CN112002052A - 一种智慧社区的数据共享方法 - Google Patents

一种智慧社区的数据共享方法 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种智慧社区的数据共享方法，包括：社区运营中心服务器通过闸机设备获取人脸数据；对所述人脸进行识别，当识别出所述人脸数据不在社区运营中心服务器白名单内时，所述社区运营中心服务器对人脸对应的用户进行陌生人信息登记；所述社区运营中心服务器设置电子围栏，并且通过设置在社区内的多个监控设备对所述用户的移动轨迹进行追踪；当所述用户的移动轨迹超过所述电子围栏的范围时，所述社区运营中心服务器将所述用户的定位信息共享至所述物业人员手持终端。

Description

一种智慧社区的数据共享方法
技术领域
本申请涉及信息技术领域，尤其涉及一种智慧社区的数据共享方法。
背景技术
智慧社区是指充分借助互联网、物联网，涉及到智能楼宇、智能家居、路网监控、智能医院、城市生命线管理、食品药品管理、票证管理、家庭护理、个人健康与数字生活等诸多领域，把握新一轮科技创新革命和信息产业浪潮的重大机遇，充分发挥信息通信(ICT)产业发达、RFID相关技术领先、电信业务及信息化基础设施优良等优势，通过建设ICT基础设施、认证、安全等平台和示范工程，加快产业关键技术攻关，构建社区发展的智慧环境，形成基于海量信息和智能过滤处理的新的生活、产业发展、社会管理等模式，面向未来构建全新的社区形态。
但是在目前的智慧社区中，社区安全问题还没有得到真正解决，导致智慧社区建设中安全性差。
发明内容
本申请实施例提供一种智慧社区的数据共享方法，用于解决现有技术中智慧社区安全性差的问题。
本发明实施例提供一种智慧社区的数据共享方法，包括：
社区运营中心服务器通过闸机设备获取人脸数据；
对所述人脸进行识别，当识别出所述人脸数据不在社区运营中心服务器白名单内时，所述社区运营中心服务器对人脸对应的用户进行陌生人信息登记；
所述社区运营中心服务器设置电子围栏，并且通过设置在社区内的多个监控设备对所述用户的移动轨迹进行追踪；
当所述用户的移动轨迹超过所述电子围栏的范围时，所述社区运营中心服务器将所述用户的定位信息共享至所述物业人员手持终端。
可选地，在所述社区运营中心服务器将所述用户的定位信息共享至所述物业人员手持终端之后，所述方法还包括：
持续对所述用户进行轨迹追踪；
预测出所述用户即将靠近所述社区的涉密地段范围，生成预警消息，并发送至离所述涉密地段最近的物业终端，以便进行人工劝阻。
可选地，所述预测出所述用户即将靠近所述社区的涉密地段范围，包括：
获取所述用户的行走路线、方向及速度；
将所述用户的移动轨迹在地图上进行标识；
根据当前用户的移动方向及移动速度，在所述地图上模拟出一条所述用户的预测路线图，并基于所述预测路线图，开启所述预测路线监控范围内的监控设备，对所述用户进行轨迹追踪；
确定所述用户在下一时间段的预测路线到达所述涉密地段的范围。
可选地，若所述用户携带有准入证明，则所述方法还包括：
基于所述准入证明，生成所述用户的预期移动轨迹，所述准入证明包含小区内住户的具体地址；
对所述用户进行轨迹追踪，若所述用户的实际轨迹与预期移动轨迹差距大于预设阈值，生成预警提示，并将所述预警提示消息发送至距离所述用户最近的物业人员手持终端上。
可选地，所述对所述人脸进行识别，包括：
将人脸图片进行灰度化，并利用方向梯度直方图HOG进行人脸轮廓确认；
利用面部特征点估计FLE算法进行68个人脸特征点识别；
将上述人脸特征点放入深度卷积神经网络，生成128个测量值，并在数据库中进行测量值匹配，获取待测人脸与预存的多个样本人脸的欧氏距离值；
若所述欧式距离低于预设阈值，则匹配成功。
可选地，所述方法还包括：
通过第一监控设备采集第一多个人脸的照片，所述第一多个人脸的照片中至少包含所述用户的人脸；
对所述第一多个人脸的照片进行人脸识别，确定除所述用户以外的第二用户的身份；
若所述第二用户年龄低于预设阈值，则进行第一次照片标记；
持续对所述用户的移动轨迹进行监控，当所述用户位于第二监控设备的采集范围时，通过所述第二监控设备采集第二多个人脸的照片，所述第二多个人脸的照片中至少包含所述用户的人脸；
