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推荐一份完整详细智慧社区打造方案

一、需求挖掘及客户引导

1、社区的日常”内容“

1.1、人员进出

a、早上:住户出门,乘坐电梯,出楼宇,走到小区大门,走人行,经过大门口,跟门卫保安打下招呼;

b、晚上:住户从外回来,跟门卫打招呼,走进大门口,经过人行道,进入对应楼宇,乘坐电梯,进房门;

c、吃饭时间:点了外卖,外卖小哥到小区门口,门卫保安看到后直接放行,到对应楼宇上电梯,到用户门口按门铃,送到后出小区;

d、吃完饭:住户乘坐电梯到地面层,在路灯的照明下,休闲走动,然后乘坐电梯回到房间;

e、晚上11点:小区保安日常绕小区一周巡逻,然后回到门卫处。

1.2、车量

住户车辆进入小区停车场后,根据指示牌移动到停车场,然后找到自己的停车位,停好车;

没有固定车位的住户,进入停车场(活小区)后,绕一圈看看有没有停车位,然后停车或开走。

1.3、物业作业

a、节假日,准备搞活动,然后在大门口张贴传单;

b、门口张贴社区通知,收取物业费的通知;

c、每隔一段时间,社区大爷大妈上门一个一个询问客户情况,反馈信息;

d、物业人员需要对社区绿化灌溉;

e、物业人员对社区的路灯等设施进行日常检查维护。

1.4、其他

a、小区社区的耗电量、耗水量等能源消耗,物业人员进行统计汇总;

b、年底物业公司总结大会,开了小年会,发了小奖金。

2、社区的异常“内容”

2.1、人员/动物

a、非小区住户,随便进入小区及各楼宇;

b、住户宠物没管好,跑到小区绿道上,吓到其他住户;

2.2、车辆

a、胡乱停车:一个住户胡乱停车,堵住了车位,不留电话号码,你被迫成为第二个”胡乱停车“的住户

b、外来的车辆在旁边商场吃饭,没停车位,来你小区停车,霸占了你的停车位。

2.2.2.3、物业/设备

a、吃完饭后到楼下散步,发现路灯坏了,路面一篇漆黑;

b、物业组织的活动通知不到位,被大爷大妈围攻,以”不公平“为由要求物业赔偿

c、物业人员多次灌溉花草,造成花草凋零;

d、小区中心区丢了一个高贵的盆栽,但不知道是谁拿走的。

2.4、其他

年终奖报告的时候,物业耗电量巨大,但是不知道是哪方面耗费的,无法追溯

3、社区的角色了解

3.1、开发商

社区楼盘开发商开发完后,基本就不理睬啦,既不是(智慧社区的)用户,也不是客户

3.2、住户

购买房屋或租房住进来,与日常生活息息相关,是用户,但不是客户

3.3、物业公司

社区运营的主要管理者,物业管理工作很关心,是用户,但不是客户

3.4、社区居委会

社区居民多项工作管理者,对民生很有帮助,是用户,但不是客户

所以,谁才是智慧社区的客户呢?也就是谁会来买单

3.5、ZF管理者

随着政府出台的一系列政策,如《关于加强和完善社区治理的意见》、《全国公安机关社会治安防控体系建设指南》等,指出了政府管理者的责任与任务,所以政府管理者才是智慧社区真正的客户 。

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他们是师范小区的典型代表,高端小区的缔造者,智慧化区域的建设者、业绩功勋的拥有者,所以他才是智慧社区的客户。

4、社区的痛点

4.1、公安部门

  • 实有人口信息采集难度大
  • 流动人口、重点人口管理难
  • 缺乏数据研判分析应用

4.2、街道办

  • 社区一标N实数据不全
  • 出租房、小作坊治理难
  • 信息孤岛、采集数据未有效应用

4.3、居民/业主

  • 社区事件处置不畅
  • 政府服务办事慢
  • 政策通知获取难

4.4、网络

  • 流程人口管理难
  • 车辆管理复杂
  • 小区巡查效率低下

5、客户引导

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6、建设目标

针对上门分析的社区痛点,提供相对应的服务,与传统互联网的区别是,智慧社区的产品实现方式需要:看得见、知重点、管的住。

运用云计算、人工智能、大数据、物联网等技术,打造安全、便民、智慧的社区。

6.1、安全

• 小区监控全覆盖

• 小区、楼栋出入口人脸识别管控

• 重点人员监控预警

• 孤寡老人预警

• 特殊人员报警

• 多级安全管理

6.2、便民

• 小区进出无感知

• 小区外来人员、车辆统计

• 小区车辆违停通报

• 可视监控

• 公共卫生间管理

• 综合设备管理

6.3、智慧

• 可视化指挥调度

• 智慧巡逻

• 独居老人关怀

• 重点人员行为管控

• 道路通行情况预警

数字孪生

1、以数字孪生的方式,让社区管理者对社区的全景以及问题,可以得到实时反馈

2、通过物联终端、智能感应设备的方式,可以做到远控

人工智能

1、采用图像识别的技术,对社区的行人、动物、设备等进行实时监控和管理

2、通过智能数据分析,判断和预测社区内

7、产品服务对象及其期望

7.1、人口办

•查看统计社区居民基本信息,人口普查等

7.2、街道办

•管理社区事物,处置 社区紧急事件等

7.3、网格员

•处置任务,管理社区 采集社区基本信息等

7.4、社区居民

•获取资讯,居民办事 停车服务等

8、需求细分

对应用户需求梳理完后,接下来需要细分需对应不同的业务或用户,需要提供哪些功能来实现他们的期望:

