本發明專利技術公開了基于多平臺協同的數字小區管理方法，屬于數字小區管理領域，該管理方法具體步驟如下：Ⅰ、采集整合來自不同數據源的小區內外部數據；本發明專利技術能夠智能地依據實時小區情況動態調整各工作人員的工作路徑，減少路徑上的冗余和重復，提高任務完成效率，有效減少個別人員的過度工作負擔，優化人員和設備的實際利用率，從而提升整體效率，實現更為多樣化的路徑規劃和資源調度目標，能夠迅速識別高風險場景并進行精準響應，減少資源浪費，使得小區管理更具靈活性和實時性，使得各平臺數據在應急決策中發揮協同作用，避免了各平臺獨立運行導致的反應滯后或資源分散的問題，減少因資源分配不當造成的重復投入和損失。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數字小區管理領域，尤其涉及基于多平臺協同的數字小區管理方法。
技術介紹
1、在數字化和智能化不斷發展的背景下，社區作為城市的重要組成單元，其管理模式正在經歷從傳統人工管理向數字智能管理的深刻轉變。數字小區管理已逐漸成為提升小區安全、優化資源配置和提高服務效率的關鍵手段。隨著智慧城市和物聯網(iot)技術的迅速發展，傳統小區管理通常依賴人工巡檢和靜態監控等方式，難以實現實時、全面、精準的管理和預警。現代數字小區管理方法將多種數據來源集成，通過數據分析、深度學習、知識圖譜等技術手段，實現對小區環境、設備、人員流動等各類信息的全面感知和動態管理。然而，由于小區內部數據類型繁多(如結構化數據、視頻監控圖像、人員進出記錄等)，且平臺之間數據標準和傳輸方式各異，傳統的小區管理難以實現高效協同；因此，專利技術出基于多平臺協同的數字小區管理方法變得尤為重要。
2、現有的數字小區管理方法無法依據實時小區情況動態調整各工作人員的工作路徑，路徑上的冗余和重復較高，降低任務完成效率，增加個別人員的過度工作負擔，降低人員和設備的實際利用率；此外，現有的數字小區管理方法無法迅速識別高風險場景并進行精準響應，增加資源浪費，且無法保證各平臺數據在應急決策中發揮協同作用，容易出現各平臺獨立運行導致的反應滯后或資源分散的問題；為此，我們提出基于多平臺協同的數字小區管理方法。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了解決現有技術中存在的缺陷，而提出的基于多平臺協同的數字小區管理方法。
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p>2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：3、基于多平臺協同的數字小區管理方法，該管理方法具體步驟如下：
4、ⅰ、采集整合來自不同數據源的小區內外部數據；
5、ⅱ、識別標注整合后的小區內外部數據中的異常行為；
6、ⅲ、基于整合以及分析結果實時優化小區工作人員工作路線；
7、ⅳ、動態模擬各小區事件并預估各小區事件風險；
8、ⅴ、基于風險預測和路徑規劃結果動態調整小區管理決策；
9、ⅵ、根據管理決策的實際反饋情況進行持續優化。
10、作為本專利技術的進一步方案，步驟ⅰ中所述采集整合來自不同數據源的小區內外部數據具體步驟如下：
11、s1.1：從住戶終端、設備傳感器以及攝像頭各組數據來源，收集住戶信息、設備狀態、監控視頻數據與環境傳感器數據各組小區內外數據，并對收集到的各組數據進行預處理；
12、s1.2：通過命名實體識別技術識別出預處理后各組小區內外數據中的實體，從結構化數據、圖像以及視頻數據中直接提取各組實體對應的屬性，再從文本中提取出描述實體的詳細信息；
13、s1.3：使用數據挖掘算法提取各組實體之間的關系，并將提取出的實體作為節點，將各實體間的關系作為邊，構建對應小區關系圖譜，并利用圖數據庫對小區關系圖譜進行表示和存儲。
14、作為本專利技術的進一步方案，步驟ⅱ中所述識別標注的具體步驟如下：
15、s2.1：從小區關系圖譜中查詢并提取對應的視頻數據與圖像數據，逐幀分解提取的視頻數據，以獲取對應的圖像數據，對各組圖像數據進行縮放、裁剪、去噪與標準化處理，再對處理后的圖像數據進行隨機變換；
16、s2.2：加載預訓練完成的cnn模型，并將處理后的各組圖像數據輸入到cnn模型中，cnn模型接收各組圖像數據，通過卷積層中的卷積核對圖像數據進行卷積處理后，提取圖像的局部特征，再通過池化層對卷積后的圖像數據進行平均池化處理，降低特征圖的維度，保留重要特征；
17、s2.3：通過多組卷積層與池化層結構逐層提取圖像的特征，之后將最終特征數據輸入全連接層中，通過加權和偏置，連接卷積層與池化層提取的特征到輸出層，之后輸出層利用softmax激活函數將輸出數據轉換為各類別的概率；
