CN113052726B - 一种基于云计算的智慧社区物业服务系统 - Google Patents

一种基于云计算的智慧社区物业服务系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113052726B
CN113052726B CN202110316357.0A CN202110316357A CN113052726B CN 113052726 B CN113052726 B CN 113052726B CN 202110316357 A CN202110316357 A CN 202110316357A CN 113052726 B CN113052726 B CN 113052726B
Authority
CN
China
Prior art keywords
property
borrowing
management module
image
personnel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110316357.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113052726A (zh
Inventor
周虹妤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangxi Kaihe Real Estate Group Co ltd
Original Assignee
Guangxi Kaihe Real Estate Group Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangxi Kaihe Real Estate Group Co ltd filed Critical Guangxi Kaihe Real Estate Group Co ltd
Priority to CN202110316357.0A priority Critical patent/CN113052726B/zh
Publication of CN113052726A publication Critical patent/CN113052726A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113052726B publication Critical patent/CN113052726B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/16—Real estate
    • G06Q50/163—Real estate management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/38—Payment protocols; Details thereof
    • G06Q20/40—Authorisation, e.g. identification of payer or payee, verification of customer or shop credentials; Review and approval of payers, e.g. check credit lines or negative lists
    • G06Q20/401—Transaction verification
    • G06Q20/4014—Identity check for transactions
    • G06Q20/40145—Biometric identity checks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供了一种基于云计算的智慧社区物业服务系统，客户端、云服务器和物业管理端；所述客户端用于居民输入借用需求信息；所述云服务器用于存储所述借用需求信息，并将所述借用需求信息传输至所述物业管理端；所述物业管理端用于接收所述借用需求信息，所述物业管理端用于将物业管理人员对所述借用需求信息进行处理得到的处理结果发送云服务器。本发明的物业服务系统，居民通过客户端将借用需求消息发送至云服务器，云服务器再将需求消息发送至物业管理端，然后物业管理端的人员就可以对所述借用需求消息进行处理，使得居民可以随时随地很方便地向物业借用工具，而物业也可以对借用事件进行记录，可以有效地避免工具遗失。

Description

一种基于云计算的智慧社区物业服务系统
技术领域
本发明涉及物业服务领域，尤其涉及一种基于云计算的智慧社区物业服务系统。
背景技术
得益于云计算技术的发展，现在许多社区的都已经采用物业在线服务系统，大部分物业需求都可以在线上完成。现有的物业服务系统一般都只包含缴费功能和通知功能。当居民需要向物业借用工具，例如人字梯等工具时，只能通过电话询问或亲自跑去物业中心询问，很不方便，另外，物业方面对工具的借用往往也仅是手工记录甚至连手工记录都没有，工具遗失的话也不好找回。
