本发明专利技术公开了基于多平台协同的数字小区管理方法，属于数字小区管理领域，该管理方法具体步骤如下：Ⅰ、采集整合来自不同数据源的小区内外部数据；本发明专利技术能够智能地依据实时小区情况动态调整各工作人员的工作路径，减少路径上的冗余和重复，提高任务完成效率，有效减少个别人员的过度工作负担，优化人员和设备的实际利用率，从而提升整体效率，实现更为多样化的路径规划和资源调度目标，能够迅速识别高风险场景并进行精准响应，减少资源浪费，使得小区管理更具灵活性和实时性，使得各平台数据在应急决策中发挥协同作用，避免了各平台独立运行导致的反应滞后或资源分散的问题，减少因资源分配不当造成的重复投入和损失。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字小区管理领域，尤其涉及基于多平台协同的数字小区管理方法。
技术介绍
1、在数字化和智能化不断发展的背景下，社区作为城市的重要组成单元，其管理模式正在经历从传统人工管理向数字智能管理的深刻转变。数字小区管理已逐渐成为提升小区安全、优化资源配置和提高服务效率的关键手段。随着智慧城市和物联网(iot)技术的迅速发展，传统小区管理通常依赖人工巡检和静态监控等方式，难以实现实时、全面、精准的管理和预警。现代数字小区管理方法将多种数据来源集成，通过数据分析、深度学习、知识图谱等技术手段，实现对小区环境、设备、人员流动等各类信息的全面感知和动态管理。然而，由于小区内部数据类型繁多(如结构化数据、视频监控图像、人员进出记录等)，且平台之间数据标准和传输方式各异，传统的小区管理难以实现高效协同；因此，专利技术出基于多平台协同的数字小区管理方法变得尤为重要。
2、现有的数字小区管理方法无法依据实时小区情况动态调整各工作人员的工作路径，路径上的冗余和重复较高，降低任务完成效率，增加个别人员的过度工作负担，降低人员和设备的实际利用率；此外，现有的数字小区管理方法无法迅速识别高风险场景并进行精准响应，增加资源浪费，且无法保证各平台数据在应急决策中发挥协同作用，容易出现各平台独立运行导致的反应滞后或资源分散的问题；为此，我们提出基于多平台协同的数字小区管理方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的基于多平台协同的数字小区管理方法。
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p>2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：3、基于多平台协同的数字小区管理方法，该管理方法具体步骤如下：
4、ⅰ、采集整合来自不同数据源的小区内外部数据；
5、ⅱ、识别标注整合后的小区内外部数据中的异常行为；
6、ⅲ、基于整合以及分析结果实时优化小区工作人员工作路线；
7、ⅳ、动态模拟各小区事件并预估各小区事件风险；
8、ⅴ、基于风险预测和路径规划结果动态调整小区管理决策；
9、ⅵ、根据管理决策的实际反馈情况进行持续优化。
10、作为本专利技术的进一步方案，步骤ⅰ中所述采集整合来自不同数据源的小区内外部数据具体步骤如下：
11、s1.1：从住户终端、设备传感器以及摄像头各组数据来源，收集住户信息、设备状态、监控视频数据与环境传感器数据各组小区内外数据，并对收集到的各组数据进行预处理；
12、s1.2：通过命名实体识别技术识别出预处理后各组小区内外数据中的实体，从结构化数据、图像以及视频数据中直接提取各组实体对应的属性，再从文本中提取出描述实体的详细信息；
13、s1.3：使用数据挖掘算法提取各组实体之间的关系，并将提取出的实体作为节点，将各实体间的关系作为边，构建对应小区关系图谱，并利用图数据库对小区关系图谱进行表示和存储。
14、作为本专利技术的进一步方案，步骤ⅱ中所述识别标注的具体步骤如下：
15、s2.1：从小区关系图谱中查询并提取对应的视频数据与图像数据，逐帧分解提取的视频数据，以获取对应的图像数据，对各组图像数据进行缩放、裁剪、去噪与标准化处理，再对处理后的图像数据进行随机变换；
16、s2.2：加载预训练完成的cnn模型，并将处理后的各组图像数据输入到cnn模型中，cnn模型接收各组图像数据，通过卷积层中的卷积核对图像数据进行卷积处理后，提取图像的局部特征，再通过池化层对卷积后的图像数据进行平均池化处理，降低特征图的维度，保留重要特征；
17、s2.3：通过多组卷积层与池化层结构逐层提取图像的特征，之后将最终特征数据输入全连接层中，通过加权和偏置，连接卷积层与池化层提取的特征到输出层，之后输出层利用softmax激活函数将输出数据转换为各类别的概率；
18、s2.4：选择概率最大的类别，并判断当前帧或视频段中的行为是否为异常行为，当识别出异常行为，则将对相关帧或区域进行标注，通过可视化展示在监控界面上，并通过报警机制提醒管理人员。
