CN114363344B - 一种基于云计算的智能化社区服务管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云计算的智能化社区服务管理方法及系统，通过多个数据采集设备获取物业数据；将各个物业数据分流输入到多个处理服务器；处理服务器将各个物业数据进行逐帧目标检测云计算得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中，能够智能的根据云资源按照当前硬件资源利用的水平和硬件的剩余运算能力进行分配云资源，只根据概率保存目标出现的时间段的视频，减少了大量的物业数据使得服务器的存储压力，大大节省了服务器目标检测的数据标注成本，提高了检测的服务器整体的社区服务管理性能，避免了多视频的多个目标出现后的卡顿现象。
Description
技术领域
本公开属于云计算技术、物业管理技术领域，具体涉及一种基于云计算的智能化社区服务管理方法及系统。
背景技术
随着信息化的飞速发展，物业管理也逐步趋向于朝着信息化、智能化的方向发展，需要处理的数据越来越多,趋于海量的物业管理数据存储和处理所需要的计算成本也越来越大，尤其是对于智能化社区中的各种视频数据的处理和存储问题也越来越凸显。
目前一般采用云计算技术来解决海量的物业数据的处理和存储问题，云计算技术使用的软硬件系统一般是通过云资源调度算法将不同的硬件资源整合成一个统一的云平台，当物业使用的设备采集到的各种物业数据需要处理或者存储时，一般是通过云调度算法将云平台中的云资源按照当前硬件资源利用的水平和硬件的剩余运算能力进行分配云资源，但是由于小区内多个摄像头实时采集视频数据是连续不间断的，这种传统的云资源分配模式并不能很好的存储或者处理智能化社区中的各种视频数据。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于云计算的智能化社区服务管理方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
为了实现上述目的，根据本公开的一方面，提供一种基于云计算的智能化社区服务管理方法，所述方法包括以下步骤：
S100，通过多个数据采集设备分别获取各个物业数据；
S200，将各个物业数据分流输入到多个处理服务器；
S300，处理服务器将各个物业数据进行逐帧目标检测云计算得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中。
进一步地，所述方法运行在社区服务管理云平台中，社区服务管理云平台至少包括处理服务器、多个存储服务器、多个数据采集设备，处理服务器为安装有目标检测算法软件的服务器，用于对通过目标检测算法(例如滑动窗口目标检测算法、DDAOD算法或者Yolo算法)实时监测数据采集设备采集的视频数据中各个视频帧中的目标并进行目标跟踪；(所述目标为行人、车辆或者动物)；数据采集设备为小区内安装的多个用于采集视频数据的监控摄像头、仰拍摄像头、人脸识别扫码刷卡一体机、人脸识别终端或者楼宇可视对讲系统；存储服务器为安装有视频数据库的服务器，用于存储视频数据。
进一步地，在S100中，通过小区内安装的多个监控摄像头、仰拍摄像头、人脸识别扫码刷卡一体机、人脸识别终端或者楼宇可视对讲系统作为数据采集设备，将数据采集设备采集的视频数据作为物业数据。
优选地，物业数据为视频数据。
进一步地，在S200中，将各个物业数据分流输入到多个处理服务器的方法为：
S201，获取数据采集设备的数量n1，处理服务器的数量n2；计算数据采集设备到各个处理服务器的数据传输速率s和误码率d，设置变量i和j，i∈[1,n1]，j∈[1,n2]；
S202，记数据采集设备的集合为Com＝{compi}，compi表示集合Com中第i个数据采集设备，与compi通信的多个处理服务器的集合为Sei＝{seri,j}，seri,j表示集合Sei中与数据采集设备compi通信的第j个处理服务器；每个compi对应有一个与其通信连接的处理服务器集合Sei；
S203，通过以下公式依次计算所有数据采集设备到各个处理服务器的连通值：
其中，Vi,j表示第i个数据采集设备到第j个处理服务器的连通值，si,j是第i个数据采集设备到第j个处理服务器的数据传输速率，di,j是第i个数据采集设备到第j个处理服务器的误码率d，Mes(Sei,seri,j)表示第i个数据采集设备compi到集合Sei中除了第j个处理服务器之外的所有处理服务器的数据传输速率的算术平均值，exp为指数函数，seri,j∈Sei；
计算数据采集设备到各个处理服务器的连通值能够衡量出数据采集设备的当前时间点到在不同的数据传输速率和误码率的情况的通信连接连通性；
S204，计算数据采集设备compi的连通阈值th为：
选出数据采集设备compi到各个处理服务器的连通值中大于或等于连通阈值th的连通值记为优化连通值，选择所有优化连通值对应的处理服务器的集合为SEL，即，即采集设备compi到SEL中处理服务器的连通值均大于或等于连通阈值th；
