智慧社区综合系统的设计研究

陈晓伟

（浙江建设职业技术学院，浙江 杭州 311231）

1 研究背景

我国的城市管理模式通常以社区为单位进行管理，可以方便地管理具体人员，最大限度地降低风险，保障居民的安全。但社区管理模式仍存在弊端：其一，数据采集更多依靠社区工作人员，但居民人数较多且结构复杂，社区工作人员有限，数据采集工作比较困难，采集工作会耗费大量的时间和人力，效率低下。其二，数据采集工作时间跨度大，数据的实时性差，更新频率低，部分社区的居民数据可能几年才更新一次。其三，人工方式获取社区居民的相关数据，难免会有遗漏或差错，如果出现问题可能会对社区造成影响。

我国智慧社区发展迅速，目前智慧社区的建设数量已经达到8 000个。智慧社区的主要功能是实时获取居民的相关数据，保障社区内居民的人身安全及财产安全，更好地为社区居民提供社区服务[1]。

本文以智慧社区为出发点，利用大数据、云计算等新一代信息技术，充分发挥智慧社区网络化、数字化、智能化的特点，建设一个智慧社区综合系统，打造一个全新的智慧社区[2-3]。智慧社区不仅能够保障居民的安全，还能为居民提供更舒适、便利的生活环境。

2 智慧社区综合系统解决方案

2.1 设计思路

综合系统以“智慧社区+技术支撑+社区服务”为整体思路，利用物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术手段，通过智能化设备采集、获取社区居民相关的数据，并将数据传至数据中心，由数据中心完成数据的存储和整理，将汇总数据以图、表的形式呈现在系统界面上。

综合系统的架构模式为“1+1+n”，即一个综合系统平台+一个数据中心系统+多个功能子系统[4]。综合系统平台是和用户交互的接口，数据中心用于管理数据，综合功能子系统用于采集数据。整个系统的核心是社区服务，通过各个应用系统获取数据，可以更好地为社区内的居民提供服务。

2.2 总体架构

智慧社区综合系统的架构总共分为4层，从下往上分别为感知层、网络层、数据层和应用层。

智慧社区综合系统总体架构如图1所示。

图1 智慧社区综合系统总体架构

感知层是整个系统的主要数据来源，通过各个功能子系统采集数据，多种数据构成智慧社区的基础数据。

网络层主要负责数据的传输，将感知层获取到的数据通过网络传输到数据层，传输的方式分为有线传输和无线传输。

数据层是整个系统的存储中心和交换中心，包含系统的所有数据，需要完成数据的存储和处理等工作。

应用层是展示系统功能的操作界面，包含社区服务功能和各个功能子系统。各个功能子系统能够对社区内的人、车、物等信息进行管理，社区服务功能是核心，从功能子系统获取数据并进行汇总，将汇总好的数据呈现在功能界面上，更好地为社区居民提供服务。

将应用层和数据层分离，数据管理员可以统一管理数据格式，处理所有数据，不需要关注不同系统对数据造成的混乱，可以更好地维护数据；针对应用层，系统管理员不需要关注具体的数据内容和格式，只需要管理好操作界面的功能即可。

2.3 建设内容

综合系统的建设主要包括3个部分，即应用系统的建设、数据中心的建设以及社区服务功能的建设[5]。

2.3.1 应用系统建设

应用系统包括视频监控系统、人脸识别系统和红外测温系统。每个功能系统需要完成硬件系统的建设和软件系统的建设，硬件系统包括各种类型的采集设备，负责数据的采集和预处理。软件系统指功能管理界面，可管理系统内的所有数据。在具体建设过程中，硬件系统处于感知层，软件系统处于应用层。

2.3.2 数据中心建设

数据中心的功能类似一个大型数据仓库，通过前期的数据治理工作完成系统数据的整理，并将整理好的数据进行集中存储和处理。因此，数据中心包含了整个系统的所有基础数据，同时也是存储中心和交换中心。在具体建设过程中，数据中心处于数据层。

