人工智能賦能智慧社區(qū)

第壹章概論1
 
1.1人工智能賦能智慧社區(qū)內(nèi)涵2
1.1.1智慧社區(qū)的概念及內(nèi)涵2
1.1.2人工智能的發(fā)展及賦能作用3
1.1.3人工智能創(chuàng)新社區(qū)治理生態(tài)4
 
1.2人工智能賦能智慧社區(qū)主要應(yīng)用體系5
1.2.1人工智能賦能社區(qū)公共安全5
1.2.2人工智能賦能社區(qū)公共管理6
1.2.3人工智能賦能社區(qū)公共服務(wù)7
 
1.3人工智能賦能智慧社區(qū)關(guān)鍵支撐技術(shù)7
1.3.1精準(zhǔn)感知和智能識別8
1.3.2數(shù)據(jù)治理與價值挖掘9
1.3.3人工智能輔助決策10
1.3.4人機(jī)交互與虛擬現(xiàn)實10
 
第2章人工智能賦能智慧社區(qū)的公共安全防范13
 
2.1智慧社區(qū)安防應(yīng)用場景14
2.1.1社區(qū)基礎(chǔ)信息采集14
2.1.2社區(qū)實有人口管理15
2.1.3社區(qū)重點人員管理15
2.1.4異常行為識別分析16
2.1.5房屋異常識別分析17
2.1.6車輛異常識別分析17
 
2.2社區(qū)信息無感采集分析17
2.2.1社區(qū)人員信息智能采集18
2.2.2社區(qū)車牌智能識別分析22
 
2.3社區(qū)重點人員異常軌跡識別25
2.3.1人員軌跡采集26
2.3.2動態(tài)軌跡標(biāo)定27
2.3.3人員軌跡處理27
2.3.4動態(tài)軌跡序列化建模30
2.3.5異常軌跡識別與預(yù)警30
 
2.4社區(qū)人員異常行為識別與檢測32
2.4.1基于視頻的異常行為識別32
2.4.2基于用戶畫像的異常行為識別35
 
2.5社區(qū)智慧安防應(yīng)用案例37
2.5.1多維感知與人工智能提升社區(qū)安全防范水平37
2.5.2考慮不同人員管控需求的社區(qū)人員精細(xì)化管理38
2.5.3社區(qū)實有人口動態(tài)管理的大數(shù)據(jù)應(yīng)用39
 
第3章人工智能賦能智慧社區(qū)的公共衛(wèi)生防護(hù)41
 
3.1智慧社區(qū)防疫應(yīng)用場景——AI云防疫42
3.1.1人工智能提升社區(qū)監(jiān)測管控能力42
3.1.2防疫機(jī)器人助力社區(qū)防疫43
3.1.3人工智能助力社區(qū)居民遠(yuǎn)程問診44
 
3.2人工智能助力社區(qū)疫情防控檢測44
3.2.1基于紅外熱成像的人員無接觸測溫44
3.2.2基于深度學(xué)習(xí)的人臉佩戴口罩識別46
3.2.3面向群體特征的人群聚集檢測48
 
3.3大數(shù)據(jù)篩查社區(qū)疫情接觸人員50
3.3.1實時監(jiān)測的公共場所與建筑物50
3.3.2接觸人員追蹤與社區(qū)監(jiān)測52
3.3.3潛在感染者識別53
 
3.4平疫結(jié)合的社區(qū)無接觸配送54
3.4.1群控蜂群54
3.4.2機(jī)器人室內(nèi)配送54
3.4.3移動貨柜方案與社區(qū)“大車 小車”接力配送55
3.4.4利用地下車庫的社區(qū)機(jī)器人配送55
 
3.5社區(qū)智慧防疫案例56
3.5.1從“人防”到“智控”56
3.5.2智慧測溫與“零接觸”乘梯57
3.5.3無人無接觸配送58
 
第4章人工智能賦能智慧社區(qū)的災(zāi)害應(yīng)急管理59
 
4.1智慧社區(qū)應(yīng)急管理應(yīng)用場景60
4.1.1數(shù)字化日常防控61
4.1.2數(shù)字化應(yīng)急預(yù)案62
4.1.3數(shù)字化應(yīng)急聯(lián)動63
4.1.4數(shù)字化事后恢復(fù)64
 
4.2社區(qū)火災(zāi)探測及演化趨勢快速預(yù)測65
4.2.1社區(qū)火災(zāi)危害及發(fā)展規(guī)律65
4.2.2人工智能火災(zāi)探測預(yù)警67
4.2.3火災(zāi)場景演化趨勢快速預(yù)測70
 
4.3突發(fā)事件下社區(qū)應(yīng)急疏散策略優(yōu)化72
4.3.1社區(qū)災(zāi)害場景特征72
4.3.2社區(qū)應(yīng)急疏散規(guī)劃74
4.3.3基于智能啟發(fā)式算法的疏散策略優(yōu)化74
4.3.4基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疏散策略優(yōu)化77
 
4.4面向災(zāi)害的社區(qū)人員疏散動態(tài)誘導(dǎo)78
4.4.1實時數(shù)據(jù)處理79
4.4.2智能疏散誘導(dǎo)80
4.4.3基于增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)的動態(tài)指示82
 
4.5智慧社區(qū)應(yīng)急管理應(yīng)用案例84
4.5.1數(shù)字化應(yīng)急管理系統(tǒng)提升社區(qū)治理能力84
4.5.2災(zāi)后學(xué)習(xí)機(jī)制提升社區(qū)綜合防御能力85
4.5.3智慧消防系統(tǒng)助力社區(qū)風(fēng)險預(yù)警與應(yīng)急救援86
 
