一种人工智能社区物联服务终端及系统的制作方法

本发明涉及物联网技术领域，更特别地，涉及一种人工智能社区物联服务终端及系统。

背景技术：

智慧社区是指社区管理的一种新理念，是新形势下社会管理创新的一种新模式，充分借助互联网、物联网技术，发挥信息通信产业发达、电信业务及信息化基础设施优良等优势，构建社区发展的智慧环境，形成基于海量信息和智能过滤处理的新的社区管理模式，面向未来构建全新的社区形态。目前智慧社区建设已逐渐涉及社区生活的各个方面，例如改造门禁设备，为门禁设备增加更多网络化和智能化的功能；在社区中放置综合多种物业服务功能的终端，由社区居民自助服务等。

随着人们对社区安全的关注度不断提高，以及大规模的新型社区建设，除了社区出入的管理之外，社区内的安全管理也已成为社区物业管理的重点。由于社区内面积较大，而监控摄像头的监控画面有限，物业公司需要投入大量人员每天分时段按设定路线进行巡逻并签到。这种人工巡逻的方式需要投入大量的人力成本，而且很多安保人员只是签到，并未对现场进行全面查看，不仅效率低下，也存在安全隐患。

技术实现要素：

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种人工智能社区物联服务终端及系统，可自动巡逻并获取现场画面，通过智能识别和分析识别异常情况，保障社区安全。

根据本发明的第一方面，提出了一种人工智能社区物联服务终端，包括底座平台、机体、转动组件、摄像头和透明罩体；

所述底座平台下设有行走装置，底座平台内部具有驱动电机，所述驱动电机与所述行走装置电连接，可驱动行走装置以带动所述服务终端移动，所述底座平台的上表面为平面以用于载物；

所述机体位于所述底座平台上方且与所述底座平台的侧面固定连接，可以减少对底座平台上表面空间的占用。所述机体中包括与转动组件连接的转动电机，以驱动转动组件转动。所述机体的内部固定安装有控制板和电源模块，所述控制板上集成有处理器、存储器、定位装置和通信模块；所述处理器用于根据存储器中存储的地图数据以及定位装置获取的定位数据控制驱动电机，以使所述服务终端按照预设路线移动，在预设位置处控制转动电机，带动转动组件转动以及控制所述摄像头拍摄图像并通过所述通信模块将所述图像以及当前位置信息发送至社区服务器；

所述摄像头位于所述机体上方且通过所述转动组件与所述机体连接，所述摄像头与转动组件固定连接，可在水平方向上360度转动并在处理器的控制下拍摄图像；

所述透明罩体位于所述摄像头上方且与所述机体固定连接。

进一步地，所述机体的表面设有扬声器、麦克风和触控屏，所述处理器还用于接收通过所述麦克风和/或触控屏输入的目标地址信息，根据所述地图数据以及定位数据确定路线，根据所确定的路线控制驱动电机，以使所述服务终端按照所确定的路线移动。

进一步地，所述处理器还用于记录已经过的路线，根据所述地图数据判断是否存在所述服务终端未经过的路线，如是，则根据所述未经过的路线确定所述预设路线，如否，则获取默认路线作为所述预设路线。

