CN117115957A - 一种基于智慧小区的门禁管控方法及系统 - Google Patents
一种基于智慧小区的门禁管控方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117115957A CN117115957A CN202311035823.3A CN202311035823A CN117115957A CN 117115957 A CN117115957 A CN 117115957A CN 202311035823 A CN202311035823 A CN 202311035823A CN 117115957 A CN117115957 A CN 117115957A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- verified
- action
- description vector
- data
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 252
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 228
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 114
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 121
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims description 22
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 20
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 15
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 claims description 6
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 6
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 118
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 2
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C9/00—Individual registration on entry or exit
- G07C9/30—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass
- G07C9/32—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check
-
- 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
- G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供的一种基于智慧小区的门禁管控方法及系统,涉及数据处理技术领域。在本发明中,确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量;确定出候选用户动作对应的候选用户动作描述向量,候选用户动作属于相关用户在历史上出现过的一个历史用户动作;依据待验证用户描述向量和候选用户动作描述向量的组合描述向量将待验证用户进行验证动作确定操作;基于进行验证动作确定操作确定出的目标验证动作,对待验证用户进行门禁管控验证操作,门禁管控验证操作包括基于目标验证动作对待验证用户进行动作提示,并在待验证用户具有目标验证动作时,通过门禁管控验证。基于上述方法,可以提高门禁管控验证的可靠度。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体而言,涉及一种基于智慧小区的门禁管控方法及系统。
背景技术
智慧小区也可以称为智慧社区,是指充分利用物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术的集成应用,为社区居民提供一个安全、舒适、便利的现代化、智慧化生活环境,从而形成基于信息化、智能化社会管理与服务的一种新的管理形态的社区。在此基础上,一般认为:智慧小区是人(商户、住户、物业及社区工作人员)、服务、智能三者的有机结合。智能的智要贴近生活,真真正正为人带来便利。智慧小区的主要包含视频监控、出入管理(人员出入、车辆出入、访客管理、迎宾管理)、安防报警、智能门锁、可视对讲、消防报警、智慧生活等等。视频监控可以做到人过留影,无论是主动监控或者事后追溯,都能够起到非常大的作用。小区安防监控系统是必不可少的,传统监控系统都有画面不清晰、易损坏等特点。如今智能监控系统,画面清晰、有自动识别与报警功能。主要应用于小区的公共场所内、停车场、出入口、门外广场、住宅楼出入口以及住宅楼公共区域内。偷盗、火灾、抢劫、刮车、乱扔垃圾、违章停车等现象,通过智能监控系统可以监控一切可疑的人和事,减少住户人身与财产的危害,便于物业对于小区的管理,及时发现小区存在的问题,还有自动预警功能与报警的功能。智能摄像头可以智能识别可疑人员与可疑行为,识别到后会自动发出预警到小区的安保监控室,危险发生时可以自动报警,高速、的保证小区的应急工作,还能减少小区安保人员的工作,节省人力成本,对小区内发生的一切追源回溯,强化小区的安防系统。
在智慧小区的实现过程中,对于包括的门禁管控,在门禁管控中可能需要进行用户动作验证,但是,在现有技术中,一般是基于固定的动作进行验证,使得门禁管控验证的可靠度不高的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种基于智慧小区的门禁管控方法及系统,以提高门禁管控验证的可靠度。
为实现上述目的,本发明实施例采用如下技术方案:
一种基于智慧小区的门禁管控方法,包括:
确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量,所述待验证用户描述向量基于待处理多维数据对应的转换数据形成,所述待处理多维数据基于融合至少一个相关用户各自对应的用户描述向量和至少一个历史用户动作各自对应的历史动作描述向量形成,至少一个所述相关用户属于与所述待验证用户相关的小区用户,至少一个所述历史用户动作属于每一个所述相关用户在历史上出现过的动作;
确定出候选用户动作对应的候选用户动作描述向量,所述候选用户动作属于所述相关用户在历史上出现过的一个历史用户动作;
依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量将所述待验证用户进行验证动作确定操作;
