一种社区智能安防方法及系统与流程

1.本发明涉及社区的智能安防相关领域，尤其涉及一种社区智能安防方法及系统。


背景技术：

2.智慧社区安防是以视频监控为基础，协助社区管理人员实现可视化感知，并通过有线、无线网络，来整合社区的各类数据资源，共同建设一个庞大的社区安全防控平台。现有的社区安防多是对业主的身份进行识别、认证，来保证社区内住户的安全。
3.但本技术发明人在实现本技术实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
4.现有技术中对于社区的安防不够智能化，导致安防效果不佳的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术实施例通过提供一种社区智能安防方法及系统，解决了现有技术中对于社区的安防不够智能化，导致安防效果不佳的技术问题，达到对社区实行智能化的监督，提高社区安防效果的技术效果。
6.鉴于上述问题，提出了本技术实施例提供一种社区智能安防方法及系统。
7.第一方面，本技术实施例提供了一种社区智能安防方法，所述方法应用于一智慧社区安防系统，所述智慧社区安防系统与第一监控设备、第一通信设备通信连接，所述方法包括：获得第一用户的第一基础信息，其中，所述第一用户为第一社区的住户；获得所述第一用户在所述第一社区活动的第一时间，将所述第一基础信息和所述第一时间作为第一输入信息；通过所述第一监控设备获得第一位置变化关系，其中，所述第一位置变化关系为第二用户与所述第一用户的相对位置变化信息；根据所述第一位置变化关系获得第一危险系数；获得所述第一位置变化关系的第一时长信息，其中，所述第一时长信息包括不同所述第一用户与所述第二用户保持不同距离的持续时间；根据所述第一时长信息获得第二危险系数；根据所述第一危险系数和所述第二危险系数获得第三危险系数，将所述第三危险系数作为第二输入信息；将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入第一危险等级评估模型，其中，所述第一危险等级评估模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识危险等级评估结果的标识信息；获得所述第一危险等级评估模型的第一输出结果，其中，所述第一输出结果包括所述第二用户的第一危险等级；根据所述第一输出结果，判断是否对所述第一通信设备发送第一提醒信息，其中，所述第一通信设备为所述第一用户的通信设备。
8.另一方面，本技术还提供了一种社区智能安防系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一用户的第一基础信息，其中，所述第一用户为第一社区的住户；第二获得单元，所述第二获得单元用于获得所述第一用户在所述第一社区活动的第一时间，将所述第一基础信息和所述第一时间作为第一输入信息；第三获得单元，所述第三获得单元用于通过第一监控设备获得第一位置变化关系，其中，所述第一位置变化关系
为第二用户与所述第一用户的相对位置变化信息；第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第一位置变化关系获得第一危险系数；第五获得单元，所述第五获得单元用于获得所述第一位置变化关系的第一时长信息，其中，所述第一时长信息包括不同所述第一用户与所述第二用户保持不同距离的持续时间；第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述第一时长信息获得第二危险系数；第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述第一危险系数和所述第二危险系数获得第三危险系数，将所述第三危险系数作为第二输入信息；第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入第一危险等级评估模型，其中，所述第一危险等级评估模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识危险等级评估结果的标识信息；第八获得单元，所述第八获得单元用于获得所述第一危险等级评估模型的第一输出结果，其中，所述第一输出结果包括所述第二用户的第一危险等级；第一判断单元，所述第一判断单元用于根据所述第一输出结果，判断是否对第一通信设备发送第一提醒信息，其中，所述第一通信设备为所述第一用户的通信设备。
9.第三方面，本发明提供了一种社区智能安防系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述方法的步骤。
10.本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
