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AIoT落地應用將智慧社區推進到新的發展階段

傳統的安防社區或者平安社區是智慧社區的主要形態之一。早期的綜合安防社區至少包括:社區周界報警、數字視頻監控、樓宇對講、家庭防盜報警、單元門禁、保安巡更、社區出入口車輛道閘、背景音響、樓宇自控等等系統。這些系統經過長期實踐基本形成了傳統社區安防的標準化。

各地有關部門根據現實要求進行規范,推出相應的安防社區技術規范和標準,因此相對于智慧社區前身而言,安防社區的發展非常迅速,并形成社會共識。在此基礎上隨著互聯網的跨越式發展,安防社區得到不斷提升,包括O2O社區應用、智能家居應用、智慧物業應用等。

隨著人工智能技術和物聯網技術的快速發展,近幾年新型智慧社區應運而生,并得到較為快速的發展。而正是由于人工智能技術的逐漸成熟,使得智慧社區的設計理念、技術方法、智慧能力都發生了很大變化。而物聯網技術的實用化,大大擴展了安防內涵,有傳統意義上的社區安防向泛安防迅速擴大,應用更加豐富。AI技術尤其是基于視覺的技術相對成熟,為建設高效、延展性高、推廣快、居民舒適性高的智慧社區起到很大作用,同時把智慧社區的公共管理、公共服務提到新的高度。

當前智慧社區架構的功能模塊

以AI視覺應用為例,傳統的安防視頻監控中會采用一定的視頻分析作為增能手段,這些技術基本上是以事后查證和實時查看為主,輔助視頻分析技術可以一定程度提升能力。但由于早期技術還不夠成熟,提升有限,被動管理向主動管理是AI應用到智慧社區最重要的賦能能力之一,視覺AI應用主要呈現以下特點:

1.采集方式更加精準和自主性更強。采集人車基本要素信息不再需要專門配合采集設備,可以做到在無意識的狀態下獲取人車的要素信息,正是采用這樣的技術使得取樣方式有了質的變化,采集的自主性得以很好體現。

2.無感化與高并發性。采集社區管理對象不需要直接接觸就能獲取圖像并進行自動化識別處理,同時具備高并發性,這對熙熙攘攘的社區環境非常有幫助,對于較為無序的管理更加適合。

3.現有設備設施的可利用。在實際應用場景下社區安防設施已經有著巨大的投入,數字視頻監控廣泛采用,相關的AI技術賦能到傳統的系統上,這樣可以更有效地對已有的設備設施加以利用,也對已經投入資源是個保護,更容易讓用戶接受。

這些基于AI的技術對社區管理、運營帶來深層次的改變,同時由于物聯網技術的快速落地使得智慧社區的應用得以全面感知提升,這些綜合賦能構建了智慧社區的基礎能力。當前的智慧社區已經實現智能硬件專業化、智能數據更加全面化、智能平臺與移動應用閉環化,呈現出“事前響應、事中管理、事后反饋”新特點,正是AIoT的全面落地應用,從而構建嶄新的智慧社區新時代。

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