发明内容
鉴于上述问题，本发明的目的在于提供一种基于云计算的智慧社区物业服务系统。
本发明提供了一种基于云计算的智慧社区物业服务系统，其包括客户端、云服务器和物业管理端；
所述客户端用于居民输入借用需求信息，并将所述借用需求信息发送至所述云服务器；
所述云服务器用于存储所述借用需求信息，并将所述借用需求信息传输至所述物业管理端；
所述物业管理端用于接收所述借用需求信息，并向物业管理人员展示所述借用需求信息，所述物业管理端用于将物业管理人员对所述借用需求信息进行处理得到的处理结果发送云服务器。
所述云服务器用于将所述处理结果发送至所述客户端。
优选地，所述客户端包括网页端和APP端。
优选地，所述客户端包括借用模块；
所述借用模块用于居民输入借用需求信息，并将所述借用需求信息发送至所述云服务器。
优选地，所述物业管理端包括借用管理模块；
所述借用管理模块用于物业管理人员对所述借用需求信息进行处理，所述借用管理模块将处理结果发送至所述云服务器。
优选地，所述客户端还包括缴费模块和通知模块；
所述缴费模块用于居民对社区生活费用进行缴纳；
所述通知模块用于向居民展示物业管理中心推送的通知消息。
优选地，所述物业管理端还包括缴费管理模块和通知管理模块；
所述缴费管理模块用于对所述社区生活费用进行管理；
所述通知管理模块用于对所述通知消息进行管理。
优选地，所述社区生活费用包括物业管理费和停车费；
所述通知消息包括公告消息和缴费通知消息。
优选地，所述对所述社区生活费用进行管理，包括：
计算所述社区生活费用的应缴纳金额，并将所述应缴纳金额发送至所述云服务器。
优选地，所述对所述通知消息进行管理，包括：
输入待通知消息，并将所述待通知消息发送至所述云服务器。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明的物业服务系统，居民通过客户端将借用需求消息发送至云服务器，云服务器再将需求消息发送至物业管理端，然后物业管理端的人员就可以对所述借用需求消息进行处理，使得居民可以随时随地很方便地向物业借用工具，而物业也可以对借用事件进行记录，可以有效地避免工具遗失。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1，为本发明一种基于云计算的智慧社区物业服务系统的一种示例性实施例图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种基于云计算的智慧社区物业服务系统，其包括客户端、云服务器和物业管理端；
所述客户端用于居民输入借用需求信息，并将所述借用需求信息发送至所述云服务器；
所述云服务器用于存储所述借用需求信息，并将所述借用需求信息传输至所述物业管理端；
所述物业管理端用于接收所述借用需求信息，并向物业管理人员展示所述借用需求信息，所述物业管理端用于将物业管理人员对所述借用需求信息进行处理得到的处理结果发送云服务器。
所述云服务器用于将所述处理结果发送至所述客户端。
优选地，所述客户端包括网页端和APP端。
优选地，所述客户端包括借用模块；
所述借用模块用于居民输入借用需求信息，并将所述借用需求信息发送至所述云服务器。
优选地，所述借用需求信息包括需要借用的工具、借用时间段和借用人员的身份信息。
优选地，所述物业管理端包括借用管理模块：
所述借用管理模块用于物业管理人员对所述借用需求信息进行处理，所述借用管理模块将处理结果发送至所述云服务器。
优选地，所述对借用需求信息进行处理，包括：
对所述借用需求消息进行审核，获得处理结果：
所述审核包括：
基于所述借用人员的身份信息判断所述借用人员是否具有借用资格，若是，则判断需要借用的工具是否处于可出借状态，若否，则判定所述借用需求信息没有通过审核；
若居民需要借用的工具处于可出借状态，则判断所述借用需求信息中包含的借用时间段是否处于工具的可出借时间段范围，若是，则判定所述借用需求信息没有通过审核；
若居民需要借用的工具不处于可出借状态，则判定所述借用需求信息没有通过审核；
所述处理结果包括所述借用需求信息通过审核或所述借用需求信息没有通过审核。
优选地，对借用需求信息进行处理还包括：
若所述借用人员具有借用资格，但是所述需要借用的工具处于不可出借状态，则将为所述借用人员预约借用所述需要借用的工具，并将预约结果发送至所述云服务器。
优选地，所述服务器在接收到所述处理结果后，对所述处理结果进行存储，并将所述处理结果发送至所述客户端。
优选地，所述借用管理模块还用于物业管理人员输入借用记录，并将所述借用记录发送至所述云服务器进行存储；
所述借用记录包括居民借用的工具的类型、出借时间、借用的居民的身份信息、住址信息和联系方式。
优选地，所述借用管理模块还用于对历史借用记录进行查询以及对历史借用记录进行修改。
优选地，所述客户端还包括缴费模块和通知模块；
所述缴费模块用于居民对社区生活费用进行缴纳；
所述通知模块用于向居民展示物业管理中心推送的通知消息。