S205，依次将集合Com中的各个数据采集设备采集到的物业数据分流输入到多个处理服务器，即，将compi所采集到的物业数据输入到compi对应的集合SEL中随机的一个处理服务器中。
进一步地，在S300中，处理服务器将各个物业数据进行逐帧目标检测云计算得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中的方法为：
S301，将各个处理服务器作为云计算的节点，将所有处理服务器的集合记为Se2＝{seri2}，seri2表示处理服务器集合Se2中序号为i2的处理服务器；
S302，集合Se2中，设处理服务器seri2有n3个数据采集设备将采集到的物业数据作为输入物业数据；处理服务器seri2通过目标检测算法对各个输入物业数据进行目标检测，对每个输入物业数据目标检测作为一个目标检测任务，则设seri2的目标检测任务的集合为TEi2＝{tei2,j2}，则tei2,j2为处理服务器集合Se2中序号为i2的处理服务器中第j2个目标检测任务，j2∈[1,n3]；
S303，通过贪婪算法，每次从集合TEi2中选择各个到seri2的连通值最大的数据采集设备作为目标检测设备(即，选择各个输入物业数据中对应的数据采集设备到处理服务器seri2的连通值最大的数据采集设备作为目标检测设备)；
S304，处理服务器seri2将目标检测设备的输入物业数据进行目标检测，当检测到目标时，进行目标跟踪与数据标注；记开始检测到目标的时间为t0，随后目标跟踪后消失的时间为t1,以时间段|t1-t0|为目标检测任务完成耗时TP，在时间t1后，将数据标注后的视频帧放入流媒体服务器发布出新的视频流，将新的视频流存储到存储服务器中；
S305，每隔时间间隔TP，计算所有数据采集设备到处理服务器seri2的连通值的算术平均值为MEAN；当有新的输入物业数据准备输入到处理服务器seri2时，判断该新的输入物业数据对应的数据采集设备的连通值是否大于MEAN，如果是则将新的输入物业数据作为一个目标检测任务加入到任务集合TEi2中，否则处理服务器seri2发出拒绝指令，该新的输入物业数据所对应的数据采集设备ConD接收到拒绝指令后，数据采集设备ConD与处理服务器seri2断开连接并且连接到处理服务器FNext；
S306，将数据采集设备ConD采集的输入物业数据作为一个目标检测任务加入到处理服务器FNext中的目标检测任务的集合TEi2；其中，FNext为集合Se2中除了处理服务器seri2以外的替换服务器，替换服务器为数据采集设备ConD到各个处理服务器的连通值中连通值最大的处理服务器；
S307，循环执行步骤S302到S306，实现处理服务器将各个物业数据进行逐帧目标检测云计算得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中，即集合Se2中每个处理服务器seri2都按照步骤S302到S306得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中。
进一步地，步骤S306还包括以下步骤：
以处理服务器FNext中的目标检测任务的集合TEi2为替代任务集合TEFNext；则当处理服务器FNext执行S303与S304时，即通过贪婪算法每次从集合TEFNext中选择各个输入物业数据中对应的数据采集设备到处理服务器FNext的连通值最大的数据采集设备作为目标检测设备；处理服务器FNext将目标检测设备的输入物业数据进行目标检测，当检测到目标时，进行目标跟踪与数据标注；记检测到目标的时间为t2，目标跟踪后消失的时间为t3,以时间段|t3-t2|为目标检测任务完成耗时TP2；在时间t3后，将数据标注后的视频帧放入流媒体服务器发布出新的视频流，将新的视频流存储到存储服务器中；
以TP2和TP的平均值为间隔时间TP3，每隔时间间隔TP3，计算所有数据采集设备到处理服务器FNext的连通值的算术平均值为MEAN2；当有新的输入物业数据准备输入到处理服务器FNext时，判断该新的输入物业数据对应的数据采集设备的连通值是否大于MEAN2，如果是则将新的输入物业数据作为一个目标检测任务加入到任务集合TEFNext中，否则处理服务器FNext发出拒绝指令，该新的输入物业数据所对应的数据采集设备ConD2接收到拒绝指令后，数据采集设备ConD2与处理服务器FNext断开连接并且连接到处理服务器FNext2；其中，FNext2为集合Se2中除了处理服务器FNext以外的第二替换服务器，第二替换服务器为数据采集设备ConD2到各个处理服务器的连通值中连通值最大的处理服务器。
进一步地，步骤S303还可以替换为以下步骤：
每次从集合TEi2中选择数据采集设备连接到seri2的连通值最大并且数据采集设备连接到seri2的误码率最小的数据采集设备作为目标检测设备，即，每次从集合TEi2中选择各个输入物业数据中对应的数据采集设备到处理服务器seri2的连通值最大并且数据采集设备到处理服务器seri2的误码率最小的数据采集设备作为目标检测设备。