根据本发明的第二方面，提出了一种人工智能社区物联服务系统，包括如第一方面所述的服务终端和社区服务器，所述服务终端通过无线方式与所述社区服务器连接；

所述服务终端用于按照预设路线在社区中巡逻，实时拍摄图像并将所拍摄的图像及拍摄位置信息传输至所述社区服务器；

所述社区服务器用于接收所拍摄的图像以及拍摄位置信息，根据所述拍摄位置信息将所有图像合并生成每个位置处的全景图像，并根据所述全景图像判断是否存在异常事件。

进一步地，所述判断是否存在异常事件包括：

根据拍摄位置信息获取该位置的标准图像；

将与该拍摄位置信息对应的全景图像与所述标准图像对比；

根据对比结果判断是否存在异常事件。

进一步地，所述判断是否存在异常事件包括：

获取所述全景图像中的人员图像；

通过面部识别和/或姿态识别确定人员特征信息；

将所述人员特征信息与预存的社区人员特征信息对比，以确定人员身份；

根据所述人员身份判断是否存在异常事件。

进一步地，所述系统还包括云服务器，所述社区服务器将所述全景图像发送至云服务器；

所述云服务器根据一段时间内的所述全景图像进行智能分析，获取所述社区的人员行动数据并发送至所述社区服务器；

所述社区服务器根据所述人员行动数据调整所述服务终端的预设路线。

本发明的技术效果和优点：

本发明提供的一种人工智能社区物联服务终端能够按照预设路线在社区中进行巡逻并实时拍摄现场画面，从而代替了室外的人工巡逻，保障巡逻区域的全覆盖和巡逻时间的全天候，终端通过创新的结构设计，稳定性高且能够防风防雨，在巡逻同时还可以为社区居民和访客提供路线导引和载物服务。本发明还提供了包括该服务终端的人工智能社区物联服务系统，通过社区服务器和服务终端配合实现社区安全保障的功能，并进一步通过云服务器进行机器学习和人工智能处理，可以不断调整、优化服务终端的工作模式，提高社区服务的智能化水平。

附图说明

图1为根据本发明的人工智能社区物联服务终端的结构示意图；

图2为根据本发明的人工智能社区物联服务终端的模块架构示意图；

图3为根据本发明的人工智能社区物联服务系统的架构示意图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。

如附图1-2所示的一种人工智能社区物联服务终端10，包括底座平台11、机体12、转动组件13、摄像头14和透明罩体15。所述底座平台11下设有行走装置111，底座平台11内部具有驱动电机112，所述驱动电机112与所述行走装置111电连接，可驱动行走装置111以带动所述服务终端1移动，所述底座平台11的上表面为平面以用于载物。所述底座平台11可选地为柱形，其横截面为圆形、椭圆形、矩形或其它形状，或者行走装置111可选地包括轮子，其数量可以为3个或4个。

所述机体12位于所述底座平台11上方且与所述底座平台11的侧面固定连接，可以减少对底座平台11上表面空间的占用。所述机体12中包括与转动组件13连接的转动电机126，以驱动转动组件13转动。所述机体12的内部固定安装有控制板和电源模块125，所述控制板上集成有处理器121、存储器122、定位装置123和通信模块124。所述定位装置123可选地包括gps或北斗定位装置、惯性传感器等。所述处理器121用于根据存储器122中存储的地图数据以及定位装置123获取的定位数据控制驱动电机112，以使所述服务终端按照预设路线移动，在预设位置处控制转动电机126，带动转动组件13转动以及控制所述摄像头14拍摄图像并通过所述通信模块124将所述图像以及当前位置信息发送至社区服务器20。所述通信模块124为无线通信模块，其通信方式包括4g、5g通信和wifi通信。

所述摄像头14位于所述机体12上方且通过所述转动组件13与所述机体12连接，所述摄像头14与转动组件13固定连接，可在水平方向上360度转动并在处理器121的控制下拍摄图像。

所述透明罩体15位于所述摄像头14上方且与所述机体12固定连接，所述透明罩体15可选地为球形，以保护摄像头14并减少对画面的影响。

所述处理器121与存储器122、定位装置123、通信模块124、转动电机126、驱动电机112电连接，以与各模块进行信息交互和控制。

所述电源模块125包括锂电池，其与其它模块电连接，以为其它模块提供工作电力。

可选地，所述机体12的表面设有扬声器127、麦克风128和触控屏129，所述处理器121还用于接收通过所述麦克风128和/或触控屏129输入的目标地址信息，根据所述地图数据以及定位数据确定路线，根据所确定的路线控制驱动电机112，以使所述服务终端10按照所确定的路线移动。这样，当所述服务终端10在社区内巡逻时可以为社区居民或访客提供引导服务。社区居民或访客通过语音方式或触控屏操作输入目标地址，例如x号楼x单元，所述服务终端10可以确定路线并按照所确定的路线移动。同时可以通过扬声器发出声音，告知社区居民或访客跟随其后。并且其底座平台11可用于放置行李物品，给社区居民或访客带来便利。