优选地，所述物业管理端还包括缴费管理模块和通知管理模块；
所述缴费管理模块用于对所述社区生活费用进行管理；
所述通知管理模块用于对所述通知消息进行管理。
优选地，所述社区生活费用包括物业管理费和停车费；
所述通知消息包括公告消息和缴费通知消息。
优选地，所述对所述社区生活费用进行管理，包括：
计算所述社区生活费用的应缴纳金额，并将所述应缴纳金额发送至所述云服务器。所述应缴纳金额包括应缴纳的物业管理费的金额和应缴纳的停车费的金额。
优选地，所述对所述通知消息进行管理，包括：
输入待通知消息，并将所述待通知消息发送至所述云服务器。待通知消息包括公告消息、失物招领消息等。
优选地，所述物业管理端还包括权限验证模块，所述权限验证模块用于在物业管理人员操作所述借用管理模块或缴费管理模块或通知管理模块前，判断所述物业管理人员是否具有借用管理模块或缴费管理模块或通知管理模块的操作权限，若是，则允许所述物业管理人员操作其具有操作权限的模块，若否，则不允许所述物业管理人员进行任何操作。
优选地，所述判断所述物业管理人员是否具有借用管理模块或缴费管理模块或通知管理模块的操作权限，包括：
获取所述物业管理人员的人脸图像；
将所述人脸图像分别与所有具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像、所有具有缴费管理模块的操作权限的人员的脸部图像、所有具有通知管理模块的操作权限的人员的脸部图像进行匹配，
若所述物业管理人员的脸部图像与所有具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像匹配成功，则表示所述物业管理人员具有操作借用管理模块的权限；
若所述物业管理人员的脸部图像与所有具有缴费管理模块的操作权限的人员的脸部图像匹配成功，则表示所述物业管理人员具有操作缴费管理模块的权限；
若所述物业管理人员的脸部图像与所有具有通知管理模块的操作权限的人员的脸部图像匹配成功，则表示所述物业管理人员具有操作通知管理模块的权限。
具有操作权限的人员的脸部图像存储在物业管理端，以及在云服务器对所述脸部图像进行备份。
优选地，将所述物业管理人员的人脸图像与所述所有具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像进行匹配，包括：
使用同一特征提取方法分别提取所述物业管理人员的人脸图像的特征数据spdata1和每一个具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像的特征数据hspdatai，i表示第i幅具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像；
计算spdata1和hspdatai之间的相似度，若所述相似度大于预设的相似度阈值，则表示所述物业管理人员的人脸图像与所述所有具有缴费管理模块的操作权限的人员的脸部图像匹配成功。
所述物业管理人员的脸部图像与所有具有缴费管理模块的操作权限的人员的脸部图像进行匹配的方式、所述物业管理人员的脸部图像与所有具有通知管理模块的操作权限的人员的脸部图像进行匹配的方式均与上述所述物业管理人员的脸部图像与所有具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像进行匹配的方式相同，这里不再赘述。
优选地，所述特征提取方法包括：
对待进行特征提取的人脸图像进行灰度化处理，获得灰度化图像；
对所述灰度化图像进行降噪处理，获得降噪图像；
对所述降噪图像进行图像增强处理，获得处理图像；
使用sift算法对所述处理图像进行特征提取，获得特征数据。
优选地，所述对所述人脸图像进行灰度化处理，获得灰度化图像，包括：
使用下述公式对所述人脸图像进行初步灰度化处理：
cf(u)＝w1R(u)+w2G(u)+w2B(u)
式中，u表示人脸图像中的像素点，R(u)、G(u)、B(u)分别表示u在RGB颜色空间中的红色分量、绿色分量和蓝色分量的值，w1、w2、w3表示预设的权重系数，w1+w2+w3＝1，cf(u)表示对u进行初步灰度化处理的结果；
对人脸图像中的所有像素点均进行上述初步灰度化处理，获得初步灰度化图像；
对于初步灰度化图像中的像素点，进行下述调整处理：
Figure BDA0002991469320000061
式中，vg表示基准像素点，v表示所述初步灰度化图像中的像素点，L(v)、a(v)、b(v)分别表示v在所述人脸图像对应的像素点在Lab颜色模型中的L、a、b三种分量的值，L(nei)、a(nei)、b(nei)分别表示v的8邻域中的像素点在所述人脸图像对应的像素点在Lab颜色模型中的L、a、b三种分量的值的均值；L(vg)、a(vg)、b(vg)分别表示vg在所述人脸图像对应的像素点在Lab颜色模型中的L、a、b三种分量的值，L(neig)、a(neig)、b(neig)分别表示vg的8邻域中的像素点在所述人脸图像对应的像素点在Lab颜色模型中的L、a、b三种分量的值的均值；cf(vg)表示vg在所述初步灰度化图像中的灰度值；df(v)表示v在最终获得的灰度图像中的灰度值；
