一种基于人工智能的智慧楼宇管理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的智慧楼宇管理系统，包括身份识别单元、行为预测单元和智能管理单元；身份识别单元基于生物识别技术进行业主识别、访客识别和影像获取；行为预测单元数据登记、基于人工智能算法的行为预测和影像跟踪处理；智能管理单元基于行为预测结果进行门禁控制、灯光控制、车位控制和物业人员分配。本发明专利技术基于生物识别技术自动识别业主或访客，并基于人工智能算法预测业主或访客的行为，实现对应门禁、停车、会议、楼控的统一控制，系统识别确认后完成自动开门、点亮对应楼层、安排停车位等一系列自动化控制操作，同时分配任务给不同的物业管理人员，极大的提升物业人员工作效率。业人员工作效率。业人员工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的智慧楼宇管理系统


[0001]本专利技术属于智慧楼宇管理
，具体涉及一种基于人工智能的智慧楼宇管理系统。

技术介绍

[0002]智慧楼宇管理是一种新的理念，是新形势下社会管理创新的一种新模式。关于智慧楼宇的定义，到目前并没有一个统一的定论。自2000年7月，我国建设部正式颁布了智能建筑国家标准《智能建筑设计标准》，对智能建筑做出了明确定义：智能建筑是以建筑为平台，兼备建筑设备、办公自动化及通信网络系统，集结构、系统、服务、管理及它们之间的最优化组合，向人们提供一个安全、高效、舒适、便利的建筑环境。
[0003]智慧楼宇管理充分借助互联网、物联网打造智能型管理方式，通过通信网络系统将5A系统进行有机的综合，集结构、系统、服务、管理及它们之间的最优化组合，智慧楼宇使建筑物具有了安全、便利、高效、节能的特点。
[0004]智慧楼宇包括以下系统：综合布线系统、计算机网络系统、电话系统、有线电抄视及卫星电视、安防监控系统、一卡通系统、广播告示系统、楼宇自控系统、酒店管理系统、物业管袭理系统、智能楼宇管理系统百(集控平台)及数据中心房建设。
[0005]当前，智慧化城市成为了全球的城市发展方向，而随着我国智能化、信息化、物联网、云计算等领域的高速发展和应用，城市的信息化向智慧化转换成为了必然的趋势。由于经济高速发展，作为现代化楼宇建筑的组成部分，要不断的融合新科技，来突破现有的设计与技术，智能化楼宇建筑也会在智慧化城市建设中逐渐发挥出举足轻重的作用。
[0006]然而目前，针对智慧楼宇的智能管理技术还较为低下，缺乏自动化的智能控制手段。