本公开还提供了一种基于云计算的智能化社区服务管理系统，所述一种基于云计算的智能化社区服务管理系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述一种基于云计算的智能化社区服务管理方法中的步骤，所述一种基于云计算的智能化社区服务管理系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器、服务器集群，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：
物业数据采集单元，用于通过多个数据采集设备获取物业数据；
服务器分流单元，用于将各个物业数据分流输入到多个处理服务器；
云计算检测单元，用于处理服务器将各个物业数据进行逐帧目标检测云计算得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中。
本公开的有益效果为：本发明提供一种基于云计算的智能化社区服务管理方法及系统，能够智能的根据云资源按照当前硬件资源利用的水平和硬件的剩余运算能力进行分配云资源，只根据概率保存目标出现的时间段的视频，减少了大量的物业数据使得服务器的存储压力，能够在连通性最好的情况下，对服务器在保证目标检测性能，大大节省了服务器目标检测的数据标注成本，提高了检测的服务器整体的社区服务管理性能，避免了多视频的多个目标出现后的卡顿现象。
附图说明
通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本公开的上述以及其他特征将更加明显，本公开附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：
图1所示为一种基于云计算的智能化社区服务管理方法的流程图；
图2所示为一种基于云计算的智能化社区服务管理系统结构图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本公开的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本公开的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
如图1所示为一种基于云计算的智能化社区服务管理方法的流程图，下面结合图1来阐述根据本发明的实施方式的一种基于云计算的智能化社区服务管理方法，所述方法包括以下步骤：
S100，通过多个数据采集设备获取物业数据；
S200，将各个物业数据分流输入到多个处理服务器；
S300，处理服务器将各个物业数据进行逐帧目标检测云计算得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中。
进一步地，所述方法运行在社区服务管理云平台中，社区服务管理云平台至少包括处理服务器、多个存储服务器、多个数据采集设备，处理服务器为安装有目标检测算法软件的服务器，用于对通过目标检测算法(例如滑动窗口目标检测算法、DDAOD算法或者Yolo算法)实时监测数据采集设备采集的视频数据中各个视频帧中的目标并进行目标跟踪；(所述目标为行人、车辆或者动物)；数据采集设备为小区内安装的多个用于采集视频数据的监控摄像头、仰拍摄像头、人脸识别扫码刷卡一体机、人脸识别终端或者楼宇可视对讲系统；存储服务器为安装有视频数据库的服务器，用于存储视频数据。
优选地，在本公开的实施例中，一种基于云计算的智能化社区服务管理方法的C++语言的部分关键源代码如下：
进一步地，在S100中，通过小区内安装的多个监控摄像头、仰拍摄像头、人脸识别扫码刷卡一体机、人脸识别终端或者楼宇可视对讲系统作为数据采集设备，将数据采集设备采集的视频数据作为物业数据。
优选地，物业数据为视频数据。
进一步地，在S200中，将各个物业数据分流输入到多个处理服务器的方法为：
S201，获取数据采集设备的数量n1，处理服务器的数量n2；计算数据采集设备到各个处理服务器的数据传输速率s和误码率d，设置变量i和j，i∈[1,n1]，j∈[1,n2]；
S202，记数据采集设备的集合为Com＝{compi}，compi表示集合Com中第i个数据采集设备，与compi通信的多个处理服务器的集合为Sei＝{seri,j}，seri,j表示集合Sei中与数据采集设备compi通信的第j个处理服务器；每个compi对应有一个与其通信连接的处理服务器集合Sei；
S203，通过以下公式依次计算所有数据采集设备到各个处理服务器的连通值：
其中，Vi,j表示第i个数据采集设备到第j个处理服务器的连通值，si,j是第i个数据采集设备到第j个处理服务器的数据传输速率，di,j是第i个数据采集设备到第j个处理服务器的误码率d，Mes(Sei,seri,j)表示第i个数据采集设备compi到集合Sei中除了第j个处理服务器之外的所有处理服务器的数据传输速率的算术平均值，exp为指数函数，seri,j∈Sei；