所述基准像素点的获取方式如下：
对所述初步灰度化图像中的像素点的灰度值从高到低进行排序，存入集合pU，pU中的像素点编号越小，像素值越大；
对pU中的第1个像素点进行噪点判断，判断其是否为噪点，若否，则将其作为基准像素点，若是，则对第2个像素点进行噪点判断，判断其是否为噪点，若否则将其作为基准像素点，
以此类推，找到pU中编号最小的非噪点像素点，并将其作为基准像素点。
本发明上述实施例，在对人脸图像进行初步灰度化处理后，还创造性地设置了调整处理的过程，有利于在得到的灰度化图像中保留更多的图像信息，从而为后续的图像识别提供更质量更高的灰度化图像，增强图像识别的准确性，从而提高本发明的物业管理端的安全性。
在调整处理时，通过将当前进行调整处理的像素点与基准像素点进行对比，并以两者在Lab颜色模型中的差异进行对比的项目，从而使得调整处理后的获得的灰度化图像能够尽可能多地保留人脸图像中各个像素点之间的差异信息，因为传统的灰度化过程，像素点的3个特征值被合成1个，像素点之间的差异变小，从而导致信息量降低。
在选取基准像素点时，主要是为了选取像素值尽可能大，但却不是噪点的像素点，而对像素点的像素值进行排序，则是能够避免对所有的像素点进行噪点检测，从而提高基准像素点选取的速度。而且还能够避免噪点对调整处理的影响，因为噪点的像素值不正确，作为基准像素点，会影响处理结果的准确性。
优选地，对于初步灰度化图像中的像素点，通过下述方式判断其是否为噪点：
判断所述像素点是否为边缘像素点，若是，则表示所述像素点不是噪点，若否，则对所述像素点进行下述判断：
Figure BDA0002991469320000071
式中，pidx(w)表示像素点w的判断指数，若pidx(w)大于预设的判断阈值，则表示所述像素点w为噪点，若pidx(w)小于等于预设的判断阈值，则表示所述像素点w不是噪点，cf(w)表示w在初步灰度化图像中的灰度值，Uw表示w的8邻域中的像素点的集合，x表示Uw中的元素，h(w,x)表示w和x之间的空间距离，dUw表示Uw中的元素与w之间的距离的方差，cf(x)表示x在初步灰度化图像中的灰度值，fUw表示Uw中的元素与w之间的像素值的差的绝对值的方差。
本发明上述实施方式，在判断是否为噪点时需要先判断其是否为边缘像素点，然后再对其进行下一步的判断，从而能够避免误将边缘像素点认为是噪点，而在进行下一步判断时，并不是直接将当前判断的像素点与某个阈值进行比较，这种比较方式，容易将未能正确识别为边缘像素点的像素点误认为是噪点，从而导致噪点识别不准确。因为进行边缘像素点识别时，往往不能将所有的边缘像素点识别出来，存在个别的未能够正确识别的边缘像素点，由于图像边缘细节看重的是全局的边缘细节，因此，个别未能正确识别的边缘像素点并不会对图像边缘识别造成较大的影响，但是，在本申请不同，本申请是要选取基准像素点，只选取1个像素点，因此，需要正确地识别像素点，避免误将未能正确识别的边缘像素点作为噪点。通过将当前判断的像素点与其8邻域中的像素点的加权值进行比较，从而能够很好地适应不同的像素点情况，能够自适应为不同位置的像素点获取不同的判断指数，然后再对判断指数进行判断，从而实现正确地对像素点是否为噪点进行识别。
优选地，所述对所述降噪图像进行图像增强处理，获得处理图像，包括：
对所述人脸图像进行肤色识别，获取所述人脸图像中包含的皮肤像素点；
将所述皮肤像素点在所述降噪图像中对应的像素点记为jpnode，对于jpnode，使用下述方式对其进行增强处理：
若g(jpnode)≥aveg，则不对其进行增强处理，aveg表示所有的皮肤像素点在降噪图像中对应的像素点的像素值的均值，g(jpnode)表示jpnode的像素值；
若g(jpnode)＜aveg，则使用下述方式对其进行增强处理：
若
Figure BDA0002991469320000081
则使用下述公式对降噪图像进行增强处理：
Figure BDA0002991469320000082
若
Figure BDA0002991469320000083
使用下述公式对降噪图像进行增强处理：
Figure BDA0002991469320000084
式中，cthr表示预设的比较阈值，contrv表示预设的控制参数，vnei(jpnode)表示jpnode的k×k范围内的邻居像素点的像素值的均值，stg(jpnode)表示对jpnode进行增强处理的结果，nofUjpnode表示Ujpnode中包含的元素的总数，Ujpnode表示以jpnode为中心的，不同大小的邻域正方形的边长的集合；c表示Ujpnode中的元素；avegc(jpnode)表示以jpnode为中心的，c×c大小的邻域正方形内的所有像素点的像素值的均值。
本发明上述实施例，对降噪图像进行增强处理，有利于提高亮度较暗的像素点的像素值，从而避免由于亮度不均匀导致sift算法获取到不准确的特征数据，导致图像匹配失败，影响用户体验，以及影响本申请的物业服务系统的处理速度。