11.由于采用了获得第一用户的第一基础信息，将所示第一用户的第一活动时间和所述第一基础信息作为第一输入信息，通过所述第一监控设备获得第一位置变化关系，根据所述第一位置变化关系获得第一危险系数，根据所述不同位置变化的持续时长获得第二危险系数，根据所述第一危险系数和所述第二危险系数进行分析，获得第三危险系数，将所述第三危险系数作为第二输入信息，将所述第一输入信息、所述第二输入信息输入第一危险等级评估模型，基于所述第一危险等级评估模型不断进行自我修正调整的特性，获得所述第一危险等级评估模型的第一输出结果，根据所述第一输出结果判断是否对所述第一用户发送提醒信息的方式，达到了对社区实行智能化的监督，提高社区安防效果的技术效果。
12.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
13.图1为本技术实施例一种社区智能安防方法的流程示意图；
14.图2为本技术实施例一种社区智能安防系统的结构示意图；
15.图3为本技术实施例示例性电子设备的结构示意图。
16.附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第五获得单元15，第六获得单元16，第七获得单元17，第一输入单元18，第八获得单元19，第一判断单元20，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口306。
具体实施方式
17.本技术实施例通过提供一种社区智能安防方法及系统，解决了现有技术中对于社区的安防不够智能化，导致安防效果不佳的技术问题，达到对社区实行智能化的监督，提高社区安防效果的技术效果。下面，将参考附图详细的描述根据本技术的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本技术的一部分实施例，而不是本技术的全部实施例，应理解，本技术不受这里描述的示例实施例的限制。
18.申请概述
19.智慧社区安防是以视频监控为基础，协助社区管理人员实现可视化感知，并通过有线、无线网络，来整合社区的各类数据资源，共同建设一个庞大的社区安全防控平台。现有的社区安防多是对业主的身份进行识别、认证，来保证社区内住户的安全。但现有技术中对于社区的安防不够智能化，导致安防效果不佳的技术问题。
20.针对上述技术问题，本技术提供的技术方案总体思路如下：
21.本技术实施例提供了一种社区智能安防方法，所述方法应用于一智慧社区安防系统，所述智慧社区安防系统与第一监控设备、第一通信设备通信连接，所述方法包括：获得第一用户的第一基础信息，其中，所述第一用户为第一社区的住户；获得所述第一用户在所述第一社区活动的第一时间，将所述第一基础信息和所述第一时间作为第一输入信息；通过所述第一监控设备获得第一位置变化关系，其中，所述第一位置变化关系为第二用户与所述第一用户的相对位置变化信息；根据所述第一位置变化关系获得第一危险系数；获得所述第一位置变化关系的第一时长信息，其中，所述第一时长信息包括不同所述第一用户与所述第二用户保持不同距离的持续时间；根据所述第一时长信息获得第二危险系数；根据所述第一危险系数和所述第二危险系数获得第三危险系数，将所述第三危险系数作为第二输入信息；将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入第一危险等级评估模型，其中，所述第一危险等级评估模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识危险等级评估结果的标识信息；获得所述第一危险等级评估模型的第一输出结果，其中，所述第一输出结果包括所述第二用户的第一危险等级；根据所述第一输出结果，判断是否对所述第一通信设备发送第一提醒信息，其中，所述第一通信设备为所述第一用户的通信设备。
22.在介绍了本技术基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本技术的各种非限制性的实施方式。
23.实施例一
24.如图1所示，本技术实施例提供了一种社区智能安防方法，所述方法应用于一智慧社区安防系统，所述智慧社区安防系统与第一监控设备、第一通信设备通信连接，其中，所述方法包括：
25.步骤s100：获得第一用户的第一基础信息，其中，所述第一用户为第一社区的住户；
26.具体而言，所述智慧社区安防系统为对社区进行安防分析处理的系统，所述第一监控设备为对社区进行实时监控的装置，包括但不限于社区内的监控摄像头，所述第一通信设备为第一用户的进行实时通信的电子设备。在获得所述第一用户许可的前提下，对所述第一用户的基础信息进行调用，所述基础信息包括但不限于所述第一用户的手机号、身
体信息、家庭信息、性别信息等，所述第一用户为所述第一社区的居住居民。
27.步骤s200：获得所述第一用户在所述第一社区活动的第一时间，将所述第一基础信息和所述第一时间作为第一输入信息；