基于进行验证动作确定操作确定出的目标验证动作,对所述待验证用户进行门禁管控验证操作,所述门禁管控验证操作包括基于所述目标验证动作对所述待验证用户进行动作提示,并在所述待验证用户具有所述目标验证动作时,通过门禁管控验证。
在一些优选的实施例中,在上述基于智慧小区的门禁管控方法中,所述确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量的步骤,包括:
确定出所述待验证用户对应的待处理多维数据;
确定出所述待处理多维数据和参考多维数据之间的数据差异,所述参考多维数据基于多个用户多维数据进行数据融合处理形成,所述多个用户多维数据包括所述待处理多维数据;
依据多个参考转换规则,将所述数据差异进行数据转换处理,以形成对应的多个中间转换描述向量;
依据所述多个中间转换描述向量对应的第一转换数据,确定出待验证用户描述向量,所述第一转换数据基于对所述多个中间转换描述向量进行向量整合处理形成,所述待处理多维数据对应的转换数据至少包括所述第一转换数据。
在一些优选的实施例中,在上述基于智慧小区的门禁管控方法中,所述确定出所述待验证用户对应的待处理多维数据的步骤,包括:
确定出所述待验证用户和所述相关用户之间的相关性表征参数,所述相关性表征参数用于反映所述待验证用户和所述相关用户之间具有的相关性程度;
确定出所述相关用户和所述历史用户动作之间的动作依赖性表征参数,所述动作依赖性表征参数用于反映所述相关用户和所述历史用户动作之间的用户动作相关程度;
确定出所述相关性表征参数和所述用户描述向量对应的第一组合描述向量,并确定出所述动作依赖性表征参数和所述历史动作描述向量对应的第二组合描述向量;
对至少一个所述相关用户对应的至少一个所述第一组合描述向量和每一个所述相关用户在历史上出现过的至少一个历史用户动作对应的至少一个所述第二组合描述向量,进行融合操作,以形成所述待验证用户对应的待处理多维数据。
在一些优选的实施例中,在上述基于智慧小区的门禁管控方法中,在所述确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量的步骤之前,所述基于智慧小区的门禁管控方法,还包括:
确定出所述待验证用户相对于候选用户动作集合具有的出现标签数据,所述候选用户动作集合包括每一个所述相关用户在历史上出现过的至少一个所述历史用户动作;
所述确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量的步骤,包括:
在所述出现标签数据反映出所述候选用户动作集合中包括所述待验证用户对应的至少一个历史出现用户动作的情况下,确定出所述待验证用户对应的待处理单维数据,所述待处理单维数据基于融合至少一个历史出现用户动作对应的历史出现动作描述向量形成;
对所述待处理单维数据对应的第二转换数据和所述待处理多维数据对应的第一转换数据,进行数据融合操作,以形成所述待验证用户对应的所述待验证用户描述向量。
在一些优选的实施例中,在上述基于智慧小区的门禁管控方法中,所述对所述待处理单维数据对应的第二转换数据和所述待处理多维数据对应的第一转换数据,进行数据融合操作,以形成所述待验证用户对应的所述待验证用户描述向量的步骤,包括:
将所述待处理单维数据对应的所述第二转换数据和所述待处理多维数据对应的所述第一转换数据进行数据合并处理,以形成对应的候选合并转换数据,该数据合并处理至少包括将所述待处理单维数据对应的所述第二转换数据和所述待处理多维数据对应的所述第一转换数据进行求和运算;
确定出负相关于所述候选合并转换数据且正相关于所述第一转换数据的第一影响力参数,以及,确定出所述第一影响力参数对应的第二影响力参数,所述第二影响力参数负相关于所述第一影响力参数;
将所述第一影响力参数与所述第二转换数据的组合描述向量、所述第二影响力参数与所述第一转换数据的组合描述向量进行向量融合操作,以形成所述待验证用户对应的所述待验证用户描述向量,该向量融合操作至少包括将所述第一影响力参数与所述第二转换数据的组合描述向量、所述第二影响力参数与所述第一转换数据的组合描述向量进行求和运算,其中,将所述第一影响力参数与所述第二转换数据进行相乘,以形成对应的组合描述向量,将所述第二影响力参数与所述第一转换数据进行相乘,以形成对应的组合描述向量。
在一些优选的实施例中,在上述基于智慧小区的门禁管控方法中,所述确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量的步骤,包括:
在所述出现标签数据反映出历史用户集合与所述待验证用户之间不具有包含关系的情况下,对所述待处理多维数据对应的所述第二转换数据进行标记处理,以标记为所述待验证用户对应的所述待验证用户描述向量,所述历史用户集合为出现过所述候选用户动作集合中的所述历史用户动作的用户的集合。
在一些优选的实施例中,在上述基于智慧小区的门禁管控方法中,所述依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量将所述待验证用户进行验证动作确定操作的步骤,包括:
依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量,分析出所述待验证用户相对于所述候选用户动作进具有的匹配可能性评估参数;
在候选用户动作集合包括至少两个所述候选用户动作的情况下,依据所述待验证用户对至少两个所述候选用户动作的至少两个所述匹配可能性评估参数,将至少两个候选用户动作进行排序处理,以形成对应的候选用户动作有序集合;
在所述候选用户动作有序集合中,确定出至少一个所述候选用户动作,以作为对应的目标验证动作。
本发明实施例还提供一种基于智慧小区的门禁管控系统,包括:
用户描述向量确定模块,用于确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量,所述待验证用户描述向量基于待处理多维数据对应的转换数据形成,所述待处理多维数据基于融合至少一个相关用户各自对应的用户描述向量和至少一个历史用户动作各自对应的历史动作描述向量形成,至少一个所述相关用户属于与所述待验证用户相关的小区用户,至少一个所述历史用户动作属于每一个所述相关用户在历史上出现过的动作;
动作描述向量确定模块,用于确定出候选用户动作对应的候选用户动作描述向量,所述候选用户动作属于所述相关用户在历史上出现过的一个历史用户动作;
验证动作确定模块,用于依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量将待验证用户进行验证动作确定操作;
门禁管控验证模块,用于基于进行验证动作确定操作确定出的目标验证动作,对所述待验证用户进行门禁管控验证操作,所述门禁管控验证操作包括基于所述目标验证动作对所述待验证用户进行动作提示,并在所述待验证用户具有所述目标验证动作时,通过门禁管控验证。