具体地，在对降噪图像中的像素点进行增强处理前，先对降噪图像中的像素点是否为皮肤像素点进行判断，从而能够极大地降低参与增强处理的像素点的数量，提高增强处理的速度。对于降噪图像中的像素点，若其在人脸图像有对应的皮肤像素点，则对其进行增强处理，若没有，则不对其进行增强处理。因为特征数据提取主提取皮肤像素点的包含的特征数据，而其他的像素点所包含的数据则是无用的数据。从而提高了增强处理的速度。
另外，在进行增强处理时，先进行了像素值与aveg的比较，然后再进行下一步的判断，从而避免对像素值较大的像素点进行增强处理，导致增强处理的效果达不到预期，有效提高增强处理的准确性。
对于像素值较小的像素点，对其与邻域像素点之间关系设置了不同的处理函数，使得处理更具有针对性，有效地提高了增强处理的准确性。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明的物业服务系统，居民通过客户端将借用需求消息发送至云服务器，云服务器再将需求消息发送至物业管理端，然后物业管理端的人员就可以对所述借用需求消息进行处理，由于设置了云服务器，居民可以随时随地很方便地向物业借用工具，而物业也可以对借用事件进行记录，可以有效地避免工具遗失。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变形，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种基于云计算的智慧社区物业服务系统，其特征在于，其包括客户端、云服务器和物业管理端；
所述客户端用于居民输入借用需求信息，并将所述借用需求信息发送至所述云服务器；
所述云服务器用于存储所述借用需求信息，并将所述借用需求信息传输至所述物业管理端；
所述物业管理端用于接收所述借用需求信息，并向物业管理人员展示所述借用需求信息，所述物业管理端用于将物业管理人员对所述借用需求信息进行处理得到的处理结果发送云服务器；
所述云服务器用于将所述处理结果发送至所述客户端；
所述物业管理端还包括权限验证模块，所述权限验证模块用于在物业管理人员操作所述借用管理模块或缴费管理模块或通知管理模块前，判断所述物业管理人员是否具有借用管理模块或缴费管理模块或通知管理模块的操作权限，若是，则允许所述物业管理人员操作其具有操作权限的模块，若否，则不允许所述物业管理人员进行任何操作；
所述判断所述物业管理人员是否具有借用管理模块或缴费管理模块或通知管理模块的操作权限，包括：
获取所述物业管理人员的人脸图像；
将所述人脸图像分别与所有具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像、所有具有缴费管理模块的操作权限的人员的脸部图像、所有具有通知管理模块的操作权限的人员的脸部图像进行匹配，
若所述物业管理人员的脸部图像与所有具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像匹配成功，则表示所述物业管理人员具有操作借用管理模块的权限；
若所述物业管理人员的脸部图像与所有具有缴费管理模块的操作权限的人员的脸部图像匹配成功，则表示所述物业管理人员具有操作缴费管理模块的权限；
若所述物业管理人员的脸部图像与所有具有通知管理模块的操作权限的人员的脸部图像匹配成功，则表示所述物业管理人员具有操作通知管理模块的权限；
将所述物业管理人员的人脸图像与所述所有具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像进行匹配，包括：
使用同一特征提取方法分别提取所述物业管理人员的人脸图像的特征数据spdata1和每一个具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像的特征数据hspdatai，i表示第i幅具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像；
计算spdata1和hspdatai之间的相似度，若所述相似度大于预设的相似度阈值，则表示所述物业管理人员的人脸图像与所述所有具有缴费管理模块的操作权限的人员的脸部图像匹配成功；
所述特征提取方法包括：
对待进行特征提取的人脸图像进行灰度化处理，获得灰度化图像；
对所述灰度化图像进行降噪处理，获得降噪图像；
对所述降噪图像进行图像增强处理，获得处理图像；
使用sift算法对所述处理图像进行特征提取，获得特征数据；
所述对所述人脸图像进行灰度化处理，获得灰度化图像，包括：
使用下述公式对所述人脸图像进行初步灰度化处理：
cf(u)＝w1R(u)+w2G(u)+w2B(u)
式中，u表示人脸图像中的像素点，R(u)、G(u)、B(u)分别表示u在RGB颜色空间中的红色分量、绿色分量和蓝色分量的值，w1、w2、w3表示预设的权重系数，w1+w2+w3＝1，cf(u)表示对u进行初步灰度化处理的结果；
对人脸图像中的所有像素点均进行上述初步灰度化处理，获得初步灰度化图像；