28.具体而言，所述第一时间为所述第一用户的回家时间，一般而言，所述第一时间以夜深、人少为主要的监督时间，此时为案件的高发时间，将所述第一用户的第一时间和第一基础信息作为第一输入信息。
29.步骤s300：通过所述第一监控设备获得第一位置变化关系，其中，所述第一位置变化关系为第二用户与所述第一用户的相对位置变化信息；
30.步骤s400：根据所述第一位置变化关系获得第一危险系数；
31.具体而言，所述第二用户同样为所述第一社区居住的用户，所述第一位置变化关系为所述第一用户与所述第二用户的位置变化的相对关系，即所述第一用户与所述第二用户的距离信息，根据所述距离信息获得第一危险系数。
32.步骤s500：获得所述第一位置变化关系的第一时长信息，其中，所述第一时长信息包括不同所述第一用户与所述第二用户保持不同距离的持续时间；
33.步骤s600：根据所述第一时长信息获得第二危险系数；
34.具体而言，所述第一时长包括所述第一位置变化关系中的总持续时长，所述第一时长至少包括所述第一用户在第一距离范围下的第一持续时长和第二距离范围下的第二持续时长，其中，所述第一距离范围与所述第二距离范围不同，根据所述不同距离下的持续时间获得第二危险系数，即当所述第一用户与所述第二用户非相同路线时，所述第二用户与所述第一用户的保持视野范围内的预定距离的时长越长，所述第二危险系数越高。
35.步骤s700：根据所述第一危险系数和所述第二危险系数获得第三危险系数，将所述第三危险系数作为第二输入信息；
36.具体而言，根据所述第一位置变化关系中不同的位置关系，及所述不同位置关系之下的持续时长进行综合的分析，即根据所述第一危险系数和所述第二危险系数获得第三危险系数，其中，所述第三危险系数为所述第二用户对于所述第一用户的危险等级的判定系数。
37.步骤s800：将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入第一危险等级评估模型，其中，所述第一危险等级评估模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识危险等级评估结果的标识信息；
38.步骤s900：获得所述第一危险等级评估模型的第一输出结果，其中，所述第一输出结果包括所述第二用户的第一危险等级；
39.具体而言，所述第一危险等级评估模型为机器学习中的神经网络模型，神经网络(neural networks，nn)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络(artificial neural networks)，是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型。通过大量训练数据的训练，将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入神经网络模型，则输出所述第二用户的第一危险等级。
40.更进一步而言，所述训练的过程还包括监督学习的过程，每一组监督数据均包括
所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识危险等级评估结果的标识信息，将所述第一输入信息、所述第二输入信息输入到神经网络模型中，根据标识危险等级评估结果的标识信息，所述神经网络模型进行不断的自我修正、调整，直至获得的输出结果与所述标识信息一致，则结束本组数据监督学习，进行下一组数据监督学习；当所述神经网络模型的输出信息达到预定的准确率/达到收敛状态时，则监督学习过程结束。通过对所述神经网络模型的监督学习，进而使得所述神经网络模型处理所述输入信息更加准确，进而获得更加准确的所述第二用户的危险等级评估结果，为后续进行准确的安防警报夯实了基础。
41.步骤s1000：根据所述第一输出结果，判断是否对所述第一通信设备发送第一提醒信息，其中，所述第一通信设备为所述第一用户的通信设备。
42.具体而言，根据所述第一输出结果的所述第二用户的风险等级，判断是否对所述第一用户发出提醒信息，举例而言，当所述第二用户的危险等级很低时，表明此时所述第二用户可能只是因为某些事情碰巧路过，此时不对所述第一用户发出提醒信息，当所述第一用户的风险等级较高时，此时所述第二用户相对于第一用户而言是危险分子，此时对所述第一用户送提醒信息，当所述第二用户的风险等级极高时，此时不但对所述第一用户发送提醒信息，同时通知社区保安。达到了对社区实行智能化的监督，提高社区安防效果的技术效果。
43.进一步而言，所述智慧社区安防系统还与第二通信设备通信连接，本技术实施例还包括：
44.步骤s1010：通过所述第二通信设备获得所述第二用户的第一通话时间，其中，所述第二通信设备为所述第二用户的通信设备；