第5章人工智能賦能智慧社區(qū)的公共空間治理89
 
5.1智慧社區(qū)空間治理應(yīng)用場景90
5.1.1高空拋物治理90
5.1.2電動車入梯管理91
5.1.3智能充電設(shè)施規(guī)劃92
 
5.2高空拋物智能追溯93
5.2.1數(shù)據(jù)采集93
5.2.2運(yùn)動目標(biāo)檢測94
5.2.3運(yùn)動目標(biāo)跟蹤95
 
5.3電動自行車入梯智能預(yù)警96
5.4智能充電設(shè)施規(guī)劃與優(yōu)化98
5.4.1充電設(shè)施類型98
5.4.2充電設(shè)施規(guī)劃與優(yōu)化99
 
5.5智慧社區(qū)公共空間治理案例101
5.5.1高空拋物行為智能監(jiān)測、追溯與舉證101
5.5.2基于圖像識別的電梯智能阻車系統(tǒng)101
5.5.3科學(xué)布局充電設(shè)施進(jìn)行全流程管控102
 
第6章人工智能賦能智慧社區(qū)的公共交通優(yōu)化103
 
6.1社區(qū)智慧交通應(yīng)用場景104
6.1.151030分鐘社區(qū)出行圈105
6.1.2社區(qū)非私有交通出行場景105
6.1.3社區(qū)私有交通出行場景106
 
6.2人工智能賦能社區(qū)智慧停車107
6.2.1社區(qū)停車存在的主要問題107
6.2.2智慧停車實現(xiàn)手段108
6.2.3“5G AI 物聯(lián)網(wǎng)”智慧停車系統(tǒng)110
 
6.3基于5G 智慧燈桿的區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化113
6.3.1區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)建立114
6.3.2交通流預(yù)測模型建立114
6.3.3區(qū)域交通協(xié)調(diào)優(yōu)化方案評估114
 
6.4社區(qū)慢行交通出行優(yōu)化115
6.4.1人車分流道路系統(tǒng)基本模式115
6.4.2社區(qū)慢行交通出行的影響因素116
6.4.3社區(qū)慢行交通優(yōu)化設(shè)計策略118
 
6.5智慧社區(qū)公共交通應(yīng)用案例119
6.5.1“云行天下”未來智慧出行新模式119
6.5.2立林智能停車管理系統(tǒng)120
6.5.3智慧停車助力打造智慧社區(qū)121
6.5.45G 區(qū)域道路感知網(wǎng)絡(luò)升級改造121
 
第7章人工智能賦能智慧社區(qū)的養(yǎng)老助殘服務(wù)123
 
7.1智慧社區(qū)養(yǎng)老助殘應(yīng)用場景124
7.1.1安全防護(hù)124
7.1.2照顧服務(wù)126
7.1.3健康服務(wù)126
7.1.4情感關(guān)愛126
 
7.2AI 醫(yī)療健康服務(wù)127
7.2.1醫(yī)療健康服務(wù)智能推薦127
7.2.2人工智能助力基層醫(yī)療129
7.2.3人工智能輔助疾病診斷131
7.2.4人工智能助力疾病風(fēng)險預(yù)測133
 
7.3AI 日常生活輔助134
7.3.1社區(qū)智慧養(yǎng)老服務(wù)系統(tǒng)134
7.3.2居家老人活動識別135
7.3.3居家老人安全監(jiān)護(hù)137
 
7.4AI 情感關(guān)愛服務(wù)138
7.5社區(qū)智慧養(yǎng)老應(yīng)用案例140
7.5.1多模式智能養(yǎng)老云平臺140
7.5.2虛實互通智慧居家養(yǎng)老141
7.5.3嵌入式智慧養(yǎng)老服務(wù)網(wǎng)絡(luò)141
 
第8章基于用戶畫像的社區(qū)個性化服務(wù)143
 
8.1社區(qū)個性化服務(wù)應(yīng)用場景144
8.1.1社區(qū)O2O服務(wù)144
8.1.2社區(qū)智慧教育145
8.1.3社區(qū)智慧物業(yè)146
 
8.2智慧社區(qū)用戶畫像構(gòu)建146
8.2.1用戶畫像體系構(gòu)建147
8.2.2用戶畫像標(biāo)簽創(chuàng)建148
8.2.3用戶畫像標(biāo)簽匹配150
 
8.3基于用戶畫像的個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)151
8.3.1個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)概述151
8.3.2電商服務(wù)推薦153
8.3.3家政服務(wù)推薦154
 
8.4基于用戶畫像的社區(qū)共同配送優(yōu)化156
8.4.1社區(qū)共同配送模式概述157
8.4.2社區(qū)用戶配送需求挖掘158
8.4.3基于協(xié)同過濾的配送模式優(yōu)化160
 
8.5社區(qū)個性化服務(wù)案例162
8.5.1從“傳統(tǒng)店”到“社區(qū)O2O”162
8.5.2足不出戶享受“智慧家政”162
8.5.3從“傳統(tǒng)物業(yè)”到“智慧物業(yè)”163
 
第9章基于泛在智能的未來智慧社區(qū)165
 
9.15G AIoT完善社區(qū)生態(tài)166
9.2知識圖譜提升社區(qū)智慧大腦167
9.3全面激活未來社區(qū)數(shù)據(jù)價值168
9.4構(gòu)建虛實融合的數(shù)字孿生社區(qū)168
9.5打造主動型智慧安防場景169
9.6打造可持續(xù)智慧交通場景170
9.7打造一體化智慧消防場景172
9.8打造多形式智慧養(yǎng)老場景173
附錄智慧社區(qū)相關(guān)人工智能主要算法175
參考文獻(xiàn)187