对于初步灰度化图像中的像素点，进行下述调整处理：
Figure FDA0003246422630000021
式中，vg表示基准像素点，v表示所述初步灰度化图像中的像素点，L(v)、a(v)、b(v)分别表示v在所述人脸图像对应的像素点在Lab颜色模型中的L、a、b三种分量的值，L(nei)、a(nei)、b(nei)分别表示v的8邻域中的像素点在所述人脸图像对应的像素点在Lab颜色模型中的L、a、b三种分量的值的均值；L(vg)、a(vg)、b(vg)分别表示vg在所述人脸图像对应的像素点在Lab颜色模型中的L、a、b三种分量的值，L(neig)、a(neig)、b(neig)分别表示vg的8邻域中的像素点在所述人脸图像对应的像素点在Lab颜色模型中的L、a、b三种分量的值的均值；cf(vg)表示vg在所述初步灰度化图像中的灰度值；df(v)表示v在最终获得的灰度图像中的灰度值；
所述基准像素点的获取方式如下：
对所述初步灰度化图像中的像素点的灰度值从高到低进行排序，存入集合pU，pU中的像素点编号越小，像素值越大；
对pU中的第1个像素点进行噪点判断，判断其是否为噪点，若否，则将其作为基准像素点，若是，则对第2个像素点进行噪点判断，判断其是否为噪点，若否则将其作为基准像素点，
以此类推，找到pU中编号最小的非噪点像素点，并将其作为基准像素点。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的智慧社区物业服务系统，其特征在于，所述客户端包括网页端和APP端。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的智慧社区物业服务系统，其特征在于，所述客户端包括借用模块；
所述借用模块用于居民输入借用需求信息，并将所述借用需求信息发送至所述云服务器。
4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的智慧社区物业服务系统，其特征在于，所述物业管理端包括借用管理模块；
所述借用管理模块用于物业管理人员对所述借用需求信息进行处理，所述借用管理模块将处理结果发送至所述云服务器。
5.根据权利要求3所述的一种基于云计算的智慧社区物业服务系统，其特征在于，所述客户端还包括缴费模块和通知模块；
所述缴费模块用于居民对社区生活费用进行缴纳；
所述通知模块用于向居民展示物业管理中心推送的通知消息。
6.根据权利要求5所述的一种基于云计算的智慧社区物业服务系统，其特征在于，所述物业管理端还包括缴费管理模块和通知管理模块；
所述缴费管理模块用于对所述社区生活费用进行管理；
所述通知管理模块用于对所述通知消息进行管理。
7.根据权利要求6所述的一种基于云计算的智慧社区物业服务系统，其特征在于，所述社区生活费用包括物业管理费和停车费；
所述通知消息包括公告消息和缴费通知消息。
8.根据权利要求6所述的一种基于云计算的智慧社区物业服务系统，其特征在于，所述对所述社区生活费用进行管理，包括：
计算所述社区生活费用的应缴纳金额，并将所述应缴纳金额发送至所述云服务器。
9.根据权利要求6所述的一种基于云计算的智慧社区物业服务系统，其特征在于，所述对所述通知消息进行管理，包括：
输入待通知消息，并将所述待通知消息发送至所述云服务器。
CN202110316357.0A 2021-03-24 2021-03-24 一种基于云计算的智慧社区物业服务系统 Active CN113052726B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110316357.0A CN113052726B (zh) 2021-03-24 2021-03-24 一种基于云计算的智慧社区物业服务系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110316357.0A CN113052726B (zh) 2021-03-24 2021-03-24 一种基于云计算的智慧社区物业服务系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113052726A CN113052726A (zh) 2021-06-29
CN113052726B true CN113052726B (zh) 2021-10-15

Family

ID=76515557

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110316357.0A Active CN113052726B (zh) 2021-03-24 2021-03-24 一种基于云计算的智慧社区物业服务系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113052726B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114648215A (zh) * 2022-03-16 2022-06-21 广东博通新能源科技有限公司 一种基于物联网技术的能源管理系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110070495A (zh) * 2019-02-20 2019-07-30 北京字节跳动网络技术有限公司 图像的处理方法、装置和电子设备
