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AIoT落地应用将智慧社区推进到新的发展阶段

传统的安防社区或者平安社区是智慧社区的主要形态之一。早期的综合安防社区至少包括:社区周界报警、数字视频监控、楼宇对讲、家庭防盗报警、单元门禁、保安巡更、社区出入口车辆道闸、背景音响、楼宇自控等等系统。这些系统经过长期实践基本形成了传统社区安防的标准化。

各地有关部门根据现实要求进行规范,推出相应的安防社区技术规范和标准,因此相对于智慧社区前身而言,安防社区的发展非常迅速,并形成社会共识。在此基础上随着互联网的跨越式发展,安防社区得到不断提升,包括O2O社区应用、智能家居应用、智慧物业应用等。

随着人工智能技术和物联网技术的快速发展,近几年新型智慧社区应运而生,并得到较为快速的发展。而正是由于人工智能技术的逐渐成熟,使得智慧社区的设计理念、技术方法、智慧能力都发生了很大变化。而物联网技术的实用化,大大扩展了安防内涵,有传统意义上的社区安防向泛安防迅速扩大,应用更加丰富。AI技术尤其是基于视觉的技术相对成熟,为建设高效、延展性高、推广快、居民舒适性高的智慧社区起到很大作用,同时把智慧社区的公共管理、公共服务提到新的高度。

当前智慧社区架构的功能模块

以AI视觉应用为例,传统的安防视频监控中会采用一定的视频分析作为增能手段,这些技术基本上是以事后查证和实时查看为主,辅助视频分析技术可以一定程度提升能力。但由于早期技术还不够成熟,提升有限,被动管理向主动管理是AI应用到智慧社区最重要的赋能能力之一,视觉AI应用主要呈现以下特点:

1.采集方式更加精准和自主性更强。采集人车基本要素信息不再需要专门配合采集设备,可以做到在无意识的状态下获取人车的要素信息,正是采用这样的技术使得取样方式有了质的变化,采集的自主性得以很好体现。

2.无感化与高并发性。采集社区管理对象不需要直接接触就能获取图像并进行自动化识别处理,同时具备高并发性,这对熙熙攘攘的社区环境非常有帮助,对于较为无序的管理更加适合。

3.现有设备设施的可利用。在实际应用场景下社区安防设施已经有着巨大的投入,数字视频监控广泛采用,相关的AI技术赋能到传统的系统上,这样可以更有效地对已有的设备设施加以利用,也对已经投入资源是个保护,更容易让用户接受。

这些基于AI的技术对社区管理、运营带来深层次的改变,同时由于物联网技术的快速落地使得智慧社区的应用得以全面感知提升,这些综合赋能构建了智慧社区的基础能力。当前的智慧社区已经实现智能硬件专业化、智能数据更加全面化、智能平台与移动应用闭环化,呈现出“事前响应、事中管理、事后反馈”新特点,正是AIoT的全面落地应用,从而构建崭新的智慧社区新时代。

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