计算数据采集设备到各个处理服务器的连通值能够衡量出数据采集设备的当前时间点到在不同的数据传输速率和误码率的情况的通信连接连通性；
S204，计算数据采集设备compi的连通阈值th为：
选出数据采集设备compi到各个处理服务器的连通值中大于或等于连通阈值th的连通值记为优化连通值，选择所有优化连通值对应的处理服务器的集合为SEL，即，即采集设备compi到SEL中处理服务器的连通值均大于或等于连通阈值th；
S205，依次将集合Com中的各个数据采集设备采集到的物业数据分流输入到多个处理服务器，即，将compi所采集到的物业数据输入到compi对应的集合SEL中随机的一个处理服务器中。
进一步地，在S300中，处理服务器将各个物业数据进行逐帧目标检测云计算得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中的方法为：
S301，将各个处理服务器作为云计算的节点，将所有处理服务器的集合记为Se2＝{seri2}，seri2表示处理服务器集合Se2中序号为i2的处理服务器；
S302，集合Se2中每个处理服务器seri2有n3个数据采集设备将采集到的物业数据作为输入物业数据；处理服务器seri2通过目标检测算法对各个输入物业数据进行目标检测，对每个输入物业数据目标检测作为一个目标检测任务，则设seri2的目标检测任务的集合为TEi2＝{tei2,j2}，则tei2,j2为处理服务器集合Se2中序号为i2的处理服务器中第j2个目标检测任务，j2∈[1,n3]；
S303，通过贪婪算法每次从集合TEi2中选择各个输入物业数据中对应的数据采集设备到处理服务器seri2的连通值最大的数据采集设备作为目标检测设备；
S304，处理服务器seri2将目标检测设备的输入物业数据进行目标检测，当检测到目标时，进行目标跟踪与数据标注；记检测到目标的时间为t0，目标跟踪后消失的时间为t1,以时间段|t1-t0|为目标检测任务完成耗时TP，在时间t1后，将数据标注后的视频帧放入流媒体服务器发布出新的视频流，将新的视频流存储到存储服务器中；
S305，每隔时间间隔TP，计算所有数据采集设备到处理服务器seri2的连通值的算术平均值为MEAN；当有新的输入物业数据准备输入到处理服务器seri2时，判断该新的输入物业数据对应的数据采集设备的连通值是否大于MEAN，如果是则将新的输入物业数据作为一个目标检测任务加入到任务集合TEi2中，否则处理服务器seri2发出拒绝指令，该新的输入物业数据所对应的数据采集设备ConD接收到拒绝指令后，数据采集设备ConD与处理服务器seri2断开连接并且连接到处理服务器FNext；
S306，将数据采集设备ConD采集的输入物业数据作为一个目标检测任务加入到处理服务器FNext中的目标检测任务的集合TEi2；其中，FNext为集合Se2中除了处理服务器seri2以外的替换服务器，替换服务器为数据采集设备ConD到各个处理服务器的连通值中连通值最大的处理服务器；
S307，循环执行步骤S302到S306，实现处理服务器将各个物业数据进行逐帧目标检测云计算得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中，即集合Se2中每个处理服务器seri2都按照步骤S302到S306得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中。
进一步地，步骤S306还包括以下步骤：
以处理服务器FNext中的目标检测任务的集合TEi2为替代任务集合TEFNext；则当处理服务器FNext执行S303与S304时，即通过贪婪算法每次从集合TEFNext中选择各个输入物业数据中对应的数据采集设备到处理服务器FNext的连通值最大的数据采集设备作为目标检测设备；处理服务器FNext将目标检测设备的输入物业数据进行目标检测，当检测到目标时，进行目标跟踪与数据标注；记检测到目标的时间为t2，目标跟踪后消失的时间为t3,以时间段|t3-t2|为目标检测任务完成耗时TP2；在时间t3后，将数据标注后的视频帧放入流媒体服务器发布出新的视频流，将新的视频流存储到存储服务器中；
以TP2和TP的平均值为间隔时间TP3，每隔时间间隔TP3，计算所有数据采集设备到处理服务器FNext的连通值的算术平均值为MEAN2；当有新的输入物业数据准备输入到处理服务器FNext时，判断该新的输入物业数据对应的数据采集设备的连通值是否大于MEAN2，如果是则将新的输入物业数据作为一个目标检测任务加入到任务集合TEFNext中，否则处理服务器FNext发出拒绝指令，该新的输入物业数据所对应的数据采集设备ConD2接收到拒绝指令后，数据采集设备ConD2与处理服务器FNext断开连接并且连接到处理服务器FNext2；其中，FNext2为集合Se2中除了处理服务器FNext以外的第二替换服务器，第二替换服务器为数据采集设备ConD2到各个处理服务器的连通值中连通值最大的处理服务器。