CN110532993A (zh) * 2019-09-04 2019-12-03 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 一种人脸防伪方法、装置、电子设备及介质
CN110706294A (zh) * 2019-09-10 2020-01-17 武汉纺织大学 一种色纺织物颜色差异度检测方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102184479A (zh) * 2011-05-13 2011-09-14 石家庄供电公司 一种仓库工器具自动管理系统及方法
CN107833096A (zh) * 2014-08-25 2018-03-23 张琴 基于云服务的智慧生活圈电子商务系统及其工作方法
CN109637029A (zh) * 2018-11-01 2019-04-16 广东技术师范学院 一种小区物业工具租借系统
CN110705664A (zh) * 2019-10-15 2020-01-17 远大工控技术（杭州）有限公司 基于物联网rfid识别智能工具管理系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110070495A (zh) * 2019-02-20 2019-07-30 北京字节跳动网络技术有限公司 图像的处理方法、装置和电子设备
CN110532993A (zh) * 2019-09-04 2019-12-03 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 一种人脸防伪方法、装置、电子设备及介质
CN110706294A (zh) * 2019-09-10 2020-01-17 武汉纺织大学 一种色纺织物颜色差异度检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113052726A (zh) 2021-06-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111488756B (zh) 基于面部识别的活体检测的方法、电子设备和存储介质
CN110502592B (zh) 基于大数据分析技术的项目域主题分析系统
CN110147710B (zh) 人脸特征的处理方法、装置和存储介质
CN110390643B (zh) 一种车牌增强方法、装置及电子设备
CN110913243B (zh) 一种视频审核的方法、装置和设备
CN110969170B (zh) 一种图像主题色提取方法、装置及电子设备
CN111445058B (zh) 数据分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN107346310B (zh) 一种账号申诉处理方法及服务器
CN110633289A (zh) 一种车牌号确定方法、服务器及停车管理系统
CN109635625B (zh) 智能身份核验方法、设备、存储介质及装置
CN113052726B (zh) 一种基于云计算的智慧社区物业服务系统
CN110969642A (zh) 视频过滤方法、装置、电子设备及存储介质
CN111192150B (zh) 车辆出险代理业务的处理方法、装置、设备及存储介质
CN114627434B (zh) 一种基于大数据的汽车销售展厅客流识别系统
CN115115622B (zh) 一种冲压端子视觉检测装置
CN112565674A (zh) 一种可远程视频监控和控制的展厅中控系统
CN115116111B (zh) 抗扰动人脸活体检测模型训练方法、装置及电子设备
CN108205675B (zh) 一种车牌图像的处理方法以及设备
CN111986176B (zh) 一种裂纹图像识别方法、系统、终端及可读存储介质
CN112232338B (zh) 核保理赔过程的资料录入方法、装置、设备及存储介质
CN114359936A (zh) 答题卡填涂识别方法、模型构建方法、设备及存储介质
CN109635651B (zh) 一种基于图像识别的车辆定损方法、存储介质及服务器
CN114038046A (zh) 基于识别向量和融合特征的人脸图像质量分类方法
CN116152932A (zh) 活体检测方法以及相关设备
CN112699760A (zh) 一种脸部目标区域检测方法、装置和设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant