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AI+IoT赋能智慧社区的现状和技术趋势

发布时间: 2019-02-25 16:44   作者: 鲍敏   来源: 人工智能杂志

  人工智能技术的快速发展正成为各行各业的核心驱动力,并快速改变这个社会。本文旨在通过AI+IoT技术在智慧社区的落地实践,让大家进一步了解智慧社区的现状以及未来的技术趋势。

  一、智慧社区概述

  社区是若干社会群体或社会组织聚集在某一个领域里所形成的一个生活上相互关联的大集体,是社会有机体最基本的内容,是宏观社会的缩影。社区是具有某种互动关系和共同文化维系力的,是在一定领域内相互关联的人群形成的共同体及其活动区域[1]。

  尽管社会学家对社区下的定义各不相同,在构成社区的基本要素上的认识还是基本一致的,大家普遍认为一个社区应该包括一定数量的人口、一定范围的地域、一定规模的设施、一定特征的文化和一定类型的组织。社区就是这样一个“聚居在一定地域范围内的人们所组成的社会生活共同体”[2]。

  智慧社区定义和意义

  社区是居住在一定地域范围内人们社会生活的共同体,而智慧社区尚未有统一的概念界定,不同专家学者和组织机构有不同的见解。综合来看,智慧社区是利用物联网、云计算、移动互联网、信息智能终端等新一代信息技术,通过对各类与居民生活密切相关信息的自动感知、及时传送、整合分析和发布,实现对社区居民日常生活要素的数字化、网络化、智能化、互动化和协同化,通过信息化改变社区居民的工作、生活方式、生活环境[3]。

  智慧社区的产生与发展是在科技推动下不断演进的结果,尤其是人工智能(AI)技术的驱动、泛物联网(IoT)技术的成熟和大规模应用,把智慧社区的发展水平提升到了新的高度。

  智慧社区建设有利于提高基础设施的集约化和智能化水平,实现绿色生态社区建设,形成信息化的智慧社区基础设施网络,有助于增强行政运行效能,提升社区服务和管理能力,形成更加安全、高效、智能的社区管理服务体系,有利于提高和改善社区居民生活。可以说,智慧社区的建设是信息时代发展的必然要求。

  智慧社区技术发展过程

  智慧社区的建设与技术的发展相适应。对于智慧社区的建设在不同时期有着不同的解读。

  在较早时期,智慧社区更多体现在建设安防社区或平安社区,主要是公共安全为主的应用。比较成体系的综合安防社区主要包括:周界报警、视频监控、楼宇对讲、防盗报警、门禁系统、巡更系统、车辆道闸、背景音响、楼宇自控等,其中消防系统相对独立。此阶段的技术无论是采用模拟技术还是数字技术,其输出能力没有本质上的区别,从社区的智慧能力上更多的起到记录、事后查询、一定范围的实时信息展现、被动管理为主的作用。安防社区平台主要提供更加综合的子系统管理能力,也可实现一定的联动能力。由于技术受限,这些综合应用更多的在封闭小区内完成,形成闭环管理。居民、物业、居委、街道以及各级政府的社区信息并不是实时传递的,社区管理上基本是相对独立的。

  随着互联网的快速发展以及居民个人信息技术的快速应用,更多的智慧应用进一步推进到社区中。在原有的社区安防基础上实现丰富的应用。物业系统、O2O服务、社区养老、健康医疗、家庭护理、个人健康、家庭和个人数字生活等诸多领域都有了极大推动。尤其是以较为封闭的商品房小区或新型有物管的街区应用最为成熟和广泛。这些智慧社区采用的技术更多还是依赖大量的人力进行甄别、处理,基本上没有智慧能力。

  其中一些政府托管的老旧社区(小区)依然没有采用上述的智慧手段,基本没形成体系的智慧应用,究其原因主要是:

  (1)这些社区普遍处于无物业管理或无持续资金投入管理的区域,因此很难进行封闭式管理。

  (2)社区的流动人口有着巨大的管理困难。由于这些区域人口流动性大,大量人员持续流动,传统的封闭管理、信息采集都非常困难,这也为社区公共安全防范带来了巨大挑战。

  (3)社区综合治理难度更高。正是由于长期的管理普遍不足,涉及到重点人员管理、房屋实有居住情况管理、社区分散的消防安全、社区分散的设备设施等的管理能力严重缺失,普遍还是通过“人工方式”进行走访巡检登记采集等方式,不但基层社区管理工作压力巨大,而且数据的实时性、准确性和有效性都无法满足管理需要。传统的技术也很难解决这些普遍问题,通过新技术提升管理的技术手段迫在眉睫。

  (4)社区涉及的“人、地、事、物、情、组织”构成立体信息内容,传统的技术更多体现在被动获取信息、事中记录信息、事后查询信息,造成管理滞后、信息不对称,更谈不上主动发现问题、实时解决问题、大数据预测问题的能力。