2.3.3 社区服务功能建设

社区服务功能是整个系统的核心，位于系统的主界面，用于呈现数据中心整理后的居民汇总数据信息，还有一些异常的数据信息。在具体建设过程中，社区服务功能处于应用层。

3 智慧社区综合系统建设

3.1 功能界面的建设

智慧社区综合系统的界面架构如图2所示。

图2 智慧社区综合系统的界面架构

整个应用系统采用B/S架构，用户通过浏览器访问系统，系统界面采用HTML5、JavaScript等编程语言进行编写，支持目前的多数主流浏览器，例如Chrome、Safari、Microsoft Edge和Internet Explorer等。整个系统界面包含3个部分，分别为登录界面、社区服务功能界面、子系统界面。其中社区服务功能是本系统的核心，因此将社区服务功能界面作为系统的主界面。

3.2 应用系统的建设

应用系统主要包括视频监控系统、人脸识别系统和红外测温系统。所有的应用系统都嵌入综合系统内，每个应用系统对应一个功能菜单。应用系统的建设包括硬件系统的建设和软件系统的建设，硬件系统主要指应用系统的基础设施，包括人脸识别设备、测温设备、摄像机等，主要完成数据的采集工作，软件系统是应用系统嵌入在综合系统内的子菜单页面，用于管理各应用子系统的数据。

3.2.1 人脸识别系统

人脸识别设备置于小区出入口处，用于查验进出小区居民身份信息，确保小区居民可以正常通行，非小区居民无法通行，用于保障小区居民的安全，方便居民的出行。

人脸识别系统的关键是人脸识别技术，本系统采用OpenCV技术，包含机器学习、目标监测等多个模块，能够对采集到的图像进行处理。人脸识别技术的实现需要3个步骤，即录入人脸、人脸训练、人脸识别[6-7]。

人脸识别技术实现步骤如图3所示。

图3 人脸识别技术实现步骤

录入人脸：先收集居民的基本信息和人脸照片，将收集的信息进行编码然后导入系统，通过将图像转换成灰度图提升导入速度。

人脸训练：人员信息导入完成后，需要进行人脸数据的训练，通过人脸训练可以提高机器对人脸信息识别的准确度，确保设备可以更准确地识别居民的人脸。训练过程需要运用LBPH（局部二进制编码直方图）算法。

人脸识别：人脸识别就是将采录设备提取的人脸信息与数据库中的人脸信息进行比对，并将比对结果显示在系统界面上。如果匹配正确，显示“人脸匹配成功”；如果匹配不正确，显示“人脸匹配失败”。

3.2.2 视频监控系统

视频监控设备置于小区出入口、活动场所、主干道、地下停车场等位置，视频监控设备可以实时掌握社区内居民、车辆、物品的信息，保障居民的人身安全和财产安全。对小区内异常的人员进行行程跟踪，并在平台内发出警报信息。

视频监控系统功能如图4所示。

图4 视频监控系统功能

视频监控系统[8-9]具有视频采集、云台功能、录像功能、抓图功能、图像识别以及流量统计等功能，还能够和人脸识别系统、红外测温系统进行联动，如果人脸识别设备监测到异常的人脸信息或红外测温设备检测到异常的人员温度，都会触发视频监控系统，由视频监控系统对异常人员进行行程跟踪，并保存相应的录像。

3.2.3 红外测温系统

红外测温设备主要置于小区出入口处，用于检测居民的温度信息，检测到异常的温度会发出警报信息。

红外测温系统[10]主要采用红外热像仪设备，检测的温度可以精确到小数点后一位。检测好的温度值直接显示在设备上，正常温度（低于37.3 ℃）会以蓝色的字体显示并框选人脸，异常温度（高于37.4 ℃）会以红色的字体显示并框选人脸。正常的温度只记录数据量，异常的温度记录数据量后，会保存异常温度的图片信息，并将此异常数据发送至数据中心。

3.3 数据中心的建设

数据中心包含整个系统所有的基础数据，是整个系统能够正常运行的基础，需要完成数据的存储、处理等工作[11-12]。数据中心内的数据主要包括基础数据库（居民的基本信息、设备的基本信息），感知数据库（居民、车辆的动态轨迹）、异常数据库（居民、车辆、物品的异常信息）等。