对所述第二多个人脸的照片进行人脸识别，若所述照片中包含所述第二用户的人脸图像，则进行第二次照片标记；
持续对所述用户的移动轨迹进行监控，当所述用户位于第三监控设备的采集范围时，通过所述第三监控设备采集第三多个人脸的照片，所述第三多个人脸的照片中至少包含所述用户的人脸；
对所述第三多个人脸的照片进行人脸识别，若所述照片中包含所述第二用户的人脸图像，则进行第三次照片标记；
生成预警消息，并发送至离所述用户轨迹最近的物业人员手持设备上，所述预警消息中包含了上述标记的三次照片，以使物业人员进行人工问询。
通过本发明实施例提供的方法，为防止身份可疑的人在社区内进行不轨活动，社区运营中心服务器首先通过闸机设备识别用户身份，其次识别该用户移动轨迹是否超出了电子(虚拟)围栏范围，并在超过之后开启数据共享至物业人员，以进行定点监控，最大程度保障了社区的安全。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为一个实施例中智慧社区的数据共享系统的架构图；
图2为一个实施例中智慧社区的数据共享流程图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
图1为本发明实施例中智慧社区的数据共享系统的架构图。如图1所示，本发明实施例中，包括感知设备和智慧社区运营中心服务器集群20，其中，感知设备可以包括智能门禁10、智能终端11、智能AP 12、智能闸机13和智能监控设备14。智能门禁具备可视化对讲系统，可以通过内置摄像头采集人脸，并通过语音输入设备采集用户声音，从而完成对讲；智能终端包括智能手机、对讲机等及时通话终端，可分为全双工或半双工模式；智能接入点AP包括智能路由，小基站等网络设备，用于构建可靠的组网，可以分布在社区外部环境之中；智能闸机位于小区大门出入口处，可根据内部或外部指令，并基于人脸识别系统进行闸机的开或关，而智能监控设备则位于小区内部，本身具备高清摄像头，可实时记录各个不同地方的人或物，并进行智能识别，排除潜在危险。
图2是本发明实施例的智慧社区的数据共享方法流程图。如图2所示，该方法包括：
S101、社区运营中心服务器通过闸机设备获取人脸数据；
当用户出入小区时需要通过智慧闸机，闸机具备人脸识别功能和对讲功能，可采集人脸，并根据外部控制信号自动开或关。
S102、对所述人脸进行识别，当识别出所述人脸数据不在社区运营中心服务器白名单内时，所述社区运营中心服务器对人脸对应的用户进行陌生人信息登记；
其中，对人脸识别的方法如下：
将人脸图片进行灰度化，并利用方向梯度直方图(Histogram of OrientedGradients,HOG)进行人脸轮廓确认；
利用面部特征点估计(Face Landmark Estimation,FLE)算法进行68个人脸特征点识别；面部特征点估计算法是由Vahid Kazemi和Josephine Sullivan在2014年发明的方法，其基本思路是采集68个人脸上普遍存在的特征点(landmark)，例如下巴轮廓17个点，左眉毛5个点，左眼6个点等，属于现有技术，本发明实施例对此不再累述。将上述人脸特征点放入深度卷积神经网络，生成128个测量值，并在数据库中进行测量值匹配，获取待测人脸与预存的多个样本人脸的欧氏距离值；当识别出该68个特征点之后，需要进行AI识别，即加载一张样本的人脸图像、加载同一个人的另一张照片，加载另一个人的照片，通过深度卷积神经网络进行测量，生成128个测量值，并利用欧式距离公式计算样本照片与待测人脸照片的欧氏距离；通过比较该欧式距离值的大小，若所述欧式距离低于预设阈值，则匹配成功。若高于预设阈值，则匹配不成功。
若与本地保存的白名单中的图像匹配均不成功，则确定该用户并不是本小区的住户或业主，需要进行陌生人登记，陌生人登记可以人工登记或采集身份信息等方式。
S103、所述社区运营中心服务器设置电子围栏，并且通过设置在社区内的多个监控设备对所述用户的移动轨迹进行追踪；
在识别出该用户为陌生人后，需要进行活动范围的限制，即通过电子围栏的方式进行监控。