45.步骤s1020：获得第三用户与所述第二用户的第一关系信息，其中，所述第三用户为所述第二用户在所述第一通话时间的通话对象；
46.步骤s1030：根据所述第一通话时间和所述第一关系信息获得第一评估结果，其中，所述第一评估结果包括所述第二用户在所述第一时间的情绪稳定等级；
47.步骤s1040：根据所述情绪稳定等级对所述第二用户的第一危险等级进行修正，获得第二危险等级；
48.步骤s1050：根据所述第二危险等级，判断是否对所述第一通信设备发送第一提醒信息。
49.具体而言，所述第二通信设备为所述第二用户的设备，在所述第二用户许可的前提下，获取所述第二用户的第一通话时长，获得所述第一通话时长下所述第二用户的通话对象，即所述第三用户，根据所述第二用户的第一通话时长和所述第二用户与所述第三用户的关系进行所述第二用户在第一时间下的情绪稳定情况。举例而言，当所述第三用户为第二用户的朋友时，此时第二用户遇上了情绪不稳定的烦心事，此时通过与所述第三用户的沟通，所述第二用户的情绪逐渐稳定，此时所述第二用户在第一时间下的情绪稳定等级较高，则可对所述第二用户的危险等级进行适当的降低。进一步而言，所述通过第二用户和所述第三用户的通话时长获得情绪稳定等级还包括对所述第二用户与所述第三用户通话过程中的语气识别，即通过语气的变化进行情绪的分析，对沟通过后的所述第二用户的当前的情绪状态进行预估。
50.进一步而言，本技术实施例还包括：
51.步骤s1110：获得所述第二用户的第一公开信息，其中，所述第一公开信息为所述第二用户通过所述第二通信设备公开的信息；
52.步骤s1120：根据所述第一公开信息获得第一情绪波动曲线；
53.步骤s1130：根据所述第一情绪波动曲线获得第一波峰和第一波谷，其中，所述第一波峰与所述第一波谷相邻；
54.步骤s1140：获得第一预定波谷阈值，当所述第一波谷满足所述第一预定波谷阈值时，则获得第二时长信息，其中，所述第二时长信息为所述第一波谷与所述第一波峰的间隔时长；
55.步骤s1150：对所述第一波谷满足所述第一预定波谷阈值的情况进行频率统计，获得第一频率信息；
56.步骤s1160：根据所述第二时长信息和所述第一频率信息获得第一情感脆弱度；
57.步骤s1170：根据所述第一情感脆弱度对所述第二危险等级进行调整，获得第三危险等级。
58.具体而言，所述第二用户的第一公开信息为所述第一用户通过所述第二通信设备发布的公开的信息，所述获得的途径包括但不限于微博、微信的朋友圈、qq空间、各类视频的发布信息等，根据所述第一公开信息进行时间线的整理，获得所述第二用户的第一情绪波动曲线，其中，所述情绪波动曲线是以时间为横轴，以情绪波动为纵轴获得的曲线，其中，所述曲线的波峰代表高兴，波谷代表难过，获得第一波谷阈值，当所述第二用户的情绪波谷超过所述第一波谷阈值时，此时表明所述第二用户情绪很大，对所述第二用户的情绪波动的波谷值超过所述第一预定波谷阈值的情况进行次数统计，获得第一频率信息；对所述满足第一预定波谷阈值的第一波谷次数统计的同时，对所述第一波谷与其相邻的波峰的间隔时长同时进行统计，根据所述第二时长信息和所述第一频率信息对所述第二用户进行情感脆弱情况评估，获得第一情感脆弱度。根据所述第一情感脆弱度对所述第二危险等级进行调整，获得第三危险等级。即当所述第二用户的情感较为脆弱时，此时所述第二用户的危险等级要适当的予以提高。
59.进一步的，本技术实施例还包括：
60.步骤s1210：通过所述第一通信设备获得所述第一用户的第一运动轨迹；
61.步骤s1220：通过所述第一监控设备获得所述第一用户的第一图像信息，其中，所述第一图像信息为第一时间下的图像信息；
62.步骤s1230：根据所述第一运动轨迹和所述第一图像信息对所述第一用户进行实时状态评估，获得第一评估结果；
63.步骤s1240：根据所述第一评估结果对所述第一危险等级进行调整，获得第四危险等级。
64.具体而言，根据所述第一通信设备的定位功能获得所述第一用户的一天的运动的轨迹及在不同位置的停留时长，通过所述第一监控设备获得所述第一用户的第一图像信息，其中，所述第一图像信息为所述第一用户在第一时间的图像，综合所述第一图像信息和所述第一用户的第一运动轨迹，对所述第一用户的实时状态进行评估，获得第一评估结果。举例而言，当所述第一用户的运动轨迹包括酒吧、歌厅等场所，且停留时间很长时，结合所述第一图像，判断所述第一用户是否饮酒，所述第一用户的当前状态是否正常，当所述第一
用户的状态异常时，此时对所述第二用户的第一危险等级进行调高处理，即当所述第一用户处于醉酒、半醉半醒状态时，所述第二用户会行凶或者进行其他危害所述第一用户人身、财产等健康的行为的可能性会升高，此时调高所述第一危险等级，获得第四危险等级。通过结合所述第一用户的实时状态来对所述第二用户的危险等级调整，可以更加客观、准确的反映出所述第二用户在第一时间对于所述第一用户的威胁性，达到对社区实行智能化的监督，提高社区安防效果的技术效果。