  我们需要建立全新的智慧社区体系,才能更好、更有效地解决上述问题,AI+IoT技术支撑能力应运而生。

  二、AI+IoT赋能智慧社区现状

  人工智能技术的快速发展为智慧社区建设带来深层次变化

  人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术,特别是计算机视觉的应用在当前智慧社区建设中发挥极大作用。原有的被动识别、被动管理技术实现模式逐渐由人工智能技术代替,从而实现主动识别、无感采集、主动辨识的技术能力,比如:

  (1)具有非强制性:采集对象不再需要专门配合采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人像图像,这样的取样方式没有“强制性”;

  (2)非接触性:采集对象不需要和设备直接接触就能获取人像图像;

  (3)并发性:在实际应用场景下可以进行多个人像的分拣、判断及识别。

  基于深度学习的人像识别算法在深度学习网络的训练中引入了权重衰减的概念,有效地减小权重幅度,防止网络过拟合。更关键的是计算机计算能力的提升,AI芯片的加速技术的发展,使得在训练过程中可以产生更多的训练数据,使网络能够更好地拟合训练数据。深度学习模型不仅大幅提高了人像识别算法的精度,同时也避免了需要消耗大量时间进行人工特征的提取,使得运行效率大大提升。

  这些AI技术对社区管理、运营已经带来深层次的改变,也会进一步倒逼机构改革、管理模式变革。同时 “智能硬件+智能平台+智能数据”的融合一体成为趋势,以AI技术作为实现“事前响应、事中管理、事后反馈”等全流程覆盖智慧社区的建设和运营,从而构建真正的“智社会”时代。

  人工智能落地智慧社区现状

  近几年,智慧社区的建设发展得如火如荼,人工智能技术的应用也逐步落地。我们可以通过以下智慧社区经典应用来进一步了解人工智能技术的落地现状。各主管部门都在制定很多关于智慧社区的标准进行引导,根据相关标准或技术要求,可从图1的功能模块中说明当前智慧社区的架构和功能内容。

  智慧社区包括支撑体系以及与市区二级对接功能,分别包含资源层、数据采集层、数据层、支撑层、业务层和表示层等六层结构,每层结构都在不同的管理层级得以体现。社区级紧紧围绕着三大公共板块的应用,分别是公共安全、公共管理、公共服务。

  (1)公共安全

  公共安全主要体现通过智能感知、智能采集对社区的一标多实进行实时感知和实时采集,包括标准地址、实有房屋、实有人口、实有单位等基本内容,还包括事件、状态、感知设备等数据收集、分析以及数据处理反馈等。公共安全的感知采集包括人脸识别、智能监控、智能门禁通行、车辆通行等,还包括涉及公共安全的水压、消防烟感、社区电气电弧探测、防盗RFID侦测等感知设备的应用。公共安全正是通过人脸大数据等手段实现无感采集、无感预警、多级布控等能力,大幅度提升社区安全水平。

  (2)公共管理

  公共管理主要是针对社区的工作力量进行统计和数据关联,对采集数据进行分析和梳理出管理内容。首先,包含房管、市场监管、城管、网格巡查、绿化市容、第三方服务等工作力量进行数据掌握、处理;其次,包含社区内及沿街商铺和一般企业的统计、关联等;最后,还包括通过感知设备对社区涉及管理的内容进行智能分析和智能识别、预测等。例如通过人脸识别及关联基础数据而分析挖掘的通行数据异常预测的群租、传销居住、陌生人徘徊等内容;另外通过人工智能技术实现取证治理高空抛物、车身划痕、乱倒垃圾等社区顽症;通过社区智慧平台结合前端人脸大数据等实现精准管理社区矫正、释放人员管理等重点人群的智能管理功能。

  (3)公共服务

  公共服务主要是通过智能感知对社区实有服务人群和服务力量提供掌握和服务,包括服务人群:老人、残疾人、精神疾病人员、计生特扶对象、特困救助对象;包括服务力量:志愿者、养老顾问、上门服务人员、社区医生;如此,正是通过智慧感知体系实现公共服务能力。

  上述功能支撑这些技术体系主要通过以下能力实现:

  1) 计算机视觉智能分析系统

  利用人工智能技术,实现对数字视频图像的智能化、自动化解析并针对特定目标、特征的识别比对,主要包括:

  ①人脸识别。对数字视频图像中的人脸进行检测、跟踪抓拍、特征提取和比对,实现身份核实、重点人员实时布控追踪和人脸时空轨迹大数据分析研判等功能。

  ②车辆识别。对数字视频图像中车辆进行检测、跟踪抓拍、特征提取和比对,实现车辆(车牌、车型、车身颜色、车辆品牌等)信息识别、交通违法车辆自动核查、重点车辆布控追踪和车辆时空轨迹大数据分析研判等功能(如图5)。