3.3.1 数据治理

应用系统涉及多个子系统，每一个子系统内部包含一个或多个数据表，不同系统数据表的数据格式、数据命名等都不同，因此需要先进行数据治理工作。数据治理就是对整个系统内的所有数据进行科学规范的管理，提升数据的质量、实现数据的价值，让数据更好地为居民服务。

数据治理主要包含4个方面，即数据标准、制度规范、应用系统和数据治理。

数据治理总体框架如图5所示。

图5 数据治理总体框架

数据标准包括数据接口标准、标准代码集、命名规则、编码规范等；制度规范包括数据管理机制、数据管理办法、数据治理规范、数据安全管理等；应用系统包括人脸识别系统、视频监控系统、红外测温系统、其他功能系统等；数据治理包含数据源、数据治理工具、数据仓库等。

数据治理工作的核心是制定统一的数据标准，对所有系统的数据表进行统一整理，通过数据分析确定数据的对应关系以及存在的关联，不同数据表之间通过主键确定关联方式，数据表的关联方式包括一对一、一对多、多对多等，最终整理成一套包含全部数据的基础数据表。

系统部分基础数据如表1所示。

表1 系统部分基础数据

通过E-R图将实体、实体属性以及关系表现出来。系统部分E-R模型如图6所示。

图6 系统部分E-R模型

3.3.2 数据中心建设

数据中心存储所有应用系统的数据，因此数据中心内的数据量巨大，整理数据非常困难。系统数据中心基于云计算技术、虚拟化技术进行建设，统一管理各类应用服务器，将所有的数据资源集中存储，提高资源利用率；利用分布式技术处理海量数据，提高数据的处理速度，确保数据的实时性；利用数据挖掘技术提取海量数据中核心数据，为我国智慧社区的管理工作作出贡献。

3.4 社区服务功能的建设

社区服务功能处于综合系统的首页。系统管理员通过该界面可以查看不同社区内居民的数据信息汇总，且数据信息能够实时更新。数据信息来源数据中心，由数据中心通过对各种类型的数据信息汇总、整理后，发送至综合系统内，最终以图表的形式将相关的数据呈现。

综合系统的主要功能包括三类，所有数据统计均以社区为单位。

数据信息的统计：统计的数据包括温度类数据、健康码数据、行程数据，包括各种数据的总量、正常的数据量、异常的数据量。

异常数据的统计：人脸识别系统检测到的异常人员信息，监控设备检测到的异常车辆信息、车辆轨迹、异常人员的轨迹信息、异常的数据信息等。

警报功能：一旦系统检测到异常的数据，就会在综合系统上发出相应的警报信息，由系统管理员通知社区工作人员进行处理。

4 智慧社区综合系统实现

综合系统通过浏览器进行访问，用户在浏览器中输入IP地址即可访问综合系统，在登录界面输入正确的用户名和密码，即可进入系统。

综合系统登录界面如图7所示。

图7 综合系统登录界面

登录系统的账号有两类：一类是超级管理员账号，该账号只有一个，由系统开发人员、系统管理人员共有，通过该账号可以管理该市所有社区的数据；另一类是普通用户账号，该账户有若干个，以社区为单位，一个社区对应一个账号，由每个社区的管理员保管，通过该账号可以管理该社区所有小区的数据。

用户登录成功后即可进入系统的主界面即社区服务功能界面，该界面显示居民数据统计总量，包括温度信息、健康码信息、行程信息等。综合系统上方的菜单栏包含各应用系统，包括人脸识别系统、视频监控系统、红外测温系统以及其他功能系统，点击相应的按钮即可进入各应用系统。

社区服务功能界面如图8所示。

图8 社区服务功能界面

5 结语

本文结合传统社区管理模式的弊端，提出一种智慧社区解决方案，以“智慧社区+技术支撑+社区服务”为核心，建设一个智慧社区综合系统。系统建设包含应用系统的建设、数据中心的建设、社区服务功能的建设。通过该系统可以实时、准确、详细地获取社区内居民的主要数据信息，并统计异常数据信息，可以保障社区居民的安全，更好地为社区内的居民服务。