(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111646967.3 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 福建工程学院 地址 350000 福建省福州市大 学新区学府 南路33号 (72)发明人 林晓艳　蔡彬清　燕学博　 (74)专利代理 机构 厦门原创专利事务所(普通 合伙) 35101 代理人 黄巧香 (51)Int.Cl. G06Q 50/26(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 20/58(2022.01) G06V 40/10(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G10L 25/03(2013.01) G10L 25/27(2013.01) G10L 25/30(2013.01) G10L 25/51(2013.01) (54)发明名称 基于物联网的社区管理方法及系统 (57)摘要 本发明公开了基于物联网的社区管理方法 及系统， 方法包括： S01、 构建社区服务数据库； S02、 实时获取社区公共区域范围内的监控影像 数据， 然后按预设条件对监控影像数据进行特征 识别， 生成影像特征数据； S03、 将监控影像数据 中同一影像监控区域在不同时间节点的影像特 征数据进行汇集， 生成影像特征数据集； S04、 按 预设时间频率获取影像特征数据集， 再按预设条 件对影像特征数据集中的特征数据进行判断， 生 成判断结果； S05、 获取判断结果且对其进行识 别， 在判断结果不符合预设条件时， 将该判断结 果对应的数据设为异常数据且进行信息标记并 生成预警信息输出， 再按照预设条件播放倡议宣 传数据； 本方案实施可靠、 响应灵活且成本低， 具 有较大的实施推广价 值。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 114331786 A 2022.04.12 CN 114331786 A 1.一种基于物联网的社区管理方法， 其特 征在于， 其包括： S01、 构建社区服务数据库， 该社区服务数据库内存储有社区监控数据和倡议宣传数 据； S02、 实时获取社区公共区域范围内的监控影像数据， 然后按预设条件对监控影像数据 进行特征识别， 生成影 像特征数据； S03、 将监控影像数据中同一影像监控区域在不同时间节点的影像特征数据进行汇集， 生成影像特征数据集； S04、 按预设时间频率获取影像特征数据集， 再按预设条件对影像特征数据集中的特征 数据进行判断， 生成判断结果； S05、 获取判断结果且对其进行识别， 在判断结果不符合预设条件时， 将该判断结果对 应的数据设为异常数据且进行信息标记并生成预警信息输出， 同时， 按照预设条件选择倡 议宣传数据并下发至社区， 由社区的公共媒体播 放设备进行播 放。 2.如权利要求1所述的基于物联网的社区管理方法， 其特征在于， S02还包括实时监测 社区公共区域范围内的声音分贝值， 对50或70分贝以上的声音进行记录保存， 同时标记其 发生的起始 时间节点后， 生成音频特征数据， 然后将同一音频监测区域在不同时间节点的 音频特征数据进行汇集， 生成音频 特征数据集； S04还包括获取音频特征数据集， 按预设条件对音频特征数据集中的音频特征数据进 行判断， 生成判断结果； 其中， S05中所获取的判断结果包括音频特征数据的判断结果和影像特征数据的判断 结果。 3.如权利要求2所述的基于物联网的社区管理方法， 其特征在于， 所述社区管理方法还 包括： S06、 构建管理评价模型， 将其与社区进行一对一关联， 然后设定评价元素及其权重值， 再获取相应社区的异常数据和该异常数据的信息标记， 将该信息标记或异常数据进行识别 分类， 然后将识别分类结果与管理评价模型 的评价元素进行对应后， 对评价元素 的权重值 进行调整， 在评价元 素的权重值高于预设阈值时， 按预设条件输出 预警指令 。 4.