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AIoT应用场景 | 机器视觉——智慧社区的超级眼

发布时间:2022-6-22 7:56:02   
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近日,民政部、中央政法委、中央网信办、国家发展改革委等九部门印发了《关于深入推进智慧社区建设的意见》,意见中提出初步打造成智慧共享、和睦共治的新型数字社区,社区治理和服务智能化水平显著提高。这也就是说要为社区治理装上“智慧大脑”,而机器视觉则是这个智慧大脑的超级眼。

 

 

机器视觉

 

采用机器代替人眼来做测量和判断,是人工智能领域非常重要的方向,通过丰富的视觉传感器,理解物理世界中每个物体的位置、属性、身份以及行为等信息,广泛地运用于多个领域。

 

瑞友科技中国智慧社区事业部通过多年的技术积累与行业洞察,结合智慧社区建设的实践经验,提出智慧社区机器视觉解决方案,利用机器视觉技术加速智慧社区建设,有效提升管理效率和业主体验。

 

机器视觉从基础上来说有以下三类模型:图像分类,目标检测和语义分割。

 

01

图像分类是机器视觉中最基本的任务,即将图像分类到具体的语义类别。

02

目标检测除了要对图片中物体正确分类外还要找到物体的具体位置。 

03

语义分割则需要将视觉输入分为不同的有意义的语义可解释类别,使我们对图像有更加细致的了解。

 

 

基于这些基础模型,瑞友科技研发了更符合智慧社区管理需求的四类场景应用:

 

01

人员安全

针对社区内人员的安全检测,例如陌生人识别,人形轨迹,人群聚集,老幼出界,跌倒监测等。

 

02

 车牌识别

对社区内车牌的识别进行无感车行,以及对无固定停车位的车辆进行车辆寻找等。

 

03

智能消防

主要用于物业管理中对风险的监控,例如火烟监测,电瓶车入梯,消防通道堵塞等。

 

04

员工监督

对物业内部人员在重要岗位上的监督,例如巡更监管,离岗等。

 

下面我们选取这四个场景中的3个实际应用来看看机器视觉是怎样发挥超能力的,这3个实际应用都和基础的目标检测模型离不开关系。瑞友科技针对社区管理的需求收集了大量原始场景数据并进行标注,然后选择合适的模型进行训练,保存表现最好的权重,提升模型识别的成功率,最后将训练好的模型应用于实际场景。 

 

烟火监测:可直接识别图片/视频中的明火或产生的烟雾,即使有轻微遮挡也不在话下。

 

消防通道堵塞:在消防通道范围内设立电子围栏,检测到不明物体侵入后即可进行提示。

 

人员离岗:可在岗位设立电子围栏,检测到目标人物移出围栏后进行提示。

 

机器视觉这只超级眼的潜能还在持续开发中,瑞友科技中国智慧社区事业部也在将机器视觉引入更多的社区场景中,如周界检测、高空抛物监测等。有了超级眼,物管企业能够实现从被动响应、人工处置到主动预防和智能处理转变,管理效率大为提升。

 

当下,物管行业持续进行整合转型升级,复杂的经济形势、多变的业主需求和疫情反复影响都加速了物管企业数字化转型的步伐。以机器视觉为突破口,瑞友科技将相关数字技术和行业经验与智慧社区丰富的业务场景深入结合,与物管企业一起共创智慧美好生活。

 

  

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