65.进一步而言，本技术实施例还包括：
66.步骤s1250：获得第一危险等级阈值；
67.步骤s1260：判断所述第四危险等级是否高于所述第一危险等级阈值；
68.步骤s1270：当所述第四危险等级高于所述第一危险等级阈值时，获得第一提醒信息；
69.步骤s1280：将所述第一提醒信息发送给所述第一用户和所述第二用户。
70.具体而言，所述第一危险等级阈值为通过综合分析情绪获得的危险等级阈值，所述阈值为界定对所述第二用户是否会有概率进行行凶的判断标准，当所述第二用户的危险等级低于所述第一危险等级阈值，表明所述第二用户对所述第一用户而言，系统判断并未产生威胁，即所述第一用户与所述第二用户为路人，当所述第二用户的危险等级高于所述第一危险等级阈值时，此时表明所述第二用户存在对所述第一用户进行危险行为的可能性，此时将第一提醒信息发送给所述第一用户和所述第二用户，其中，所述第一用户的提醒信息为所述第一用户可能会存在风险，所述第二用户的提醒信息为提醒所述第二用户注意一下自己的行为。
71.进一步而言，本技术实施例还包括：
72.步骤s1281：根据获得第二危险等级阈值；
73.步骤s1282：当所述第四危险等级高于所述第二危险等级阈值时，获得第一调整指令；
74.步骤s1283：根据所述第一调整指令，将所述第一提醒信息调整为发送给第一用户，并获得第一报警指令；
75.步骤s1284：根据所述第一报警指令通知第一警务人员。
76.具体而言，所述第二危险等级阈值为通过综合分析情绪获得的危险等级阈值，所述阈值为界定对所述第二用户进行信息提醒会造成第二用户恼羞成怒或者被劝停止恶性的衡量标准，当所述第四危险等级高于所述第二危险等级阈值，表明所述第二用户的危险等级很高，此时对所述第二用户发送提醒信息会导致所述第二用户恼羞成怒实施恶行的可能较大，此时则只对所述第一用户发送提醒信息，与此同时，获得第一报警指令，根据所述第一报警指令，通知所述第一社区的值班的警务人员。
77.进一步而言，本技术实施例还包括：
78.步骤s1285：获得所述第二用户的第一路线信息；
79.步骤s1286：判断所述第二用户的当前位置与所述第一路线信息是否具有第一匹配度；
80.步骤s1287：当判断所述第二用户的当前位置与所述第一路线信息具有第一匹配度时，对所述第一危险等级进行调整，获得第五危险等级。
81.具体而言，所述第二用户的第一路线为所述第二用户从当前位置到达所述第二用户的住所的路线规划，当所述第二用户的路线规划与所述第二用户的当前的运动轨迹不符时，则升高所述第一用户的现有危险等级，反之，当所述第二用户的路线规划与所述实时运动轨迹相吻合时，则对所述第二用户的危险等级适当予以降低，具体的危险等级则根据所述第二用户的其他行为进行进一步的判定。
82.综上所述，本技术实施例所提供的一种社区智能安防方法及系统具有如下技术效果：
83.1、由于采用了获得第一用户的第一基础信息，将所示第一用户的第一活动时间和所述第一基础信息作为第一输入信息，通过所述第一监控设备获得第一位置变化关系，根据所述第一位置变化关系获得第一危险系数，根据所述不同位置变化的持续时长获得第二危险系数，根据所述第一危险系数和所述第二危险系数进行分析，获得第三危险系数，将所述第三危险系数作为第二输入信息，将所述第一输入信息、所述第二输入信息输入第一危险等级评估模型，基于所述第一危险等级评估模型不断进行自我修正调整的特性，获得所述第一危险等级评估模型的第一输出结果，根据所述第一输出结果判断是否对所述第一用户发送提醒信息的方式，达到了对社区实行智能化的监督，提高社区安防效果的技术效果。
84.2、由于采用了通过对所述第一危险等级评估模型的监督学习，进而使得所述第一危险等级评估模型处理所述输入信息更加准确，进而获得更加准确的所述第二用户的危险等级评估结果，为后续进行准确的安防警报夯实了基础。
85.3、由于采用了结合所述第一用户的实时状态来对所述第二用户的危险等级调整的方式，可以更加客观、准确的反映出所述第二用户在第一时间对于所述第一用户的威胁性，达到对社区实行智能化的监督，提高社区安防效果的技术效果。
86.实施例二
87.基于与前述实施例中一种社区智能安防方法同样发明构思，本发明还提供了一种社区智能安防系统，如图2所示，所述系统包括：
88.第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得第一用户的第一基础信息，其中，所述第一用户为第一社区的住户；
89.第二获得单元12，所述第二获得单元12用于获得所述第一用户在所述第一社区活动的第一时间，将所述第一基础信息和所述第一时间作为第一输入信息；
90.第三获得单元13，所述第三获得单元13用于通过第一监控设备获得第一位置变化关系，其中，所述第一位置变化关系为第二用户与所述第一用户的相对位置变化信息；
