人工智能技术在智慧社区建设中的应用分析.docx

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人工智能技术在智慧社区建设中的应用分析

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摘要：自2012年国家层面首次提出“智慧社区”概念以来，国家先后下发了多个政策文件指导建设。社会治安防控体系建设逐渐走向成熟阶段，智慧社区治安防控工作作为重要建设内容之一，其重要性也愈发凸显。但近年来，新的违法犯罪手段不断出现，社会治安形态呈现复杂化多样化的趋势，社区警务工作短板和痛点也逐渐显现。基于此，本文对人工智能技术在智慧社区建设中的应用进行研究，作出以下讨论仅供参考。

关键词：人工智能技术；智慧社区建设；应用

引言

近年来，随着人员交流的频繁和旅游业的兴起，对于外来人口的管控直接决定着当地的治安情况、关系着人民的财产安全和城市形象。对于旅游城市中靠近海边、景点等房屋出租率较高的社区，传统的机械锁和老式的小区门禁已经远远不能满足公安系统对社区安全性管控的需求。新型的智能门禁系统融合了物联网、人工智能等技术，是一套集终端硬件及云端平台于一体的全方位社区管控系统。

1人工智能技术

人工智能泛指让机器具有人类智能的一类技术。1956年，美国科学家麦卡锡在达特茅斯会议上提出了人工智能的概念，“人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样”。AI的发展经过多次起伏，人们对它的认知和定义也不同，目前比较认可的定义是“人工智能是用机器模仿和实现人类的感知、思考、行动等人类智力与行为能力的科学与技术，目标在于模拟、延伸、拓展人的智慧与能力，使系统或机器能胜任一些以往需要人类智能才能完成的复杂任务”。虽然人工智能属于计算机科学的一个分支，但它还涉及到许多领域，例如脑科学、心理学、逻辑学、语言学、行为科学和认知科学等。人工智能可以模拟人类的思维、意识、行动等行为模式，可以帮助人们高效率、高质量地完成一些高危、复杂的工作，同时具有一定的学习、推理能力。人工智能是多学科技术，包括机器学习、优化理论、博弈论、控制理论、元启发式等，具有感知、挖掘、推理、预测的能力。机器学习是其重要分支，根据学习对象的性质，一般分为监督学习、无监督学习和强化学习。深度学习可以让机器自动学习特征，无需人工事先设定，因为人往往不知道什么是重要的特征。针对不同的应用场景，传统的机器学习算法需要重新学习，而深度学习只需要调整参数就能改变。基于AI提供的开放能力，针对个性化、碎片化的应用需求（如特定场景下特定目标的智能识别），可通过上传样本图像，进行简单的数据标定和在线算法训练后实现，快速满足业务上线需求。

图1AI算法流程示意图

2社区系统现状分析

对某智慧社区建设情况进行摸底，发现存在信息孤岛和硬件众多，造成重复建设和运行维护困难等如下问题。存在“烟囱式系统建设模式”。社区有安防监控系统、人员门禁管理系统、智慧停车系统、噪音环境检测系统、路灯管控系统等，每个系统之间架构完全独立，其开发和运行维护也完全独立，这些系统其实是存在公共和通用功能的。“烟囱式”系统建设存在三大弊端：每次新业务都需要重新造轮子，造成功能建设和维护带来的浪费投资；打通“烟囱式”系统间信息孤岛的成本高昂；不利于业务的创新、经验沉淀和业务持续发展。

3人工智能技术在智慧社区建设中的应用

3.1社区人员识别与动态信息采集

人员管理是社区警务工作永远的重点。在社区智慧警务工作中，对人员的管理主要体现在对社区相关人员的识别与动态信息采集。可利用物联网技术，在社区的关键路口、重点行业和场所门口、小区大门及小区单元楼门口、小区主干道等地点安装物联网视频监控感知设备、门禁卡、指纹识别装置、人脸识别装备、电子围栏等智能感应采集设备，以采集和识别人员身份信息，以及地点和时间等时空轨迹信息。动态采集的这些人员信息可与后台的特定人员数据库碰撞比对，可掌控社区内“特定人员”的活动情况，并通过其与后台大数据的深度挖掘和人工智能分析，为社区警务提供精准的社情、民情和警情等服务。

3.2车辆异常模型分析

社区出入口或停车场内，对车辆的出行规律进行分析，提取相关规则，对异常或可疑的行为设置标签。与昼伏夜出、频繁夜归、夜不归宿等与人员异常模型类似模型，补充僵尸车异常车辆分析，即对于小区的已登记和未登记车辆，根据配置分析该小区的车辆在进入小区超过一段时间以上无通行记录，则符合僵尸车异常行为规则，获取该车辆基础信息展示、可能存在的车主信息，车辆最后出现的抓拍数据信息。如下图所示。

图2车辆信息异常分析过程示意图

3.3社区异常检测

社区异常检测主要是利用物联网技术，对出入社区的人员进行感知和识别，以及与后台数据库的关联分析，及时发现人员出入行为异常（与他人或自己日常行为不一样）等潜在隐患；社区内发生的异常案事件行为（重点人口异常聚集、打架斗殴、有人手持危险物品、翻越小区围墙等）；水、电