电子围栏是一种虚拟围栏，常用于机器人定位与导航领域，其作用是设置一个虚拟的区域，移动机器人在采用SLAM或VSLAM导航的过程中不允许超过该区域，而本发明实施例中的电子围栏，则强调在小区内部地图中设置一个虚拟的区域，若用户在该区域范围内会被认定为安全，若超过该区域，则有可能出现不安全因素，例如较为私密的楼宇、物业办公室，社区图书馆等，该场所不允许小区以外的人员进入，一般会用横幅进行警示，但对于身份可疑的人员而言，这一举措尚不足够安全，需要进行更进一步的安全策略。
对于本发明实施例而言，电子围栏可以通过监控设备来实现，每一台监控设备固定在小区内部的某一个特定位置，并进行编号，每一台监控设备均有特定的采集范围，因此，可以在地图上进行标记，例如01号监控设备位于小区大门，02号位于小区游泳池等，不同的监控设备具备特定的位置和特定的空间采集范围，则不同的监控设备的组合可形成一个特定的、封闭的电子围栏区域，例如，01、02、03、04号监控设备可组成一个局部区域的电子围栏，该电子围栏的范围为一个弧形(假定监控设备可以360度采集各区域图像)，内部包括小区游泳池、小区游乐场所、小区篮球场等。若用户位于该区域的监控设备采集范围内则证明该用户位于电子围栏内，若用户没有位于该区域的任一监控设备采集范围内，则确定该用户在电子围栏之外。
S104、当所述用户的移动轨迹超过所述电子围栏的范围时，所述社区运营中心服务器将所述用户的定位信息共享至所述物业人员手持终端。
若该用户超过了电子围栏的范围，则认定该用户轨迹较为可疑，需要将该用户的定位信息实时共享至物业管理人员，以避免有诸如偷盗等事件的发生。
此外，定位信息可以是该用户的地图的移动轨迹或该用户的人脸采集画面，通过用户的人脸采集和其所处的背景环境可推测出该用户的具体位置。
可选地，在所述社区运营中心服务器将所述用户的定位信息共享至所述物业人员手持终端之后，所述方法还包括：
持续对所述用户进行轨迹追踪；
预测出所述用户即将靠近所述社区的涉密地段范围，生成预警消息，并发送至离所述涉密地段最近的物业终端，以便进行人工劝阻。涉密地段包括小区楼宇、物业办公室、儿童游乐场所等严格把控外人出入的场所。
其中，预测出所述用户即将靠近所述社区的涉密地段范围，具体可以为：
获取所述用户的行走路线、方向及速度；
将所述用户的移动轨迹在地图上进行标识；
根据当前用户的移动方向及移动速度，在所述地图上模拟出一条所述用户的预测路线图，并基于所述预测路线图，开启所述预测路线监控范围内的监控设备，对所述用户进行轨迹追踪；
确定所述用户在下一时间段的预测路线到达所述涉密地段的范围。
可选地，若所述用户携带有准入证明，准入证明可以是临时出入证，例如二维码等形式，则所述方法还包括：
基于所述准入证明，生成所述用户的预期移动轨迹，所述准入证明包含小区内住户的具体地址；例如，可以根据起点和终点测算出几条预期的移动轨迹，用户的目的地是3单元201号房间，则用户的预期移动轨迹终点为3单元，其移动的方向固定。
对所述用户进行轨迹追踪，若所述用户的实际轨迹与多条预期移动轨迹差距大于预设阈值(例如偏离度大于某一阈值)，生成预警提示，并将所述预警提示消息发送至距离所述用户最近的物业人员手持终端上。
此外，为了防止出现小内儿童拐卖等现象发生，不仅需要监控该用户的移动轨迹，还需要进行人脸组合识别，即陌生人-儿童的人脸识别，若该陌生人和儿童至少在三个分布在不同位置的监控设备采集到在同一张照片中，从概率上讲，有可能构成引诱、拐卖儿童等危险行为。
该方法具体如下：
通过第一监控设备采集第一多个人脸的照片，所述第一多个人脸的照片中至少包含所述用户的人脸；
对所述第一多个人脸的照片进行人脸识别，确定除所述用户以外的第二用户的身份；
若所述第二用户年龄低于预设阈值，则进行第一次照片标记；
持续对所述用户的移动轨迹进行监控，当所述用户位于第二监控设备的采集范围时，通过所述第二监控设备采集第二多个人脸的照片，所述第二多个人脸的照片中至少包含所述用户的人脸；
对所述第二多个人脸的照片进行人脸识别，若所述照片中包含所述第二用户的人脸图像，则进行第二次照片标记；
持续对所述用户的移动轨迹进行监控，当所述用户位于第三监控设备的采集范围时，通过所述第三监控设备采集第三多个人脸的照片，所述第三多个人脸的照片中至少包含所述用户的人脸；
对所述第三多个人脸的照片进行人脸识别，若所述照片中包含所述第二用户的人脸图像，则进行第三次照片标记；