所述机体12的表面还可设有一个或多个红外探测器或超声探测器，其与处理器121连接，当探测到所述服务终端10前方存在障碍物时，处理器121控制驱动电机112停止运行。

可选地，所述处理器121还用于记录已经过的路线，根据所述地图数据判断是否存在所述服务终端10未经过的路线，如是，则根据所述未经过的路线确定所述预设路线，如否，则获取默认路线作为所述预设路线。

如附图3所示的一种人工智能社区物联服务系统，包括如上所述的服务终端10和社区服务器20，所述服务终端10通过无线方式与所述社区服务器20连接；

所述服务终端10用于按照预设路线在社区中巡逻，实时拍摄图像并将所拍摄的图像及拍摄位置信息传输至所述社区服务器20；

所述社区服务器20用于接收所拍摄的图像以及拍摄位置信息，根据所述拍摄位置信息将所有图像合并生成每个位置处的全景图像，并根据所述全景图像判断是否存在异常事件。

根据一个实施例，所述判断是否存在异常事件包括：

根据拍摄位置信息获取该位置的标准图像，所述标准图像是预先存在数据库中的；

将与该拍摄位置信息对应的全景图像与所述标准图像对比，具体地将所述全景图像与所述标准图像中的对象逐一对比，计算差异度并在全景图像中标识出不一致的对象；

根据对比结果判断是否存在异常事件，包括将差异度与预设阈值进行比较，如果大于阈值则认为存在异常事件，并通过屏幕展示所述标识出不一致的对象的全景图像。

根据另一个实施例，所述判断是否存在异常事件包括：

获取所述全景图像中的人员图像；

通过面部识别和/或姿态识别确定人员特征信息；

将所述人员特征信息与预存的社区人员特征信息对比，以确定人员身份；所述人员身份包括社区居民、访客等。

根据所述人员身份判断是否存在异常事件，例如对比后无法确定人员身份，则认为存在异常事件，并在全景图像中标识出所述人员，并通过屏幕展示。

进一步地，如果存在异常事件，则可发出报警信息提醒物业管理人员介入处理。

进一步地，所述系统还包括云服务器30，所述社区服务器20将所述全景图像发送至云服务器30。所述云服务器30根据一段时间内的所述全景图像进行智能分析，获取所述社区的人员行动数据并发送至所述社区服务器20；所述社区服务器20根据所述人员行动数据调整所述服务终端的预设路线。通过积累一段时间(例如6个月)的全景图像，得到社区巡逻的大数据，通过构建神经网络进行机器学习，能够得到社区的人员行动数据，其可以表示社区内人员的行动轨迹和覆盖密度，以及每个社区居民的常规活动路线。根据这些数据，社区服务器可以调整服务终端的预设路线，提高对人员行动稀少区域的巡逻次数和人员行动密集度区域的巡逻次数。

所述智能分析具体包括数据分析和机器学习。其中，数据分析包括人为变量赋值和算法分析，人为变量赋值和算法分析构成深度神经网络，算法分析包括概率论算法、统计学算法、逼近论算法、凸分析算法、算法复杂度理论以及模拟预测，数据分析的运算结果导出至机器学习，利用多层感知机模拟大脑工作，构建深度神经网络。

其中，机器学习包括用户习性研究、认知模型和理论分析，机器学习对数据分析执行辅助运算，机器学习可控制算法分析的优化更新，机器学习用于对数据分析的运算结果进行用户习性研究以及理论分析，用户习性研究、认知模型、理论分析的运算结果用于反馈调节深度神经网络的运行，学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出，训练过程中所有层级都会被不断优化，给数据处理的赋能越来越显著，使该用户行为研究的精准度逐渐提高。其中，用户习性研究由辅助机器学习模型构成，用户习性研究被配置为将第一分数分配给未被标记的观察，认知模型由目标机器学习模型构成，认知模型被配置为将第二分数给未被标记的观察，用户习性研究和认知模型来自不同的机器学习模型类别，认知模型是有限容量的机器学习模型，理论分析由比较部件构成，理论分析被配置为比较第一分数和第二分数，以确定认知模型已经返回假肯定或假否定的结果的概率，第一分数和第二分数的比较部件还被配置为执行包括以下操作的比较：确定第一分数和第二分数之间的差的幅度；在幅度为负时，确定目标机器学习模型已经返回假肯定；以及在幅度为正时，确定目标机器学习模型已经返回假否定，实现机器学习，待该人工智能社区物联服务终端随着使用时长得增加，智能化逐渐提高。