19、作为本专利技术的进一步方案，步骤ⅲ中所述实时优化小区工作人员工作路线具体步骤如下：
20、s3.1：收集小区平面图数据，基于小区关系图谱确定保安、清洁以及维修各工作人员在小区中的工作路径，并将小区的管理任务视为一个图，依据不同的工作将图中每个节点表示一个工作点，节点之间的边表示从一个工作点到另一个工作点的路径；
21、s3.2：初始化个体数量、位置以及各组路径的信息素浓度，并基于各组节点之间的距离计算对应路径的启发式信息，之后根据各路径当前信息素浓度以及启发式信息计算其对应的选择概率；
22、s3.3：各组个体根据当前路径的选择概率，采用随机选择策略从起始节点开始，逐步选择下一个节点直到完成对应的工作目标，以构建出完整的路径，当各组个体走过一条路径时，根据预设的衰减因子减少路径上的信息素浓度，当所有个体完成任务后，根据个体找到的路径质量，更新路径上的信息素浓度；
23、s3.4：重复进行路径构建以及信息素浓度更新，在每次迭代后，比较当前最优路径与历史最优路径的质量，直至达到最大迭代次数或路径质量收敛至预设范围内，停止迭代，并输出各组工作人员优化后的工作路径和任务调度方案，同时在实际应用中进行实施。
24、作为本专利技术的进一步方案，步骤ⅳ中所述预估各小区事件风险具体步骤如下：
25、s4.1：依据需求和历史数据，设定状态空间及事件发生的初步模型，并根据历史数据和事件的先前条件计算各状态下发生不同突发事件的概率，收集小区当前情况、当前时间、设备状态以及天气情况各因素，将收集的各类因素进行整合以获取当前小区状态；
26、s4.2：将当前小区状态作为根节点，根据该根节点下会发生的不同突发事件，生成对应的状态变化后的子节点，同时在子节点中记录事件发生的概率，以及到达该状态所需的操作信息，并将生成的子节点与根节点组成一组搜索树；
27、s4.3：基于ucb策略逐层选择子节点，直至选择的子节点为叶节点时，基于该叶节点所记录的状态信息，对该叶节点进行扩展，并生成多组新的子节点，从根节点开始随机模拟不同的路径，基于历史数据和风险模型的概率分布估计该路径的长期回报或风险；
28、s4.4：在完成一次模拟后，将模拟的结果回传到树的所有父节点，并更新各节点的评估值，重复进行选择、扩展、模拟以及回溯步骤，直至达到预设迭代次数，选择当前树中具有最高评估值的路径作为最终的决策，并基于最终决策对突发事件进行动态风险预测和调整，实时优化资源分配。
29、作为本专利技术的进一步方案，步骤ⅴ中所述动态调整小区管理决策具体步骤如下：
30、s5.1：采集小区内应急响应系统会遇到的各类风险事件，以及不同风险时间可采取的不同资源分配策略或应急措施，之后根据该小区历史风险事件信息，计算其对应风险事件的先验概率；
<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于多平台协同的数字小区管理方法，其特征在于，该管理方法具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于多平台协同的数字小区管理方法，其特征在于，步骤Ⅰ中所述采集整合来自不同数据源的小区内外部数据具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于多平台协同的数字小区管理方法，其特征在于，步骤Ⅱ中所述识别标注的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于多平台协同的数字小区管理方法，其特征在于，步骤Ⅲ中所述实时优化小区工作人员工作路线具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的基于多平台协同的数字小区管理方法，其特征在于，步骤Ⅳ中所述预估各小区事件风险具体步骤如下：
6.根据权利要求4所述的基于多平台协同的数字小区管理方法，其特征在于，步骤Ⅴ中所述动态调整小区管理决策具体步骤如下：
【技术特征摘要】
1.基于多平台协同的数字小区管理方法，其特征在于，该管理方法具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于多平台协同的数字小区管理方法，其特征在于，步骤ⅰ中所述采集整合来自不同数据源的小区内外部数据具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于多平台协同的数字小区管理方法，其特征在于，步骤ⅱ中所述识别标注的具体步骤如下：
4.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔亚楠，胡艳华，韦灵，黎伟强，娄伯韬，莫家威，
申请(专利权)人：柳州工学院，
类型：发明
国别省市：
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