在一些优选的实施例中,在上述基于智慧小区的门禁管控系统中,所述用户描述向量确定模块具体用于:
确定出所述待验证用户对应的待处理多维数据;
确定出所述待处理多维数据和参考多维数据之间的数据差异,所述参考多维数据基于多个用户多维数据进行数据融合处理形成,所述多个用户多维数据包括所述待处理多维数据;
依据多个参考转换规则,将所述数据差异进行数据转换处理,以形成对应的多个中间转换描述向量;
依据所述多个中间转换描述向量对应的第一转换数据,确定出待验证用户描述向量,所述第一转换数据基于对所述多个中间转换描述向量进行向量整合处理形成,所述待处理多维数据对应的转换数据至少包括所述第一转换数据。
在一些优选的实施例中,在上述基于智慧小区的门禁管控系统中,所述验证动作确定模块具体用于:
依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量,分析出所述待验证用户相对于所述候选用户动作进具有的匹配可能性评估参数;
在候选用户动作集合包括至少两个所述候选用户动作的情况下,依据所述待验证用户对至少两个所述候选用户动作的至少两个所述匹配可能性评估参数,将至少两个候选用户动作进行排序处理,以形成对应的候选用户动作有序集合;
在所述候选用户动作有序集合中,确定出至少一个所述候选用户动作,以作为对应的目标验证动作。
本发明实施例提供的一种基于智慧小区的门禁管控方法及系统,可以确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量;确定出候选用户动作对应的候选用户动作描述向量,候选用户动作属于相关用户在历史上出现过的一个历史用户动作;依据待验证用户描述向量和候选用户动作描述向量的组合描述向量将待验证用户进行验证动作确定操作;基于进行验证动作确定操作确定出的目标验证动作,对待验证用户进行门禁管控验证操作,门禁管控验证操作包括基于目标验证动作对待验证用户进行动作提示,并在待验证用户具有目标验证动作时,通过门禁管控验证。基于前述的内容,使得可以形成的目标验证动作的丰富性更高,如此,相较于针对所有的用户进行相同的动作验证的常规技术方案,可以具有更高的验证可靠性,即可以提高门禁管控验证的可靠度,从而改善现有技术中的不足。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于智慧小区的门禁管控平台的结构框图。
图2为本发明实施例提供的基于智慧小区的门禁管控方法包括的各步骤的流程示意图。
图3为本发明实施例提供的基于智慧小区的门禁管控系统包括的各模块的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例只是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,本发明实施例提供了一种基于智慧小区的门禁管控平台。其中,所述基于智慧小区的门禁管控平台可以包括存储器和处理器。
详细地,所述存储器和处理器之间直接或间接地电性连接,以实现数据的传输或交互。例如,相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述存储器中可以存储有至少一个可以以软件或固件(firmware)的形式,存在的软件功能模块(计算机程序)。所述处理器可以用于执行所述存储器中存储的可执行的计算机程序,从而实现本发明实施例(如后文所述)提供的基于智慧小区的门禁管控方法。
可以选择的是,在一些实施方式中,所述存储器可以是,但不限于,随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory,PROM),可擦除只读存储器(Erasable ProgrammableRead-Only Memory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable ProgrammableRead-Only Memory,EEPROM)等。
可以选择的是,在一些实施方式中,所述处理器可以是一种通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)、片上系统(System on Chip,SoC)等;还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(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。
可以选择的是,在一些实施方式中,所述基于智慧小区的门禁管控平台可以是一种具备数据处理能力的服务器。
结合图2,本发明实施例还提供一种基于智慧小区的门禁管控方法,可应用于上述基于智慧小区的门禁管控平台。其中,所述基于智慧小区的门禁管控方法有关的流程所定义的方法步骤,可以由所述基于智慧小区的门禁管控平台实现。下面将对图2所示的具体流程,进行详细阐述。
步骤S110,确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量。
在本发明实施例中,所述基于智慧小区的门禁管控平台可以确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量。所述待验证用户描述向量基于待处理多维数据对应的转换数据形成,所述待处理多维数据基于融合至少一个相关用户各自对应的用户描述向量和至少一个历史用户动作各自对应的历史动作描述向量形成,至少一个所述相关用户属于与所述待验证用户相关的小区用户,至少一个所述历史用户动作属于每一个所述相关用户在历史上出现过的动作(可以是在目标智慧小区中出现的动作)。
步骤S120,确定出候选用户动作对应的候选用户动作描述向量。
在本发明实施例中,所述基于智慧小区的门禁管控平台可以确定出候选用户动作对应的候选用户动作描述向量。所述候选用户动作属于所述相关用户在历史上出现过的一个历史用户动作。
步骤S130,依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量将所述待验证用户进行验证动作确定操作。
在本发明实施例中,所述基于智慧小区的门禁管控平台可以依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量(即将所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量进行组合或融合,形成对应的组合描述向量)将所述待验证用户进行验证动作确定操作。
步骤S140,基于进行验证动作确定操作确定出的目标验证动作,对所述待验证用户进行门禁管控验证操作。
在本发明实施例中,所述基于智慧小区的门禁管控平台可以基于进行验证动作确定操作确定出的目标验证动作,对所述待验证用户进行门禁管控验证操作。所述门禁管控验证操作包括基于所述目标验证动作对所述待验证用户进行动作提示,并在所述待验证用户具有所述目标验证动作时,通过门禁管控验证,如允许进入。如此,在所述待验证用户不具有所述目标验证动作时,可以不通过门禁管控验证,如不允许进入。