91.第四获得单元14，所述第四获得单元14用于根据所述第一位置变化关系获得第一危险系数；
92.第五获得单元15，所述第五获得单元15用于获得所述第一位置变化关系的第一时长信息，其中，所述第一时长信息包括不同所述第一用户与所述第二用户保持不同距离的持续时间；
93.第六获得单元16，所述第六获得单元16用于根据所述第一时长信息获得第二危险系数；
94.第七获得单元17，所述第七获得单元17用于根据所述第一危险系数和所述第二危险系数获得第三危险系数，将所述第三危险系数作为第二输入信息；
95.第一输入单元18，所述第一输入单元18用于将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入第一危险等级评估模型，其中，所述第一危险等级评估模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识危险等级评估结果的标识信息；
96.第八获得单元19，所述第八获得单元19用于获得所述第一危险等级评估模型的第一输出结果，其中，所述第一输出结果包括所述第二用户的第一危险等级；
97.第一判断单元20，所述第一判断单元20用于根据所述第一输出结果，判断是否对第一通信设备发送第一提醒信息，其中，所述第一通信设备为所述第一用户的通信设备。
98.进一步的，所述系统还包括：
99.第九获得单元，所述第九获得单元用于通过所述第二通信设备获得所述第二用户的第一通话时间，其中，所述第二通信设备为所述第二用户的通信设备；
100.第十获得单元，所述第十获得单元用于获得第三用户与所述第二用户的第一关系信息，其中，所述第三用户为所述第二用户在所述第一通话时间的通话对象；
101.第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述第一通话时间和所述第一关系信息获得第一评估结果，其中，所述第一评估结果包括所述第二用户在所述第一时间的情绪稳定等级；
102.第十二获得单元，所述第十二获得单元用于根据所述情绪稳定等级对所述第二用户的第一危险等级进行修正，获得第二危险等级；
103.第二判断单元，所述第二判断单元用于根据所述第二危险等级，判断是否对所述第一通信设备发送第一提醒信息。
104.进一步的，所述系统还包括：
105.第十三获得单元，所述第十三获得单元用于获得所述第二用户的第一公开信息，其中，所述第一公开信息为所述第二用户通过所述第二通信设备公开的信息；
106.第十四获得单元，所述第十四获得单元用于根据所述第一公开信息获得第一情绪波动曲线；
107.第十五获得单元，所述第十五获得单元用于根据所述第一情绪波动曲线获得第一波峰和第一波谷，其中，所述第一波峰与所述第一波谷相邻；
108.第十六获得单元，所述第十六获得单元用于获得第一预定波谷阈值，当所述第一波谷满足所述第一预定波谷阈值时，则获得第二时长信息，其中，所述第二时长信息为所述第一波谷与所述第一波峰的间隔时长；
109.第十七获得单元，所述第十七获得单元用于对所述第一波谷满足所述第一预定波谷阈值的情况进行频率统计，获得第一频率信息；
110.第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述第二时长信息和所述第一频率信息获得第一情感脆弱度；
111.第十九获得单元，所述第十九获得单元用于根据所述第一情感脆弱度对所述第二危险等级进行调整，获得第三危险等级。
112.进一步的，所述系统还包括：
113.第二十获得单元，所述第二十获得单元用于通过所述第一通信设备获得所述第一用户的第一运动轨迹；
114.第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于通过所述第一监控设备获得所述第一用户的第一图像信息，其中，所述第一图像信息为第一时间下的图像信息；
115.第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于根据所述第一运动轨迹和所述第一图像信息对所述第一用户进行实时状态评估，获得第一评估结果；
116.第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于根据所述第一评估结果对所述第一危险等级进行调整，获得第四危险等级。
117.进一步的，所述系统还包括：
118.第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于获得第一危险等级阈值；
119.第三判断单元，所述第三判断单元用于判断所述第四危险等级是否高于所述第一危险等级阈值；
120.第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于当所述第四危险等级高于所述第一危险等级阈值时，获得第一提醒信息；
