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申请/专利权人：山东奥深智能工程有限公司

摘要：本发明公开了一种基于物联网的智慧社区管理方法及系统，涉及社区管理技术领域，该方法包括：对社区数字孪生模型进行有形周界配置和无形周界配置；通过运动轨迹预测组件对有形目标运动状态时序信息进行解析，获得有形目标预测运动轨迹，结合有形周界分布区域坐标进行入侵分析，获得有形周界入侵概率；通过环境指标异常分析组件对无形环境指标状态时序信息进行解析，获得无形周界入侵概率；根据有形周界入侵概率和无形周界入侵概率，进行周界入侵报警。本发明解决了现有技术中传统的社区安全管控滞后性较为严重，无法实现预先性安全预警的技术问题，达到了基于目标的预测状态进行预警，保障预警的准确性和预先性的技术效果。

主权项：1.一种基于物联网的智慧社区管理方法，其特征在于，包括：对社区数字孪生模型进行有形周界配置，获得有形周界分布区域坐标，其中，有形周界为有形运动目标的约束周界；对社区数字孪生模型进行无形周界配置，获得无形周界分布区域坐标，其中，无形周界为无形环境指标的约束周界；通过图像传感器阵列，获得有形目标运动状态时序信息，通过运动轨迹预测组件对所述有形目标运动状态时序信息进行解析，获得有形目标预测运动轨迹；根据所述有形目标预测运动轨迹，基于所述有形周界分布区域坐标进行入侵分析，获得有形周界入侵概率；通过环境传感器阵列，根据所述无形周界分布区域坐标，采集无形环境指标状态时序信息，通过环境指标异常分析组件对所述无形环境指标状态时序信息进行解析，获得无形周界入侵概率；当所述有形周界入侵概率大于或等于第一入侵概率阈值，或和所述无形周界入侵概率大于或等于第二入侵概率阈值，生成周界入侵报警信息，其中，所述周界入侵报警信息具有入侵周界坐标标识；根据所述社区数字孪生模型，标记危险源设施基础信息，其中，所述危险源设施基础信息包括危险源设施类型信息、危险源设施规模信息和危险源设施分布位置信息；以所述危险源设施类型信息和所述危险源设施规模信息进行周界入侵事故检索，获得周界入侵事故记录信息，其中，所述周界入侵事故记录信息包括事故波及半径特征和事故起因特征；根据所述事故波及半径特征和所述事故起因特征，对所述危险源设施分布位置信息进行周界配置，获得所述有形周界分布区域坐标和所述无形周界分布区域坐标；根据所述事故波及半径特征和所述事故起因特征，对所述危险源设施分布位置信息进行周界配置，获得所述有形周界分布区域坐标和所述无形周界分布区域坐标，包括：所述事故起因特征包括有形目标入侵类型和无形环境指标超限类型；将属于所述有形目标入侵类型的所述事故波及半径特征进行提取，获得第一组事故波及半径特征；当所述第一组事故波及半径特征的第一半径特征数量大于或等于半径特征数量阈值，对所述第一组事故波及半径特征进行集中趋势分析，获得第一组集中半径特征，取所述第一组集中半径特征的最大值，基于所述危险源设施分布位置信息进行周界配置，获得所述有形周界分布区域坐标；将属于所述无形环境指标超限类型的所述事故波及半径特征进行提取，获得第二组事故波及半径特征；当所述第二组事故波及半径特征的第二半径特征数量大于或等于半径特征数量阈值，对所述第二组事故波及半径特征进行集中趋势分析，获得第二组集中半径特征，取所述第二组集中半径特征的最大值，基于所述危险源设施分布位置信息进行周界配置，获得所述无形周界分布区域坐标；获得有形目标运动状态时序信息，通过运动轨迹预测组件对所述有形目标运动状态时序信息进行解析，获得有形目标预测运动轨迹，包括：根据所述图像传感器阵列，获得社区监控视频序列；对所述社区监控视频序列进行语义分割，获得有形目标运动状态时序信息，其中，所述有形目标运动状态时序信息包括运动速度时序信息和运动位置时序信息；通过所述运动轨迹预测组件对所述运动速度时序信息和所述运动位置时序信息进行解析，获得所述有形目标预测运动轨迹；对所述社区监控视频序列进行语义分割，获得有形目标运动状态时序信息，包括：根据所述社区监控视频序列，提取社区监控视频帧序列；根据第一预设帧数间隔，对所述社区监控视频帧序列自首至尾进行抽取，获得第一抽取视频帧序列；根据第二预设帧数间隔，对所述社区监控视频帧序列自首至尾进行抽取，获得第二抽取视频帧序列，其中，所述第二预设帧数间隔≤第一预设帧数间隔的八分之一；将所述第一抽取视频帧序列输入至SLOWFAST神经网络的SLOW通道网络，将所述第二抽取视频帧序列输入至SLOWFAST神经网络的SLOW通道网络FAST通道网络，获得有形目标标识视频帧序列；根据所述有形目标标识视频帧序列，基于所述社区数字孪生模型进行位置匹配，获得所述有形目标运动状态时序信息；通过所述运动轨迹预测组件对所述运动速度时序信息和所述运动位置时序信息进行解析，获得所述有形目标预测运动轨迹，包括：根据所述运动速度时序信息，获得运动速度集，对所述运动速度集进行集中趋势分析，获得集中运动速度，取所述集中运动速度的最大值，设为特征运动速度；根据所述社区数字孪生模型，获得社区道路分布坐标；当所述运动位置时序信息属于所述社区道路分布坐标的时刻占比大于或等于时刻占比阈值时，根据所述特征运动速度的运动方向分量和运动目标实时位置进行行进道路预测，获得有形目标运动预测路网；根据所述特征运动速度的速度大小分量和所述运动目标实时位置，对所述有形目标运动预测路网进行行进时刻标记，获得所述有形目标预测运动轨迹。

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