技术实现思路

[0007]本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于人工智能的智慧楼宇管理系统，基于人脸识别等生物识别应用，为业主及访客提供了更安全和便捷的出入管理方式。
[0008]为实现上述技术目的，本专利技术采取的技术方案为：
[0009]一种基于人工智能的智慧楼宇管理系统，包括身份识别单元、行为预测单元和智能管理单元；
[0010]所述身份识别单元，用于基于生物识别技术进行业主识别、访客识别和影像获取；
[0011]所述行为预测单元，用于数据登记、基于人工智能算法的行为预测和影像跟踪处理；
[0012]所述智能管理单元，用于基于行为预测结果进行门禁控制、灯光控制、车位控制和物业人员分配。
[0013]为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
[0014]上述的身份识别单元包括业主识别单元、访客识别单元和影像获取单元；
[0015]所述业主识别单元，用于基于生物识别技术对到访的业主进行识别并录入系统；
[0016]所述访客识别单元，用于基于生物识别技术对到访的访客进行识别并录入系统；
[0017]所述影像获取单元，用于获取业主或访客的影像信息。
[0018]上述的业主识别单元和访客识别单元采用IC卡、身份证、指纹、二维码、人脸识别或人证合一的认证方式进行身份的识别。
[0019]上述的行为预测单元包括数据登记库单元、人工智能算法行为预测单元和影像跟踪处理单元；
[0020]所述数据登记库单元存储业主或者访客每一日的历史访问数据；
[0021]所述人工智能算法行为预测单元，用于采用基于K
‑
Means聚类算法和LSTM的行为预测模型对业主或者访客的当前访问行为进行预测，获得最优预测及次优预测结果；
[0022]所述影像跟踪处理单元，用于根据楼宇中的摄像头跟踪业主或者访客的当前访问路径，转换最优预测及次优预测结果，实时更新行为预测结果。
[0023]上述的历史访问数据包括访问地址、访问行走路径、进入楼栋时间、离开楼栋时间、停车位位置；
[0024]访问地址包括楼栋、楼层、房间号信息。
[0025]上述的人工智能算法行为预测单元进行行为预测的方式为：
[0026]采用K
‑
Means聚类算法对业主或者访客的历史访问行为数据曲线进行聚类，通过计算轮廓系数和DBI指数确定聚类的最佳簇个数K，得到K个聚类结果，并分别对每个聚类结果中的数据添加用户访问行为标签；
[0027]根据聚类结果，构建K个LSTM神经网络，以各聚类结果中用户的历史访问行为数据曲线作为训练样本分别对各LSTM神经网络进行训练，得到K个历史访问行为预测模型；
[0028]利用训练好的K个历史访问行为预测模型对业主或者访客的当前访问行为进行预测，获得最优预测及次优预测结果。
[0029]上述的智能管理单元包括门禁控制单元、灯光控制单元、车位控制单元和物业人员分配单元。
[0030]所述门禁控制单元，根据行为预测单元输出的业主或者访客的行为预测结果，按照空间和时间的顺序安排相应门禁的自动打开和关闭。
[0031]所述灯光控制单元，根据行为预测单元输出的业主或者访客的行为预测结果，按照空间和时间的顺序安排相应灯光的自动打开和关闭。
[0032]所述车位控制单元，根据行为预测单元输出的访客的行为预测结果，自动为访客安排离访问位置较近的停车位置并通过无线通讯方式告知访客。
[0033]所述物业人员分配单元，根据行为预测单元输出的访客的行为预测结果，自动为访客安排离访问位置较近的物业管理人员，并通过无线通讯方式分别告知访客和物业管理人员。
[0034]本专利技术具有以下有益效果：
[0035]基于人脸识别等生物识别应用，为业主及访客提供了更安全和便捷的出入管理方式；
[0036]基于生物识别技术自动识别业主或访客，并基于人工智能算法预测业主或访客的
行为，智能地实现对应门禁、停车、会议、楼控的统一控制，无需手动，系统识别确认后完成自动开门、点亮对应楼层、安排停车位等一系列自动化控制操作，同时分配任务给不同的物业管理人员，极大的提升物业人员工作效率。
附图说明
[0037]图1为一种基于人工智能的智慧楼宇管理系统的结构框图；
[0038]图2为人工智能算法行为预测流程示意图。
具体实施方式
[0039]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0040]本专利技术中的步骤虽然用标号进行了排列，但并不用于限定步骤的先后次序，除非明确说明了步骤的次序或者某步骤的执行需要其他步骤作为基础，否则步骤的相对次序是可以调整的。可以理解，本文中所使用的术语“和/或”涉及且涵盖相关联的所列项目中的一者或一者以上的任何和所有可能的组合。
[0041]如图1所示，本专利技术的一种基于人工智能的智慧楼宇管理系统，包括通过无线网络依次连接的身份识别单元、行为预测单元和智能管理单元。
[0042](1)所述身份识别单元包括业主识别单元、访客识别单元和影像获取单元；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的智慧楼宇管理系统，其特征在于，包括身份识别单元、行为预测单元和智能管理单元；所述身份识别单元，用于基于生物识别技术进行业主识别、访客识别和影像获取；所述行为预测单元，用于数据登记、基于人工智能算法的行为预测和影像跟踪处理；所述智能管理单元，用于基于行为预测结果进行门禁控制、灯光控制、车位控制和物业人员分配。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧楼宇管理系统，其特征在于，所述身份识别单元包括业主识别单元、访客识别单元和影像获取单元；所述业主识别单元，用于基于生物识别技术对到访的业主进行识别并录入系统；所述访客识别单元，用于基于生物识别技术对到访的访客进行识别并录入系统；所述影像获取单元，用于获取业主或访客的影像信息。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的智慧楼宇管理系统，其特征在于，所述业主识别单元和访客识别单元采用IC卡、身份证、指纹、二维码、人脸识别或人证合一的认证方式进行身份的识别。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧楼宇管理系统，其特征在于，所述行为预测单元包括数据登记库单元、人工智能算法行为预测单元和影像跟踪处理单元；所述数据登记库单元存储业主或者访客每一日的历史访问数据；所述人工智能算法行为预测单元，用于采用基于K
‑
Means聚类算法和LSTM的行为预测模型对业主或者访客的当前访问行为进行预测，获得最优预测及次优预测结果；所述影像跟踪处理单元，用于根据楼宇中的摄像头跟踪业主或者访客的当前访问路径，转换最优预测及次优预测结果，实时更新行为预测结果。5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的智慧楼宇管理系统，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳子丰，张久岩，杨维，周颜，
申请(专利权)人：中电信数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：