  ③视频结构化。对数字视频图像中的车辆、行人、非机动车等目标进行自动检测和特征提取,实现对监控图像的智能搜索和快速检索。

  2)社区人口信息动态采集系统

  社区的人员信息采集一直是个很大问题,由于人员的流动性,社区的实有人口采集很困难。从目前来看通过分布式移动+固定采集的方式是行之有效的采集模式,包括人员信息采集、管理及下发等服务。通过读取身份证照片,并和人脸照片进行比对,以确认人员身份信息正确。通过采集并认证的信息下发到人脸网关和上传数据到系统管理平台。

  泛在智能感知管理系统包含社区的态势感知、预警感知、消防感知、地磁感知、烟感感知、车辆感知、运维感知、井盖感知、垃圾箱感知、水压感知、空气质量感知、水质感知、电梯感知、温度感知等一系列的感知应用。泛在物联网的感知+人工智能的赋能,可以实现具有高度智能的社区管理、精准运营的神经感知能力。

  3)智慧社区大数据物管系统

  社区传感器、智能设备的涌现,产生的数据量十分巨大,传统的管理能力无法满足智慧社区的支撑。只有依托大数据、云计算、人工智能等先进技术,对数据进行优化、深度挖掘分析,实现数据的最大价值化。针对社区的各职能部门,对街道、公安、综治、居委会、物业等业务需求提供相应的服务。

  4)智慧社区预警移动系统

  众多的社区智能应用产生大量数据,通过移动互联网对传统社区服务和管理模式进行改造,使社区预警APP成为社区同业主以及相关多级部门协同联动的重要手段。

  基于智能平台的服务,一切的信息都经过处理和关联后实现精准推送,真正落实“秒级服务”。APP中的信息包括视频、图片、语音、文字等,逐步实现指尖上办公、指尖上服务、指尖上办理的新格局,最终形成社区事件处理管控闭环。

  正是基于智慧社区全量数据采集、感知、处理才能做到社区全面感知,同时通过大数据以及可视化展现能力,实现社区“人、地、事、物、情、组织”等的管理透明化、真实化、可视化、全量化以及可控化,构建真正的集管理、服务、人性化于一体的智慧社区体系。

  IoT技术与人工智能技术融合提升社区智慧化

  物联网技术实际上并不是新技术,在智慧社区中早有应用,但是随着窄带物联网技术的高速发展,促使以物联为基础、数据创造为纽带、人工智能为驱动的融合技术得以普及。从而,智慧社区实现“粗放型管理”向“精细化管理”华丽转变;实现“防范、控制型管理”向“人性化、服务型管理”转变。

  当前人工智能技术还处于起步阶段,无法支撑社区的复杂场景,通过物联网的技术与人工智能的融合无疑大幅度地提升社区智慧水平,实现“物联、数联、智联”三位一体,社区生命体才有现实价值。物联网感知的建立促使社区感知能力连接更广,颗粒度更细,能更精准地反映智慧社区运行态势和群体,甚至个体行为特征。

  当前智慧社区的感知体系主要有:可燃气体探测、电弧探测感知、烟感探测感知、明火探测感知、温度探测感知、报警按钮感知、水压探测感知、红外感应感知、窨井盖探测感知、温湿度计感知、二氧化碳检测感知、噪声感知、颗粒物监测感知、垃圾满溢检测感知、气味监测感知、跌倒感知等。丰富的适应场景感知体系、多种窄带网的覆盖能力、超低功耗电源管理技术与人工智能结合如虎添翼,赋予社区方方面面更精细的生命特征。

  我们可以看到,基于AI+IoT技术赋能的智慧社区能力得到全面提升,做到了社区全量状态准确感知、实时监测、精确预警、高效智能;出入有记录、异常有动作、管理有协同、动态有更新、不断有迭代、被动变主动;按照社区微网格化的设计理念实现了 “智能点”、“轨迹线”、“区域面”、“立体控”理念,有力地解决了社区管理各种问题,提升综合管理能力;通过社区多维数据的引入做到“动态数据与静态数据相结合”、“物联感知与AI感知相结合”、“时间维度与空间维度相结合”,这将大大拓宽社区的管理能力,形成真正意义上的“社区智慧大脑”。

  以上内容精选于《人工智能》杂志第八期

  本文作者

  鲍 敏

  特斯联科技未来城市事业部副总经理。国家一级注册建造师、高级工程师、全国安全防范报警系统标准化技术委员会通讯员、上海市政府采购专家(物联网、互联网、公共安全防范方向),曾任上海市安防报警协会专家,获得上海市安防行业杰出贡献20人荣誉。主导完成“智慧社区体系及平台”;“基于动态人脸识别+门禁+多维度媒体互动系统”开发,城市级微卡口体系及特征网关架构规划设计等工作。参与制定上海市《住宅小区安全技术防范系统要求2010》地标编写工作;参与住建部康居示范工程智能化的系统建设、重庆市公安局智能社区采集标准等工作。承担并负责多项上海市发改委、经信委、科委、质量技术监督局及重庆市科委的重大政府课题、标准示范项目,具有丰富经验。已获国家授权涉及人工智能、物联网技术等发明、实用新型专利几十项。

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