【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧社区，具体为一种基于大数据的智慧社区监管系统及方法。
技术介绍
1、智慧社区是社区管理新理念，具体是指通过利用各种智能技术和方式，整合社区现有的各类服务资源，为社区群众提供便利、安全、舒适的居住环境，以提升社区品质。
2、现有的智慧社区监管系统大部分致力于智慧物业管理、智慧养老、智慧家居等服务，例如：停车场管理、闭路监控管理、门禁系统、智能消费、电梯管理、保安巡逻、远程抄表，自动喷淋等相关社区物业的智能化管理，实现社区各独立应用子系统的融合，进行集中运营管理。
3、然而，智慧社区监管系统虽然涵盖了物业服务的方方面面，但在安全方面还有不足之处。例如，对外部人员进入社区的管理不足，部分外部人员可能随业主进入小区内部，进而接近在小区内部玩耍的孩童，对孩童进行拐带。虽然小区内部布设有监控系统，但需要管理人员持续观察，一般情况难以做到。部分社区监管系统利用熟悉度判别来确定靠近孩童的相关人员的安全性，事实上可靠性较差，作案人员可以采用多次接近的方法来迷惑系统，而且大部分的作案人员也会进行“踩点”，多次和孩童随行的概率很高，因此需要对系统的可靠性进行提升。
技术实现思路
1、本专利技术针对上述现有技术存在的问题，提供一种基于大数据的智慧社区监管系统及方法。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
3、一种基于大数据的智慧社区监管系统，包括小区常住人员数据库、图像获取模块、图像检测模块一、异常检测模块一、预警模块、
4、小区常住人员数据库，存储小区所有常住人员的图像信息和身份信息；
5、图像获取模块，用于获取小区内各个区域的实时图像信息并进行存储；
6、图像检测模块一，对图像获取模块拍摄到的人员图像和小区常住人员数据库中已登记的常住人员图像信息进行匹配，进而筛选出非常住人员图像信息；
7、异常检测模块一，根据非常住人员图像信息统计该非常住人员的出现频次，并根据安全系数计算公式一计算出该非常住人员的安全系数；
8、预警模块，根据异常检测模块的检测结果判断安全系数是否超出安全阈值，若超出安全阈值，则发送警报信息给客户端；
9、客户端，接收预警信息，并通过点击预警信息查看所在监控的画面信息。
10、进一步地，所述图像获取模块包括图像拍摄模块、噪声图像滤除模块，所述图像拍摄模块用于拍摄对应监控区域的画面，噪声图像滤除模块用于滤除不含人物元素的图像。
11、进一步地，所述异常检测模块一包括统计模块和计算模块，统计模块用于统计非常住人员出现的次数，计算模块根据统计模块统计的次数进行安全系数计算，其中，安全等级公式一为：
12、
13、其中k1为安全系数，n为非常住人员出现次数，t为第一次出现的时间节点和最后一次出现的时间节点之间的时长。
14、进一步地，还包括图像检测模块二，所述图像检测模块二对含有非常住人员的图像进行检测，识别出含有非常住人员、物品、儿童其中的任意两类或者三类对象的图像。
15、进一步地，还包括异常检测模块二包括识别模块和计算模块，识别模块首先对图像中的非常住人员、物品、儿童进行识别，所述计算模块根据识别结果使用安全等级公式二进行安全系数计算，其中，安全等级公式二为：
16、j＝σ(kn) (2)，
17、
18、其中，j为安全系数，n为计算的次序数，s为非常住人员距离物品或者儿童的路径长度，k为常住人员移动速率，ki为最大值，kj为最小值。
19、一种基于大数据的智慧社区监管方法，包括以下步骤：
20、步骤一、信息采集，对小区常住人员的身份信息和图像信息进行采集，并保存到小区常住人员数据库中；
21、步骤二、图像去噪，图像获取模块拍摄小区中各个区域的实时图像信息，并对实时图像信息进行存储；
22、步骤三、初级图像检测，首先图像检测模块一访问存储在图像获取模块中的图像信息，接着访问小区常住人员数据库，将图像信息逐帧和小区常住人员数据库中的图像信息进行匹配，进而识别出非常住人员；
23、步骤四、初级异常检测，异常检测模块一统计非常住人员出现的频次，并根据安全系数计算公式一计算出该非常住人员的安全系数；
24、步骤五、安全预警，安全系数超出阈值，发送预警信息给客户端。
25、进一步地，还步骤四和步骤五之间还包括步骤六、二级图像检测，识别图像中的非常住人员、物品、儿童，筛选出含有非常住人员、物品、儿童其中的任意两类或者三类对象的图像；二级异常检测模块，首先对图像中的非常住人员、物品、儿童多次进行距离识别，其次根据识别结果使用安全等级公式二进行安全系数计算。
26、进一步地，客户端包括物业端和常住人员端，安全预警包括初级安全预警和二级安全预警，初级安全预警发送初级安全预警信息给物业端，二级安全预警发送二级安全预警信息给物业端和常住人员端。
27、进一步地，所述步骤二中首先拍摄模块拍摄图像，接着噪声滤除模块滤除噪声图像，最后保存剩余图像。
28、本专利技术的有益效果：