进一步地，步骤S303还可以替换为以下步骤：
每次从集合TEi2中选择各个输入物业数据中对应的数据采集设备到处理服务器seri2的连通值最大并且数据采集设备到处理服务器seri2的误码率最小的数据采集设备作为目标检测设备。
本公开的实施例提供的一种基于云计算的智能化社区服务管理系统，如图2所示为本公开的一种基于云计算的智能化社区服务管理系统结构图，该实施例的一种基于云计算的智能化社区服务管理系统包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于云计算的智能化社区服务管理系统实施例中的步骤。
所述系统包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：
物业数据采集单元，用于通过多个数据采集设备获取物业数据；
服务器分流单元，用于将各个物业数据分流输入到多个处理服务器；
云计算检测单元，用于处理服务器将各个物业数据进行逐帧目标检测云计算得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中。
所述一种基于云计算的智能化社区服务管理系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备中。所述一种基于云计算的智能化社区服务管理系统，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种基于云计算的智能化社区服务管理系统的示例，并不构成对一种基于云计算的智能化社区服务管理系统的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种基于云计算的智能化社区服务管理系统还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种基于云计算的智能化社区服务管理系统运行系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种基于云计算的智能化社区服务管理系统可运行系统的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种基于云计算的智能化社区服务管理系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
尽管本公开的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本公开的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本公开进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本公开的非实质性改动仍可代表本公开的等效改动。
Claims (6)
1.一种基于云计算的智能化社区服务管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S100，通过多个数据采集设备分别获取各个物业数据；
S200，将各个物业数据分流输入到多个处理服务器；
S300，处理服务器将各个物业数据进行逐帧目标检测云计算得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中；
其中，将各个物业数据分流输入到多个处理服务器的方法为：
S201，获取数据采集设备的数量n1，处理服务器的数量n2；计算数据采集设备到各个处理服务器的数据传输速率s和误码率d，设置变量i和j，i∈[1,n1]，j∈[1,n2]；
S202，记数据采集设备的集合为Com={compi}，compi表示集合Com中第i个数据采集设备，与compi通信的多个处理服务器的集合为Sei={seri,j}，seri,j表示集合Sei中与数据采集设备compi通信的第j个处理服务器；每个compi对应有一个与其通信连接的处理服务器集合Sei；
S203，通过以下公式依次计算所有数据采集设备到各个处理服务器的连通值：
其中， Vi,j表示第i个数据采集设备到第j个处理服务器的连通值，si,j是第i个数据采集设备到第j个处理服务器的数据传输速率，di,j是第i个数据采集设备到第j个处理服务器的误码率d，Mes(Sei,seri,j)表示第i个数据采集设备compi到集合Sei中除了第j个处理服务器之外的所有处理服务器的数据传输速率的算术平均值，exp为指数函数，seri,j∈Sei；
S204，计算数据采集设备compi的连通阈值th为：
选出数据采集设备compi到各个处理服务器的连通值中大于或等于连通阈值th的连通值记为优化连通值，选择所有优化连通值对应的处理服务器的集合为SEL，采集设备compi到SEL中处理服务器的连通值均大于或等于连通阈值th；