18、s2.4：選擇概率最大的類別，并判斷當前幀或視頻段中的行為是否為異常行為，當識別出異常行為，則將對相關幀或區域進行標注，通過可視化展示在監控界面上，并通過報警機制提醒管理人員。
19、作為本專利技術的進一步方案，步驟ⅲ中所述實時優化小區工作人員工作路線具體步驟如下：
20、s3.1：收集小區平面圖數據，基于小區關系圖譜確定保安、清潔以及維修各工作人員在小區中的工作路徑，并將小區的管理任務視為一個圖，依據不同的工作將圖中每個節點表示一個工作點，節點之間的邊表示從一個工作點到另一個工作點的路徑；
21、s3.2：初始化個體數量、位置以及各組路徑的信息素濃度，并基于各組節點之間的距離計算對應路徑的啟發式信息，之后根據各路徑當前信息素濃度以及啟發式信息計算其對應的選擇概率；
22、s3.3：各組個體根據當前路徑的選擇概率，采用隨機選擇策略從起始節點開始，逐步選擇下一個節點直到完成對應的工作目標，以構建出完整的路徑，當各組個體走過一條路徑時，根據預設的衰減因子減少路徑上的信息素濃度，當所有個體完成任務后，根據個體找到的路徑質量，更新路徑上的信息素濃度；
23、s3.4：重復進行路徑構建以及信息素濃度更新，在每次迭代后，比較當前最優路徑與歷史最優路徑的質量，直至達到最大迭代次數或路徑質量收斂至預設范圍內，停止迭代，并輸出各組工作人員優化后的工作路徑和任務調度方案，同時在實際應用中進行實施。
24、作為本專利技術的進一步方案，步驟ⅳ中所述預估各小區事件風險具體步驟如下：
25、s4.1：依據需求和歷史數據，設定狀態空間及事件發生的初步模型，并根據歷史數據和事件的先前條件計算各狀態下發生不同突發事件的概率，收集小區當前情況、當前時間、設備狀態以及天氣情況各因素，將收集的各類因素進行整合以獲取當前小區狀態；
26、s4.2：將當前小區狀態作為根節點，根據該根節點下會發生的不同突發事件，生成對應的狀態變化后的子節點，同時在子節點中記錄事件發生的概率，以及到達該狀態所需的操作信息，并將生成的子節點與根節點組成一組搜索樹；
27、s4.3：基于ucb策略逐層選擇子節點，直至選擇的子節點為葉節點時，基于該葉節點所記錄的狀態信息，對該葉節點進行擴展，并生成多組新的子節點，從根節點開始隨機模擬不同的路徑，基于歷史數據和風險模型的概率分布估計該路徑的長期回報或風險；
28、s4.4：在完成一次模擬后，將模擬的結果回傳到樹的所有父節點，并更新各節點的評估值，重復進行選擇、擴展、模擬以及回溯步驟，直至達到預設迭代次數，選擇當前樹中具有最高評估值的路徑作為最終的決策，并基于最終決策對突發事件進行動態風險預測和調整，實時優化資源分配。
29、作為本專利技術的進一步方案，步驟ⅴ中所述動態調整小區管理決策具體步驟如下：
30、s5.1：采集小區內應急響應系統會遇到的各類風險事件，以及不同風險時間可采取的不同資源分配策略或應急措施，之后根據該小區歷史風險事件信息，計算其對應風險事件的先驗概率；
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【技術保護點】
1.基于多平臺協同的數字小區管理方法，其特征在于，該管理方法具體步驟如下：
2.根據權利要求1所述的基于多平臺協同的數字小區管理方法，其特征在于，步驟Ⅰ中所述采集整合來自不同數據源的小區內外部數據具體步驟如下：
3.根據權利要求2所述的基于多平臺協同的數字小區管理方法，其特征在于，步驟Ⅱ中所述識別標注的具體步驟如下：
4.根據權利要求3所述的基于多平臺協同的數字小區管理方法，其特征在于，步驟Ⅲ中所述實時優化小區工作人員工作路線具體步驟如下：
5.根據權利要求4所述的基于多平臺協同的數字小區管理方法，其特征在于，步驟Ⅳ中所述預估各小區事件風險具體步驟如下：
6.根據權利要求4所述的基于多平臺協同的數字小區管理方法，其特征在于，步驟Ⅴ中所述動態調整小區管理決策具體步驟如下：
【技術特征摘要】
1.基于多平臺協同的數字小區管理方法，其特征在于，該管理方法具體步驟如下：
2.根據權利要求1所述的基于多平臺協同的數字小區管理方法，其特征在于，步驟ⅰ中所述采集整合來自不同數據源的小區內外部數據具體步驟如下：
3.根據權利要求2所述的基于多平臺協同的數字小區管理方法，其特征在于，步驟ⅱ中所述識別標注的具體步驟如下：
4.根據權利要...
【專利技術屬性】
技術研發人員：崔亞楠，胡艷華，韋靈，黎偉強，婁伯韜，莫家威，
申請(專利權)人：柳州工學院，
類型：發明
國別省市：
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