121.第一发送单元，所述第一发送单元用于将所述第一提醒信息发送给所述第一用户和所述第二用户。
122.进一步的，所述系统还包括：
123.第二十六获得单元，所述第二十六获得单元用于根据获得第二危险等级阈值；
124.第二十七获得单元，所述第二十七获得单元用于当所述第四危险等级高于所述第二危险等级阈值时，获得第一调整指令；
125.第二十八获得单元，所述第二十八获得单元用于根据所述第一调整指令，将所述第一提醒信息调整为发送给第一用户，并获得第一报警指令；
126.第一通知单元，所述第一通知单元用于根据所述第一报警指令通知第一警务人员。
127.进一步的，所述系统还包括：
128.第二十九获得单元，所述第二十九获得单元用于获得所述第二用户的第一路线信息；
129.第四判断单元，所述第四判断单元用于判断所述第二用户的当前位置与所述第一路线信息是否具有第一匹配度；
130.第三十获得单元，所述第三十获得单元用于当判断所述第二用户的当前位置与所述第一路线信息具有第一匹配度时，对所述第一危险等级进行调整，获得第五危险等级。
131.前述图1实施例一中的一种社区智能安防方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种社区智能安防系统，通过前述对一种社区智能安防方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种社区智能安防系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。
132.示例性电子设备
133.下面参考图3来描述本技术实施例的电子设备。
134.图3图示了根据本技术实施例的电子设备的结构示意图。
135.基于与前述实施例中一种社区智能安防方法的发明构思，本发明还提供一种社区智能安防系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种社区智能安防方法的任一方法的步骤。
136.其中，在图3中，总线架构(用总线300来代表)，总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口306在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他系统通信的单元。
137.处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
138.本发明实施例提供的一种社区智能安防方法，所述方法应用于一智慧社区安防系统，所述智慧社区安防系统与第一监控设备、第一通信设备通信连接，所述方法包括：获得第一用户的第一基础信息，其中，所述第一用户为第一社区的住户；获得所述第一用户在所述第一社区活动的第一时间，将所述第一基础信息和所述第一时间作为第一输入信息；通过所述第一监控设备获得第一位置变化关系，其中，所述第一位置变化关系为第二用户与所述第一用户的相对位置变化信息；根据所述第一位置变化关系获得第一危险系数；获得所述第一位置变化关系的第一时长信息，其中，所述第一时长信息包括不同所述第一用户与所述第二用户保持不同距离的持续时间；根据所述第一时长信息获得第二危险系数；根据所述第一危险系数和所述第二危险系数获得第三危险系数，将所述第三危险系数作为第二输入信息；将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入第一危险等级评估模型，其中，所述第一危险等级评估模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识危险等级评估结果的标识信息；获得所述第一危险等级评估模型的第一输出结果，其中，所述第一输出结果包括所述第二用户的第一危险等级；根据所述第一输出结果，判断是否对所述第一通信设备发送第一提醒信息，其中，所述第一通信设备为所述第一用户的通信设备。解决了现有技术中对于社区的安防不够智能化，导致安防效果不佳的技术问题，达到对社区实行智能化的监督，提高社区安防效果的技术效果。
139.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
140.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。
141.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或
多个方框中指定的功能。
142.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
143.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。