的手机号码发送提醒警惕的信息。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过采集感知社区各个栋楼房屋里的住户数据、进出社区人员的脸部图像数据以及外部访问人员的位置踪迹等多维数据，判断访问人员的可疑情况，并在访问人员存在可疑的情况下发出警报信息，提高了社区安防的监控力度，保障了社区住户的人身安全。附图说明图1为本专利技术一种基于人工智能的多维数据模型信息处理系统的模块示意图；图2为本专利技术一种基于人工智能的多本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的多维数据模型信息处理系统，其特征在于：所述处理系统包括社区房屋人员数据库、拜访记录数据库、脸部图像采集识别模块、访问信息采集模块、门锁控制模块、访问时长判断模块、踪迹获取判断模块和警报模块，所述社区房屋人员数据库用于存储社区内各栋楼各个房屋的住户信息，所述拜访记录数据库用于存储进出社区的访问人员信息，所述脸部图像采集识别模块用于采集待进入社区人员的脸部图像，并基于人工智能识别待进入社区人员的脸部图像，所述身份采集模块用于在采集待进入社区人员访问社区的信息后传输信息给门锁控制模块启动门锁开门，所述访问时长判断模块用于判断访问人员的已访问时长是否超过预计访问时长，并在超过预计访问时长传输信息给踪迹获取判断模块获取该访问人员在社区内的位置踪迹，并据此判断该访问人员是否存在可疑，所述警报模块用于在访问人员存在可疑情况下发出警报信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的多维数据模型信息处理系统，其特征在于：所述处理系统包括社区房屋人员数据库、拜访记录数据库、脸部图像采集识别模块、访问信息采集模块、门锁控制模块、访问时长判断模块、踪迹获取判断模块和警报模块，所述社区房屋人员数据库用于存储社区内各栋楼各个房屋的住户信息，所述拜访记录数据库用于存储进出社区的访问人员信息，所述脸部图像采集识别模块用于采集待进入社区人员的脸部图像，并基于人工智能识别待进入社区人员的脸部图像，所述身份采集模块用于在采集待进入社区人员访问社区的信息后传输信息给门锁控制模块启动门锁开门，所述访问时长判断模块用于判断访问人员的已访问时长是否超过预计访问时长，并在超过预计访问时长传输信息给踪迹获取判断模块获取该访问人员在社区内的位置踪迹，并据此判断该访问人员是否存在可疑，所述警报模块用于在访问人员存在可疑情况下发出警报信息。


2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的多维数据模型信息处理系统，其特征在于：所述访问信息采集模块包括曾访问人员信息采集模块和新访问人员信息采集模块，所述曾访问人员信息采集模块用于采集录入拜访记录数据库内的访问人员的该次访问楼栋房屋、访问人员的访问时间和离开时间以及访问人员的预计访问时长，所述新访问人员信息采集模块用于采集录入非社区房屋人员数据库、拜访记录数据库内的待进入社区人员的访问人员信息。


3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的多维数据模型信息处理系统，其特征在于：所述踪迹获取判断模块包括踪迹获取模块、可疑人物标记模块、当前位置获取判断模块、超时提醒模块、住户身份判断模块、安全确认信息发送模块、最晚时间点预估模块和离开图像采集模块，所述踪迹获取模块用于追踪该访问人员在社区内的踪迹，所述可疑人物标记模块根据访问人员在社区内的踪迹获取该访问人员在该次访问楼栋房屋的停留时长，根据停留时长来判断是否将访问人员标记为可疑人物，所述当前位置获取判断模块用于获取访问人员当前的位置并判断当前位置是否位于该次访问楼栋房屋内，所述超时提醒模块用于向访问人员的手机号码发送超时提醒信息，所述住户身份判断模块根据判断该次访问楼栋房屋的住户是否为老年住户或者租住住户，并在该次访问楼栋房屋的住户为老年住户或者租住住户时传输信息给安全确认信息发送模块，安全确认信息发送模块向该住户发送请求确认安全信息，并在预留时间段内未收到住户的安全确认反馈信息时传输信息给警报模块发出警报信息，所述最晚时间点预估模块用于在访问人员当前的位置不位于该次访问楼栋房屋内，获取访问人员当前位置，并预估访问人员到达社区出口的最晚时间点，所述离开图像采集模块用于采集访问人员离开社区时的脸部图像，并在社区出口在最晚时间点之前还没有采集到访问人员的脸部图像时传输信息给警报模块发出警报信息。


4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的多维数据模型信息处理系统，其特征在于：所述处理系统还包括可疑人物判断模块、访问楼栋房屋判断模块和提醒信息发送模块，所述可疑人物判断模块用于判断该访问人员在历史访问记录中是否曾被标记为可疑人物，所述访问楼栋房屋判断模块用于在该访问人员曾被标记为可疑人物的情况下判断该访问人员历史访问的楼栋房屋中是否有访问人员该次访问的楼栋房屋，所述提醒...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏凤霞，
申请(专利权)人：南京众鑫云创软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32