如权利要求3所述的基于物联网的社区管理方法， 其特征在于， S02中， 按预设条件对 监控影像数据进行 特征识别， 生成影 像特征数据的具体方法为： S0201、 按预设时间间隔获取监控影像对应监控范围内的影像， 然后将其导入到定位神 经网络中进行元素定位， 再将定位获得 的元素导入到检测神经网络中进行特征识别， 获得 所定位元 素的信息标签， 将其设为 参照标签， 其中， 所定位元 素之间的定位区域 不重合； S0202、 将社区公共区域范围内实时获取的监控影像数据以1秒为时间间隔单位进行提 取监控影像数据中的图像 帧， 然后将图像 帧导入到定位神经网络中进行元素定位， 再将定 位获得的元素导入到检测神经网络中进行特征识别， 获得所定位元素 的信息标签， 将其设 为实时标签； S0203、 将实时标签与 参照标签进行并集处理后， 再排除减去实时标签与参照标签的交 集部分， 获得差异标签， 将 差异标签与其在图像帧中对应的元素进 行提取关联后， 获得影像 特征数据。 5.如权利要求4所述的基于物联网的社区管理方法， 其特征在于， S03包括： 将监控影像权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114331786 A 2数据中同一影像监控区域在不同时间节点的影像特征数据进 行汇集， 然后 将实时标签相同 且元素相似度大于90％以上影 像特征数据进行 择一保存， 其 余删除， 生成影 像特征数据集。 6.如权利要求5所述的基于物联网的社区管理方法， 其特 征在于， S04包括： S0411、 按10～20s每次的时间频率获取影像特征数据集， 然后对同一影像特征数据集 中的特征数据进行分类为人物、 动物、 车辆和其 他； S0412、 对分类为人物的特征数据进行进一步对其手部区域所携带的物品进行识别， 在 识别结果为 非空时， 将所识别的物品与同一影像特征数据集中分类为其他的影像特征数据 进行二次匹配， 当匹配概率大于8 0％以上时， 输出物品遗弃作为判断结果， 并将该判断结果 对应的影 像特征数据一并输出； 对分类为动物 的特征数据进行进一步对其颈部区域进行物品识别， 在识别为空时， 输 出未约束动物作为判断结果， 并将该判断结果对应的影 像特征数据一并输出； 对分类为车辆的特征数据进行进一步对其进行车牌识别， 当车牌识别为空时， 输出异 常交通工具作为判断结果， 并将该判断结果对应的影 像特征数据一并输出。 7.如权利 要求6所述的基于物联网 的社区管理方法， 其特征在于， S04还包括： S0421、 将 音频特征数据集中的音频特征数据导入加载有 经训练的时延神经网络 ‑隐马尔可夫模型对 音频特征数据进行识别处理， 并输出音频识别结果， 将其设为判断结果， 所述音频识别结果 包括异常生活噪音、 异常动物噪音中的至少一项； 其中， 时延神经网络 ‑隐马尔可 夫模型训练过程包括： 获得训练音频的每个信息帧， 以及每个信息帧的梅尔倒谱特征、 声调特征和当前说话 人特征； 以一当前信息帧的梅尔倒谱特征、 声调特征和当前说话人特征， 以及所述当前信息帧 之前的连续多个历史信息帧和所述当前信息帧之后的连续多个未来信息帧为输入， 对所述 语音识别模型进行训练， 直至所述语音识别模型收敛。 8.如权利要求7所述的基于物联网的社区管理方法， 其特征在于， S06中， 所述评价元素 包括废弃物异常处置、 动物异常行动、 车辆异常行驶、 异常生活噪音、 异常动物噪音中的一 项以上； 当识别分类结果与 管理评价模型的评价元素对应时， 所述评价元素的权重值遵循如下 公式调整： X＝X1+Y1(一) 其中， X1为评价元素的当前权重值， X为评价元素经权重调整后的权重值， Y为单次权重 调整值， 另外， X1的初始值 为0.5， Y1为0.01； 在预设时长内， 管理评价模型的评价元素权重值未被调整时， 所述评价元素的权重值 遵循如下公式调整： X’＝X1’－Y2(二) 其中， X1’为评价元素的当前权重值， X ’为评价元素经权重调整后的权重值， Y2为单次权 重调整值， 另外， X1’的初始值 为0.5， Y2为0.005。 9.一种基于物联网的社区管理系统， 其特 征在于， 其包括： 后台服务器， 用于构建社区服务数据库和管理评价模型， 该社区服务数据库内存储有 社区监控数据和倡议 宣传数据；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114331786 A 3