本发明的终端和系统的工作实施例如下：

将社区地图数据存储至人工智能社区物联服务终端的存储器中，所述社区地图数据中包括拍摄位置和预设路线。

在巡逻开始后，所述服务终端中的处理器从存储器中获取所述社区地图数据，通过定位装置获取服务终端当前所在位置，根据预设路线控制驱动电机，带动所述服务终端按照预设路线行走；当服务终端到达每个拍摄位置时，控制转动电机及摄像头，对周围社区场景进行拍摄得到图像，将图像通过通信模块无线发送至社区服务器，并继续沿着预设路线行走，完成整个社区的巡逻后回到起点，巡逻次数加1，并继续重复上述过程，直至巡逻次数到达预设阈值，停止巡逻。为了减少能量消耗，在停止巡逻时，服务终端进入低功耗模式。所述服务终端也可以定时巡逻，在存储器中存储有巡逻时间安排，处理器判断到达巡逻时间时，启动服务终端。

如果在巡逻过程中，有人员需要引导服务，则服务终端获取人员输入的目标地址，根据社区地图数据确定路线，并引导人员到达目标地址。此时，所述服务终端可以沿着引导服务的路线回到起点，并继续按照预设路线行走；也可以根据所述地图数据查找所述服务终端未经过的路线，根据所述未经过的路线调整所述预设路线，并按照调整后的预设路线继续巡逻，从而减少重复路径。

社区服务器接收所拍摄的图像以及拍摄位置信息，根据所述拍摄位置信息将该位置处拍摄的所有图像合并，生成每个位置处的全景图像，并根据所述全景图像判断是否存在异常事件。包括将所述全景图像与标准图像中的对象逐一对比，根据对比结果判断是否存在异常事件，和/或通过面部识别和/或姿态识别确定图像中的人员特征信息，将所述人员特征信息与预存的社区人员特征信息对比，以确定人员身份，根据所述人员身份判断是否存在异常事件，如果存在异常事件，则发出报警信息提醒物业管理人员介入处理。

所述社区服务器定时地将所述全景图像发送至云服务器，所述云服务器根据一段时间内的所述全景图像进行智能分析，获取所述社区的人员行动数据，例如社区内人员的行动轨迹和覆盖密度，以及每个社区居民的常规活动路线等，并将所述人员行动数据发送至所述社区服务器，由所述社区服务器根据所述人员行动数据调整所述服务终端的预设路线，以优化巡逻效果，提高巡逻效率。

本发明实施例提供的人工智能社区物联服务终端能够按照预设路线在社区中进行巡逻并实时拍摄现场画面，从而代替了室外的人工巡逻，保障巡逻区域的全覆盖和巡逻时间的全天候，终端通过创新的结构设计，稳定性高且能够防风防雨，在巡逻同时还可以为社区居民和访客提供路线导引和载物服务。本发明实施例还提供了包括该服务终端的人工智能社区物联服务系统，通过社区服务器和服务终端配合实现社区安全保障的功能，并进一步通过云服务器进行机器学习和人工智能处理，可以不断调整、优化服务终端的工作模式，提高社区服务的智能化水平。

最后应说明的几点是：首先，在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变，则相对位置关系可能发生改变；

其次：本发明公开实施例附图中，只涉及到与本公开实施例涉及到的结构，其他结构可参考通常设计，在不冲突情况下，本发明同一实施例及不同实施例可以相互组合；

最后：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，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。