基于前述的内容,即上述的步骤S110、步骤S120、步骤S130和步骤S140,使得可以形成的目标验证动作的丰富性更高,如此,相较于针对所有的用户进行相同的动作验证的常规技术方案,可以具有更高的验证可靠性,即可以提高门禁管控验证的可靠度,从而改善现有技术中的不足。
可以选择的是,在一些实施方式中,所述确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量的步骤,可以进一步包括以下的各项详细内容:
确定出所述待验证用户对应的待处理多维数据(如融合至少一个相关用户各自对应的用户描述向量和至少一个历史用户动作各自对应的历史动作描述向量形成,所述用户描述向量基于所述相关用户的用户信息进行特征挖掘形成,所述历史动作描述向量基于所述历史用户动作的动作信息进行特征挖掘形成,具体可以通过相应的神经网络实现);
确定出所述待处理多维数据和参考多维数据之间的数据差异(示例性地,可以对所述待处理多维数据和参考多维数据进行求差运算),所述参考多维数据基于多个用户多维数据进行数据融合处理形成(如进行均值计算得到),所述多个用户多维数据包括所述待处理多维数据;
依据多个参考转换规则,将所述数据差异进行数据转换处理,以形成对应的多个中间转换描述向量(对于所述多个参考转换规则,可以将所述数据差异转换到或投射到多个特征空间中,如进行非线性的投射,如此,可以得到多个特征空间对应的多个中间转换描述向量);
依据所述多个中间转换描述向量对应的第一转换数据,确定出待验证用户描述向量,所述第一转换数据基于对所述多个中间转换描述向量进行向量整合处理形成(如叠加或拼接等处理),所述待处理多维数据对应的转换数据至少包括所述第一转换数据(也就是说,可以直接将所述第一转换数据作为所述待验证用户描述向量,也可以在所述第一转换数据的基础上,进一步融合其它数据,以得到所述待验证用户描述向量)。
可以选择的是,在一些实施方式中,所述确定出所述待验证用户对应的待处理多维数据的步骤,可以进一步包括以下的各项详细内容:
确定出所述待验证用户和所述相关用户之间的相关性表征参数,所述相关性表征参数用于反映所述待验证用户和所述相关用户之间具有的相关性程度(所述相关性表征参数可以预先确定,如通过所述待验证用户和所述相关用户对应的动作之间的相似度或重合度确定,例如,所述待验证用户具有动作1、动作2、动作3、动作4、动作5、动作6、动作7、动作8、动作9和动作10,所述相关用户具有动作1、动作5、动作7、动作10、动作11、动作12、动作13、动作14、动作15和动作16,如此,所述待验证用户和所述相关用户之间相同的动作包括动作1、动作5、动作7和动作10,相同的动作的数量占比可以为40%);
确定出所述相关用户和所述历史用户动作之间的动作依赖性表征参数,所述动作依赖性表征参数用于反映所述相关用户和所述历史用户动作之间的用户动作相关程度(如所述动作依赖性表征参数基于所述历史用户动作在所述相关用户的各动作中的出现频次或出现数量占比等确定);
确定出所述相关性表征参数和所述用户描述向量对应的第一组合描述向量(例如,可以将所述相关性表征参数和所述用户描述向量进行相乘,以得到第一组合描述向量),并确定出所述动作依赖性表征参数和所述历史动作描述向量对应的第二组合描述向量(例如,可以将所述动作依赖性表征参数和所述历史动作描述向量进行相乘,以得到第二组合描述向量);
对至少一个所述相关用户对应的至少一个所述第一组合描述向量和每一个所述相关用户在历史上出现过的至少一个历史用户动作对应的至少一个所述第二组合描述向量,进行融合操作(示例性地,可以进行叠加处理),以形成所述待验证用户对应的待处理多维数据。
可以选择的是,在一些实施方式中,在所述确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量的步骤之前,所述基于智慧小区的门禁管控方法,还可以进一步包括以下的各项详细内容:
确定出所述待验证用户相对于候选用户动作集合具有的出现标签数据,所述候选用户动作集合包括每一个所述相关用户在历史上出现过的至少一个所述历史用户动作;基于此,所述确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量的步骤,可以包括以下的各项详细内容:
在所述出现标签数据反映出所述候选用户动作集合中包括所述待验证用户对应的至少一个历史出现用户动作的情况下,确定出所述待验证用户对应的待处理单维数据,所述待处理单维数据基于融合至少一个历史出现用户动作对应的历史出现动作描述向量形成;
对所述待处理单维数据对应的第二转换数据(所述第二转换数据可以是所述待处理单维数据的非线性的特征空间投射的结果)和所述待处理多维数据对应的第一转换数据(所述第一转换数据可以是所述待处理多维数据的非线性的特征空间投射的结果),进行数据融合操作(如进行叠加处理等),以形成所述待验证用户对应的所述待验证用户描述向量。
可以选择的是,在一些实施方式中,所述对所述待处理单维数据对应的第二转换数据和所述待处理多维数据对应的第一转换数据,进行数据融合操作,以形成所述待验证用户对应的所述待验证用户描述向量的步骤,可以进一步包括以下的各项详细内容:
将所述待处理单维数据对应的所述第二转换数据和所述待处理多维数据对应的所述第一转换数据进行数据合并处理,以形成对应的候选合并转换数据,该数据合并处理至少包括将所述待处理单维数据对应的所述第二转换数据和所述待处理多维数据对应的所述第一转换数据进行求和运算;
确定出负相关于所述候选合并转换数据且正相关于所述第一转换数据的第一影响力参数,以及,确定出所述第一影响力参数对应的第二影响力参数,所述第二影响力参数负相关于所述第一影响力参数;
将所述第一影响力参数与所述第二转换数据的组合描述向量、所述第二影响力参数与所述第一转换数据的组合描述向量进行向量融合操作,以形成所述待验证用户对应的所述待验证用户描述向量,该向量融合操作至少包括将所述第一影响力参数与所述第二转换数据的组合描述向量、所述第二影响力参数与所述第一转换数据的组合描述向量进行求和运算,其中,将所述第一影响力参数与所述第二转换数据进行相乘,以形成对应的组合描述向量,将所述第二影响力参数与所述第一转换数据进行相乘,以形成对应的组合描述向量。
可以选择的是,在一些实施方式中,所述确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量的步骤,可以进一步包括以下的各项详细内容:
在所述出现标签数据反映出历史用户集合与所述待验证用户之间不具有包含关系的情况下,对所述待处理多维数据对应的所述第二转换数据进行标记处理,以标记为所述待验证用户对应的所述待验证用户描述向量,所述历史用户集合为出现过所述候选用户动作集合中的所述历史用户动作的用户的集合。
可以选择的是,在一些实施方式中,所述依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量将所述待验证用户进行验证动作确定操作的步骤,可以进一步包括以下的各项详细内容:
依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量,分析出所述待验证用户相对于所述候选用户动作进具有的匹配可能性评估参数(示例性地,可以先对该组合描述向量进行全连接处理,以得到对应的全连接向量,然后,可以对所述全连接向量进行激励映射输出,如通过softmax函数进行处理,以得到匹配可能性评估参数,所述匹配可能性评估参数用于反映所述候选用户动作与所述待验证用户的匹配程度);
在候选用户动作集合包括至少两个所述候选用户动作的情况下,依据所述待验证用户对至少两个所述候选用户动作的至少两个所述匹配可能性评估参数,将至少两个候选用户动作进行排序处理(如从大到小或从小到大等),以形成对应的候选用户动作有序集合;
在所述候选用户动作有序集合中,确定出至少一个所述候选用户动作,以作为对应的目标验证动作,例如,可以将所述匹配可能性评估参数最大的一个候选用户动作,作为对应的目标验证动作。
其中,可以选择的是,在一些实施方式中,所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量可以基于目标关系图谱确定,所述目标关系图谱的确定过程,可以进一步包括以下的各项详细内容:
依据至少两个候选小区用户之间的用户出现记录数据,确定出对应的用户相关关系图谱(例如,两个候选小区用户之间共同出现的次数,可以与所述用户相关关系图谱中两个候选小区用户之间的相关度正相关),至少两个所述候选小区用户包括所述待验证用户和至少一个所述相关用户;
基于至少一个待分析小区用户对至少一个原始历史用户动作的出现情况,确定出对应的用户动作相关关系图谱(如此,在所述用户动作相关关系图谱中,图谱成员可以包括所述待分析小区用户和所述原始历史用户动作),至少一个所述原始历史用户动作包括每一个所述相关用户在历史上出现过的至少一个所述历史用户动作;
依据至少两个所述候选小区用户和至少一个所述待分析小区用户之间的相同小区用户,将所述用户相关关系图谱和所述用户动作相关关系图谱进行合并处理,以形成中间关系图谱;
依据所述中间关系图谱中每一个用户成员的多维数据对应的转换数据,对所述中间关系图谱中的用户成员进行优化,在所述中间关系图谱中,所述用户成员的成员属性数据为对应的用户描述向量,对所述中间关系图谱中的用户成员进行优化为,对所述中间关系图谱中的用户成员对应的用户描述向量的优化(具体的过程,可以参照所述确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量的步骤);
对优化后的所述中间关系图谱标记为所述目标关系图谱。
结合图3,本发明实施例还提供一种基于智慧小区的门禁管控系统,可应用于上述基于智慧小区的门禁管控平台。其中,所述基于智慧小区的门禁管控系统可以包括以下的软件功能模块:
用户描述向量确定模块,用于确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量,所述待验证用户描述向量基于待处理多维数据对应的转换数据形成,所述待处理多维数据基于融合至少一个相关用户各自对应的用户描述向量和至少一个历史用户动作各自对应的历史动作描述向量形成,至少一个所述相关用户属于与所述待验证用户相关的小区用户,至少一个所述历史用户动作属于每一个所述相关用户在历史上出现过的动作;
动作描述向量确定模块,用于确定出候选用户动作对应的候选用户动作描述向量,所述候选用户动作属于所述相关用户在历史上出现过的一个历史用户动作;
验证动作确定模块,用于依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量将待验证用户进行验证动作确定操作;
门禁管控验证模块,用于基于进行验证动作确定操作确定出的目标验证动作,对所述待验证用户进行门禁管控验证操作,所述门禁管控验证操作包括基于所述目标验证动作对所述待验证用户进行动作提示,并在所述待验证用户具有所述目标验证动作时,通过门禁管控验证。
可以选择的是,在一些实施方式中,所述用户描述向量确定模块具体用于:
确定出所述待验证用户对应的待处理多维数据;
确定出所述待处理多维数据和参考多维数据之间的数据差异,所述参考多维数据基于多个用户多维数据进行数据融合处理形成,所述多个用户多维数据包括所述待处理多维数据;
依据多个参考转换规则,将所述数据差异进行数据转换处理,以形成对应的多个中间转换描述向量;
依据所述多个中间转换描述向量对应的第一转换数据,确定出待验证用户描述向量,所述第一转换数据基于对所述多个中间转换描述向量进行向量整合处理形成,所述待处理多维数据对应的转换数据至少包括所述第一转换数据。
可以选择的是,在一些实施方式中,所述验证动作确定模块具体用于:
依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量,分析出所述待验证用户相对于所述候选用户动作进具有的匹配可能性评估参数;
在候选用户动作集合包括至少两个所述候选用户动作的情况下,依据所述待验证用户对至少两个所述候选用户动作的至少两个所述匹配可能性评估参数,将至少两个候选用户动作进行排序处理,以形成对应的候选用户动作有序集合;
在所述候选用户动作有序集合中,确定出至少一个所述候选用户动作,以作为对应的目标验证动作。
综上所述,本发明提供的一种基于智慧小区的门禁管控方法及系统,可以确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量;确定出候选用户动作对应的候选用户动作描述向量,候选用户动作属于相关用户在历史上出现过的一个历史用户动作;依据待验证用户描述向量和候选用户动作描述向量的组合描述向量将待验证用户进行验证动作确定操作;基于进行验证动作确定操作确定出的目标验证动作,对待验证用户进行门禁管控验证操作,门禁管控验证操作包括基于目标验证动作对待验证用户进行动作提示,并在待验证用户具有目标验证动作时,通过门禁管控验证。基于前述的内容,使得可以形成的目标验证动作的丰富性更高,如此,相较于针对所有的用户进行相同的动作验证的常规技术方案,可以具有更高的验证可靠性,即可以提高门禁管控验证的可靠度,从而改善现有技术中的不足。
在本发明实施例所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于智慧小区的门禁管控方法,其特征在于,包括:
确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量,所述待验证用户描述向量基于待处理多维数据对应的转换数据形成,所述待处理多维数据基于融合至少一个相关用户各自对应的用户描述向量和至少一个历史用户动作各自对应的历史动作描述向量形成,至少一个所述相关用户属于与所述待验证用户相关的小区用户,至少一个所述历史用户动作属于每一个所述相关用户在历史上出现过的动作;