S205，依次将集合Com中的各个数据采集设备采集到的物业数据分流输入到多个处理服务器，将compi所采集到的物业数据输入到compi对应的集合SEL中随机的一个处理服务器中。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的智能化社区服务管理方法，其特征在于，所述方法运行在社区服务管理云平台中，社区服务管理云平台至少包括处理服务器、多个存储服务器、多个数据采集设备，处理服务器为安装有目标检测算法软件的服务器，用于对通过目标检测算法实时监测数据采集设备采集的视频数据中各个视频帧中的目标并进行目标跟踪；数据采集设备为多个用于采集视频数据的监控摄像头、仰拍摄像头、人脸识别扫码刷卡一体机、人脸识别终端或者楼宇可视对讲系统；存储服务器为安装有视频数据库的服务器，用于存储视频数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的智能化社区服务管理方法，其特征在于，在S100中，通过小区内安装的多个监控摄像头、仰拍摄像头、人脸识别扫码刷卡一体机、人脸识别终端或者楼宇可视对讲系统作为数据采集设备，将数据采集设备采集的视频数据作为物业数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于云计算的智能化社区服务管理方法，其特征在于，在S300中，处理服务器将各个物业数据进行逐帧目标检测云计算得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中的方法为：
S301，将各个处理服务器作为云计算的节点，将所有处理服务器的集合记为Se2={seri2}，seri2表示处理服务器集合Se2中序号为i2的处理服务器；
S302，集合Se2中，设处理服务器seri2有n3个数据采集设备将采集到的物业数据作为输入物业数据；处理服务器seri2通过目标检测算法对各个输入物业数据进行目标检测，对每个输入物业数据目标检测作为一个目标检测任务，则设seri2的目标检测任务的集合为TEi2={tei2,j2}，则tei2,j2为处理服务器集合Se2中序号为i2的处理服务器中第j2个目标检测任务，j2∈[1,n3]；
S303，通过贪婪算法，每次从集合TEi2中选择各个到seri2的连通值最大的数据采集设备作为目标检测设备；
S304，处理服务器seri2将目标检测设备的输入物业数据进行目标检测，当检测到目标时，进行目标跟踪与数据标注；记开始检测到目标的时间为t0，随后目标跟踪后消失的时间为t1,以时间段|t1-t0|为目标检测任务完成耗时TP，在时间t1后，将数据标注后的视频帧放入流媒体服务器发布出新的视频流，将新的视频流存储到存储服务器中；
S305，每隔时间间隔TP，计算所有数据采集设备到处理服务器seri2的连通值的算术平均值为MEAN；当有新的输入物业数据准备输入到处理服务器seri2时，判断该新的输入物业数据对应的数据采集设备的连通值是否大于MEAN，如果是则将新的输入物业数据作为一个目标检测任务加入到任务集合TEi2中，否则处理服务器seri2发出拒绝指令，该新的输入物业数据所对应的数据采集设备ConD接收到拒绝指令后，数据采集设备ConD与处理服务器seri2断开连接并且连接到处理服务器FNext；
S306，将数据采集设备ConD采集的输入物业数据作为一个目标检测任务加入到处理服务器FNext中的目标检测任务的集合TEi2；其中，FNext为集合Se2中除了处理服务器seri2以外的替换服务器，替换服务器为数据采集设备ConD到各个处理服务器的连通值中连通值最大的处理服务器；
S307，循环执行步骤S302到S306，实现处理服务器将各个物业数据进行逐帧目标检测云计算得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中，集合Se2中每个处理服务器seri2都按照步骤S302到S306得到目标检测后的视频帧形成新的视频流并将新的视频流存储到存储服务器中。
5.根据权利要求4所述的一种基于云计算的智能化社区服务管理方法，其特征在于，步骤S303还可以替换为以下步骤：
每次从集合TEi2中选择数据采集设备连接到seri2的连通值最大并且数据采集设备连接到seri2的误码率最小的数据采集设备作为目标检测设备。
6.一种基于云计算的智能化社区服务管理系统，其特征在于，所述一种基于云计算的智能化社区服务管理系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1中的一种基于云计算的智能化社区服务管理方法中的步骤，所述一种基于云计算的智能化社区服务管理系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端数据中心的计算设备中。
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