生成预警消息，并发送至离所述用户轨迹最近的物业人员手持设备上，所述预警消息中包含了上述标记的三次照片，以使物业人员进行人工问询。
通过本发明实施例提供的方法，为防止身份可疑的人在社区内进行不轨活动，社区运营中心服务器首先通过闸机设备识别用户身份，其次识别该用户移动轨迹是否超出了电子(虚拟)围栏范围，并在超过之后开启数据共享至物业人员，以进行定点监控，最大程度保障了社区的安全。
以上仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种智慧社区的数据共享方法，其特征在于，包括：
社区运营中心服务器通过闸机设备获取人脸数据；
对所述人脸进行识别，当识别出所述人脸数据不在社区运营中心服务器白名单内时，所述社区运营中心服务器对人脸对应的用户进行陌生人信息登记；
所述社区运营中心服务器设置电子围栏，并且通过设置在社区内的多个监控设备对所述用户的移动轨迹进行追踪；
当所述用户的移动轨迹超过所述电子围栏的范围时，所述社区运营中心服务器将所述用户的定位信息共享至所述物业人员手持终端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述社区运营中心服务器将所述用户的定位信息共享至所述物业人员手持终端之后，所述方法还包括：
持续对所述用户进行轨迹追踪；
预测出所述用户即将靠近所述社区的涉密地段范围，生成预警消息，并发送至离所述涉密地段最近的物业终端，以便进行人工劝阻。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测出所述用户即将靠近所述社区的涉密地段范围，包括：
获取所述用户的行走路线、方向及速度；
将所述用户的移动轨迹在地图上进行标识；
根据当前用户的移动方向及移动速度，在所述地图上模拟出一条所述用户的预测路线图，并基于所述预测路线图，开启所述预测路线监控范围内的监控设备，对所述用户进行轨迹追踪；
确定所述用户在下一时间段的预测路线到达所述涉密地段的范围。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，若所述用户携带有准入证明，则所述方法还包括：
基于所述准入证明，生成所述用户的预期移动轨迹，所述准入证明包含小区内住户的具体地址；
对所述用户进行轨迹追踪，若所述用户的实际轨迹与预期移动轨迹差距大于预设阈值，生成预警提示，并将所述预警提示消息发送至距离所述用户最近的物业人员手持终端上。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸进行识别，包括：
将人脸图片进行灰度化，并利用方向梯度直方图HOG进行人脸轮廓确认；
利用面部特征点估计FLE算法进行68个人脸特征点识别；
将上述人脸特征点放入深度卷积神经网络，生成128个测量值，并在数据库中进行测量值匹配，获取待测人脸与预存的多个样本人脸的欧氏距离值；
若所述欧式距离低于预设阈值，则匹配成功。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过第一监控设备采集第一多个人脸的照片，所述第一多个人脸的照片中至少包含所述用户的人脸；
对所述第一多个人脸的照片进行人脸识别，确定除所述用户以外的第二用户的身份；
若所述第二用户年龄低于预设阈值，则进行第一次照片标记；
持续对所述用户的移动轨迹进行监控，当所述用户位于第二监控设备的采集范围时，通过所述第二监控设备采集第二多个人脸的照片，所述第二多个人脸的照片中至少包含所述用户的人脸；
对所述第二多个人脸的照片进行人脸识别，若所述照片中包含所述第二用户的人脸图像，则进行第二次照片标记；
持续对所述用户的移动轨迹进行监控，当所述用户位于第三监控设备的采集范围时，通过所述第三监控设备采集第三多个人脸的照片，所述第三多个人脸的照片中至少包含所述用户的人脸；
对所述第三多个人脸的照片进行人脸识别，若所述照片中包含所述第二用户的人脸图像，则进行第三次照片标记；
生成预警消息，并发送至离所述用户轨迹最近的物业人员手持设备上，所述预警消息中包含了上述标记的三次照片，以使物业人员进行人工问询。
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