确定出候选用户动作对应的候选用户动作描述向量,所述候选用户动作属于所述相关用户在历史上出现过的一个历史用户动作;
依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量将所述待验证用户进行验证动作确定操作;
基于进行验证动作确定操作确定出的目标验证动作,对所述待验证用户进行门禁管控验证操作,所述门禁管控验证操作包括基于所述目标验证动作对所述待验证用户进行动作提示,并在所述待验证用户具有所述目标验证动作时,通过门禁管控验证。
2.如权利要求1所述的基于智慧小区的门禁管控方法,其特征在于,所述确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量的步骤,包括:
确定出所述待验证用户对应的待处理多维数据;
确定出所述待处理多维数据和参考多维数据之间的数据差异,所述参考多维数据基于多个用户多维数据进行数据融合处理形成,所述多个用户多维数据包括所述待处理多维数据;
依据多个参考转换规则,将所述数据差异进行数据转换处理,以形成对应的多个中间转换描述向量;
依据所述多个中间转换描述向量对应的第一转换数据,确定出待验证用户描述向量,所述第一转换数据基于对所述多个中间转换描述向量进行向量整合处理形成,所述待处理多维数据对应的转换数据至少包括所述第一转换数据。
3.如权利要求2所述的基于智慧小区的门禁管控方法,其特征在于,所述确定出所述待验证用户对应的待处理多维数据的步骤,包括:
确定出所述待验证用户和所述相关用户之间的相关性表征参数,所述相关性表征参数用于反映所述待验证用户和所述相关用户之间具有的相关性程度;
确定出所述相关用户和所述历史用户动作之间的动作依赖性表征参数,所述动作依赖性表征参数用于反映所述相关用户和所述历史用户动作之间的用户动作相关程度;
确定出所述相关性表征参数和所述用户描述向量对应的第一组合描述向量,并确定出所述动作依赖性表征参数和所述历史动作描述向量对应的第二组合描述向量;
对至少一个所述相关用户对应的至少一个所述第一组合描述向量和每一个所述相关用户在历史上出现过的至少一个历史用户动作对应的至少一个所述第二组合描述向量,进行融合操作,以形成所述待验证用户对应的待处理多维数据。
4.如权利要求1所述的基于智慧小区的门禁管控方法,其特征在于,在所述确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量的步骤之前,所述基于智慧小区的门禁管控方法,还包括:
确定出所述待验证用户相对于候选用户动作集合具有的出现标签数据,所述候选用户动作集合包括每一个所述相关用户在历史上出现过的至少一个所述历史用户动作;
所述确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量的步骤,包括:
在所述出现标签数据反映出所述候选用户动作集合中包括所述待验证用户对应的至少一个历史出现用户动作的情况下,确定出所述待验证用户对应的待处理单维数据,所述待处理单维数据基于融合至少一个历史出现用户动作对应的历史出现动作描述向量形成;
对所述待处理单维数据对应的第二转换数据和所述待处理多维数据对应的第一转换数据,进行数据融合操作,以形成所述待验证用户对应的所述待验证用户描述向量。
5.如权利要求4所述的基于智慧小区的门禁管控方法,其特征在于,所述对所述待处理单维数据对应的第二转换数据和所述待处理多维数据对应的第一转换数据,进行数据融合操作,以形成所述待验证用户对应的所述待验证用户描述向量的步骤,包括:
将所述待处理单维数据对应的所述第二转换数据和所述待处理多维数据对应的所述第一转换数据进行数据合并处理,以形成对应的候选合并转换数据,该数据合并处理至少包括将所述待处理单维数据对应的所述第二转换数据和所述待处理多维数据对应的所述第一转换数据进行求和运算;
确定出负相关于所述候选合并转换数据且正相关于所述第一转换数据的第一影响力参数,以及,确定出所述第一影响力参数对应的第二影响力参数,所述第二影响力参数负相关于所述第一影响力参数;
将所述第一影响力参数与所述第二转换数据的组合描述向量、所述第二影响力参数与所述第一转换数据的组合描述向量进行向量融合操作,以形成所述待验证用户对应的所述待验证用户描述向量,该向量融合操作至少包括将所述第一影响力参数与所述第二转换数据的组合描述向量、所述第二影响力参数与所述第一转换数据的组合描述向量进行求和运算,其中,将所述第一影响力参数与所述第二转换数据进行相乘,以形成对应的组合描述向量,将所述第二影响力参数与所述第一转换数据进行相乘,以形成对应的组合描述向量。
6.如权利要求4所述的基于智慧小区的门禁管控方法,其特征在于,所述确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量的步骤,包括:
在所述出现标签数据反映出历史用户集合与所述待验证用户之间不具有包含关系的情况下,对所述待处理多维数据对应的所述第二转换数据进行标记处理,以标记为所述待验证用户对应的所述待验证用户描述向量,所述历史用户集合为出现过所述候选用户动作集合中的所述历史用户动作的用户的集合。
7.如权利要求1-6任意一项所述的基于智慧小区的门禁管控方法,其特征在于,所述依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量将所述待验证用户进行验证动作确定操作的步骤,包括:
依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量,分析出所述待验证用户相对于所述候选用户动作进具有的匹配可能性评估参数;
在候选用户动作集合包括至少两个所述候选用户动作的情况下,依据所述待验证用户对至少两个所述候选用户动作的至少两个所述匹配可能性评估参数,将至少两个候选用户动作进行排序处理,以形成对应的候选用户动作有序集合;
在所述候选用户动作有序集合中,确定出至少一个所述候选用户动作,以作为对应的目标验证动作。
8.一种基于智慧小区的门禁管控系统,其特征在于,包括:
用户描述向量确定模块,用于确定出待验证用户对应的待验证用户描述向量,所述待验证用户描述向量基于待处理多维数据对应的转换数据形成,所述待处理多维数据基于融合至少一个相关用户各自对应的用户描述向量和至少一个历史用户动作各自对应的历史动作描述向量形成,至少一个所述相关用户属于与所述待验证用户相关的小区用户,至少一个所述历史用户动作属于每一个所述相关用户在历史上出现过的动作;
动作描述向量确定模块,用于确定出候选用户动作对应的候选用户动作描述向量,所述候选用户动作属于所述相关用户在历史上出现过的一个历史用户动作;
验证动作确定模块,用于依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量将待验证用户进行验证动作确定操作;
门禁管控验证模块,用于基于进行验证动作确定操作确定出的目标验证动作,对所述待验证用户进行门禁管控验证操作,所述门禁管控验证操作包括基于所述目标验证动作对所述待验证用户进行动作提示,并在所述待验证用户具有所述目标验证动作时,通过门禁管控验证。