29、本专利技术提供的基于大数据的智慧社区监管系统和方法采用建立小区常住人员数据库的方式采集小区常住人员的信息，利用图像检测模块和异常检测模块检测一定时期内非常住人员出现在小区的次数，以计算非常住人员的安全性，并且通过检测非常住人员和物品或者儿童之间的距离变化来测定非常住人员的安全性，大大提高了检测的准确性，并且可以通过预警信息及时通知常住人员和物业人员，避免财产损失和儿童安全。
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1.一种基于大数据的智慧社区监管系统，其特征在于：包括小区常住人员数据库、图像获取模块、图像检测模块一、异常检测模块一、预警模块、客户端；
2.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧社区监管系统，其特征在于：所述图像获取模块包括图像拍摄模块、噪声图像滤除模块，所述图像拍摄模块用于拍摄对应监控区域的画面，噪声图像滤除模块用于滤除不含人物元素的图像。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧社区监管系统，其特征在于：所述异常检测模块一包括统计模块和计算模块，统计模块用于统计非常住人员出现的次数，计算模块根据统计模块统计的次数进行安全系数计算，其中，安全等级公式一为：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧社区监管系统，其特征在于：还包括图像检测模块二，所述图像检测模块二对含有非常住人员的图像进行检测，识别出含有非常住人员、物品、儿童其中的任意两类或者三类对象的图像。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的智慧社区监管系统，其特征在于：还包括异常检测模块二包括识别模块和计算模块，识别模块首先对图像中的非常住人员、物品、儿童进行识别，所述计算
6.一种基于大数据的智慧社区监管方法，其特征在于：包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于大数据的智慧社区监管方法，其特征在于：还步骤四和步骤五之间还包括步骤六、二级图像检测，识别图像中的非常住人员、物品、儿童，筛选出含有非常住人员、物品、儿童其中的任意两类或者三类对象的图像；二级异常检测模块，首先对图像中的非常住人员、物品、儿童多次进行距离识别，其次根据识别结果使用安全等级公式二进行安全系数计算。
8.根据权利要求7所述的基于大数据的智慧社区监管方法，其特征在于：客户端包括物业端和常住人员端，安全预警包括初级安全预警和二级安全预警，初级安全预警发送初级安全预警信息给物业端，二级安全预警发送二级安全预警信息给物业端和常住人员端。
9.根据权利要求6所述的基于大数据的智慧社区监管方法，其特征在于：所述步骤二中首先拍摄模块拍摄图像，接着噪声滤除模块滤除噪声图像，最后保存剩余图像。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智慧社区监管系统，其特征在于：包括小区常住人员数据库、图像获取模块、图像检测模块一、异常检测模块一、预警模块、客户端；
2.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧社区监管系统，其特征在于：所述图像获取模块包括图像拍摄模块、噪声图像滤除模块，所述图像拍摄模块用于拍摄对应监控区域的画面，噪声图像滤除模块用于滤除不含人物元素的图像。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧社区监管系统，其特征在于：所述异常检测模块一包括统计模块和计算模块，统计模块用于统计非常住人员出现的次数，计算模块根据统计模块统计的次数进行安全系数计算，其中，安全等级公式一为：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧社区监管系统，其特征在于：还包括图像检测模块二，所述图像检测模块二对含有非常住人员的图像进行检测，识别出含有非常住人员、物品、儿童其中的任意两类或者三类对象的图像。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的智慧社区监管系统，其特征在于：还包括异常检测模块二包括识别模块和计算模块，识别模块首先对图像中的非...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈海龙，廖威，
申请(专利权)人：广东亚外科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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