8.1、行人管理

人脸识别、身份验证、智慧电梯、实时定位、视频监控

8.2、物业保安

智慧门禁、视频监护、全域巡视、实时对讲喊话

8.3、车辆管理

车辆识别、智慧停车、智慧泊车、能源点情况反馈

8.4、环境管理

视频监护、动态识别、智慧路灯、边界防护

8.5、物业管理

信息发布、能耗监控、设备维护、园林自动灌溉

9、产品方案

需要把对应点提供的具体服务标注好,这实际对客户引导是非常重要的一点。

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10、业务架构

业务架构包括支撑层,核心功能以及应用层。

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11、数据流

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二、产品功能及AI需求拆解

1、产品实现

1.1、智慧社区大屏展示

对社区的人员、房屋、、车辆、事件等数据进行统计分析,并对资源进行上图展示,实现对社区的管理与监测。

1.2、智慧社区管理子系统

通知社区管理子系统,实现对社区基础数据的管理,监控事件的配置,物联设备的设置,以及社区任务的发布和事件的处置跟进等。

1.3、社区停车管理子系统

社区停车管理子系统,实现对社区车位的展示,停车数据的统计,以及对停车场、停车位的管理,并可实现停车查询等功能。

1.4、社区养老管理子系统

社区养老管理,能够实现对社区老人的统计,并发布养老服务任务,并通过监控设备实现对老人的监控预警。

1.5、网格移动运用

实现对社区的日常巡检,数据采集,事件上报,事件处置等功能。

1.6、社区居民移动运用

社区居民移动应用主要包括社区资讯的查看,一键报警、事件上传、车位查询以及社区办事指南扽

2、功能内容

2.1、社区事件上报

事件上报

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事件处置

上报事件展示

2.2、智能设备感知预警

管理设置

预警处置

大屏跟踪

2.3、社区任务下发

下发跟进

处置反馈

2.4、资讯下发查询

内容下发

资讯查看

2.5、智慧停车服务

停车管理

停车查询

停车展示

大屏效果(是一个动态视频)

3、需求拆解

3.1、图像识别需求

人脸识别、身份识别、实时定位、视频监控、

车辆识别、智慧泊车、动态识别、边界防护

3.2、IOT需求

智慧电梯、智慧门禁、实时对讲喊话、智慧路灯、

能耗监控、设备维护、智慧停车

3.3、信息化管理(也就是传统互联网部分)

能源点反馈、信息发布

4、需求拆解

图像识别的需求,在进行梳理的时候,需要明确如下几个内容(需要跟算法工程师说清楚的事情):

4.1、业务需求

业务场景、规定动作、本质需求、触发场景、是否关键识别,如下图:

4.2、技术方案

硬件配置、算法类型、采集数据类型、、识别类型/监测内容、识别明细、判断内容、返回结果

4.3、应用层方案

应用触发事件、应用执行动作、应用流程持续时长、流程节点限制条件、预警等级、预警方式、接触预警方式、、评分规则等。

4.4、异常情况

5、可行性评估

5.1、可行性整体评估

确认好需求后,要和技术人员评估可行性。

5.2、可行性细分评估

三、图像识别之数据准备

1、数据的定义

数据是AI产品的基础,AI产品必须懂得如何利用数据去构建产品。

1.1、数据的内涵

数据是业务的反馈,利用数据来梳理业务关系

1.2、数据的本质

数据类型

图像数据:人脸/监控

文本数据:标签/画像

声音数据:场音/录音

数据质量

清晰度/复杂度

完整性/真实性

模糊度/多元性

1.3、数据的处理

采集—-》标注—-》清洗—-》去噪/分割/增强

2、数据准备的要点

要点1

根据客户具体需求,拆分、筛选数据类型:是身份证还是行驶证,不能不分类地喂养给AI

要点2

真实数据要遵循 7:3 原则,7成训练,3成测试。真实数据不能全部用于训练

要点3

保证开发进度和识别率

四、图像识别之算法选择

1、算法设计

1.1、决策树

相当于分层分级来处理信息,如人名问(忘记是小爱同学还是哪个语音助手:用用想要查询某个人名时,语音助手提供一系列的问题来咨询用户,用户主要回答是与否就行,在回答了大概6、7个问题后,它能给你一个人名,准确度还蛮高的)

优势

1、决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则。

2、可以同时处理标称型和数值型数据。

3、测试数据集时,运行速度比较快。

4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中,同时它的大小独立于数据库大小。

劣势

1、对缺失数据处理比较困难。

2、容易出现过拟合问题。

3、忽略数据集中属性的相互关联。

4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。

2、模型设计

分类算法

KNN算法、SVM(支持向量机)、朴素贝叶斯、Logistics回归算法(翻译过来叫”逻辑斯蒂“回归算法)等

聚类算法

Kmeans算法(很常用的一个算法)、EM最大期望值算法等

其他算法

AdoBoost算法、人工神经网络算法、、排序算法

五、图像识别之算法与程序

算法模型是一个固定程序,他是会成长,但是它不是万能的。

现实中,很多地方都需要:现实业务、硬件、前端操作、后端程序做很多帮助。

实际应用中,切勿把算法当成万能的,产品能落地上线才是关键!!

如人脸识别功能:

本文由 @弱电小王子 发布于弱电智能网 。

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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