9.如权利要求8所述的基于智慧小区的门禁管控系统,其特征在于,所述用户描述向量确定模块具体用于:
确定出所述待验证用户对应的待处理多维数据;
确定出所述待处理多维数据和参考多维数据之间的数据差异,所述参考多维数据基于多个用户多维数据进行数据融合处理形成,所述多个用户多维数据包括所述待处理多维数据;
依据多个参考转换规则,将所述数据差异进行数据转换处理,以形成对应的多个中间转换描述向量;
依据所述多个中间转换描述向量对应的第一转换数据,确定出待验证用户描述向量,所述第一转换数据基于对所述多个中间转换描述向量进行向量整合处理形成,所述待处理多维数据对应的转换数据至少包括所述第一转换数据。
10.如权利要求8所述的基于智慧小区的门禁管控系统,其特征在于,所述验证动作确定模块具体用于:
依据所述待验证用户描述向量和所述候选用户动作描述向量的组合描述向量,分析出所述待验证用户相对于所述候选用户动作进具有的匹配可能性评估参数;
在候选用户动作集合包括至少两个所述候选用户动作的情况下,依据所述待验证用户对至少两个所述候选用户动作的至少两个所述匹配可能性评估参数,将至少两个候选用户动作进行排序处理,以形成对应的候选用户动作有序集合;
在所述候选用户动作有序集合中,确定出至少一个所述候选用户动作,以作为对应的目标验证动作。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311035823.3A CN117115957B (zh) | 2023-08-16 | 2023-08-16 | 一种基于智慧小区的门禁管控方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311035823.3A CN117115957B (zh) | 2023-08-16 | 2023-08-16 | 一种基于智慧小区的门禁管控方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117115957A true CN117115957A (zh) | 2023-11-24 |
CN117115957B CN117115957B (zh) | 2024-05-24 |
Family
ID=88806816
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311035823.3A Active CN117115957B (zh) | 2023-08-16 | 2023-08-16 | 一种基于智慧小区的门禁管控方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117115957B (zh) |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070194884A1 (en) * | 2004-03-17 | 2007-08-23 | Sagem Defense Securite | Person identification control method and system for implementing same |
JP2008140020A (ja) * | 2006-11-30 | 2008-06-19 | Toshiba Corp | 車両監視システムおよび車両監視方法 |
US20160180623A1 (en) * | 2014-12-22 | 2016-06-23 | Filuet Cyprus Ltd. | Electronic systems for providing and distributing products and methods of using thereof |
WO2016201770A1 (zh) * | 2015-06-19 | 2016-12-22 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种门禁管理方法及移动终端 |
WO2018194507A1 (en) * | 2017-04-20 | 2018-10-25 | Fingerprint Cards Ab | Access control for access restricted domains using first and second biometric data |
CN110159168A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-23 | 安徽百得思维信息科技有限公司 | 一种建筑智能化防盗装置及其系统 |
CN210714149U (zh) * | 2019-07-29 | 2020-06-09 | 浙江汇力锁业有限公司 | 一种智能门锁 |
CN111784900A (zh) * | 2020-06-20 | 2020-10-16 | 深圳南亿科技股份有限公司 | 一种智慧小区智能化管理系统 |
CN114022981A (zh) * | 2016-12-14 | 2022-02-08 | 余仁植 | 一种车辆解锁方法、锁定解锁装置、车辆及车辆系统 |
CN114925348A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-08-19 | 苏州英博特力信息科技有限公司 | 一种基于指纹识别的安全验证方法及系统 |
-
2023
- 2023-08-16 CN CN202311035823.3A patent/CN117115957B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070194884A1 (en) * | 2004-03-17 | 2007-08-23 | Sagem Defense Securite | Person identification control method and system for implementing same |
JP2008140020A (ja) * | 2006-11-30 | 2008-06-19 | Toshiba Corp | 車両監視システムおよび車両監視方法 |
US20160180623A1 (en) * | 2014-12-22 | 2016-06-23 | Filuet Cyprus Ltd. | Electronic systems for providing and distributing products and methods of using thereof |
WO2016201770A1 (zh) * | 2015-06-19 | 2016-12-22 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种门禁管理方法及移动终端 |
CN114022981A (zh) * | 2016-12-14 | 2022-02-08 | 余仁植 | 一种车辆解锁方法、锁定解锁装置、车辆及车辆系统 |
WO2018194507A1 (en) * | 2017-04-20 | 2018-10-25 | Fingerprint Cards Ab | Access control for access restricted domains using first and second biometric data |
CN110159168A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-23 | 安徽百得思维信息科技有限公司 | 一种建筑智能化防盗装置及其系统 |
CN210714149U (zh) * | 2019-07-29 | 2020-06-09 | 浙江汇力锁业有限公司 | 一种智能门锁 |
CN111784900A (zh) * | 2020-06-20 | 2020-10-16 | 深圳南亿科技股份有限公司 | 一种智慧小区智能化管理系统 |
CN114925348A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-08-19 | 苏州英博特力信息科技有限公司 | 一种基于指纹识别的安全验证方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117115957B (zh) | 2024-05-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108052925B (zh) | 一种小区人员档案智能管理方法 | |
US10051349B2 (en) | Sensor based system and method for premises safety and operational profiling based on drift analysis | |
US20190087464A1 (en) | Regional population management system and method | |
CN109858442B (zh) | 基于门禁机的陌生人通行监控方法及装置 | |
CN116305168B (zh) | 一种多维度信息安全风险评估方法、系统及存储介质 | |
WO2020135079A1 (zh) | 电子闸门的开启方法、装置及服务器 | |
CN112132048A (zh) | 一种基于计算机视觉的社区巡更分析方法及系统 | |
US11100788B2 (en) | Building alarm system with bayesian event classification | |
Chung et al. | Crime risk maps: A multivariate spatial analysis of crime data | |
CN113792691A (zh) | 一种视频识别方法、系统、设备及介质 | |
CN111476685A (zh) | 行为分析方法、装置及设备 | |
CN117115957B (zh) | 一种基于智慧小区的门禁管控方法及系统 | |
CN117453835A (zh) | 一种智慧社区管理系统 | |
CN117238070A (zh) | 一种基于智慧小区的住户安全管控方法及系统 | |
CN111090655A (zh) | 基于监控数据的预警方法及装置、电子设备和存储介质 | |
CN116188223A (zh) | 人员居住管理系统、方法及电子设备 | |
Fang et al. | Face recognition approach for smart Internet of Things in home security system | |
Ding | [Retracted] Construction of a Safety Management System for University Laboratories Based on Artificial Intelligence and IoT Technology | |
CN113536299A (zh) | 一种基于贝叶斯神经网络的入侵检测系统的设计方法 | |
CN113301300A (zh) | 基于互联网建筑楼宇智能化监测系统及方法 | |
Ghazal et al. | Real-time vandalism detection by monitoring object activities | |
Alamgir et al. | A model integrating fire prediction and detection for rural-urban interface | |
US20240221101A1 (en) | Automated detection of and response to probable unlawful activity at commercial or residential property | |
CN111325065A (zh) | 安防管理方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
KR102410354B1 (ko) | 전원주택 관리 장치 및 방법 |
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 | ||
TA01 | Transfer of patent application right | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20240428 Address after: No. 140, Zhenxing Road, Dahuan farm, Jianli County, Jingzhou City, Hubei Province 433300 Applicant after: Yan Hongxia Country or region after: China Address before: Rooms 002-5 and 002-7, 9th Floor, Building 8, No. 9 Zhuri Road, Tuanshan Town, Xiangyang High tech Development Zone, Hubei Province Applicant before: Hubei Mengte Technology Co.,Ltd. Country or region before: China |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |