一种基于AI算法的人房拓扑关系模型的构建方法与流程

技术特征：
1.一种基于ai算法的人房拓扑关系模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括：对进出“智安小区”门口的人员进行进出轨迹采集，判断并获取居住在小区的居住人员信息；对未登记人员信息进行判断，获得未登记人员信息；对小区房屋进行人户分离判断，获得人户分离房屋信息；对小区疑似出租房屋进行判断，获得疑似出租房屋信息；对所述的居住人员信息、未登记人员信息、人户分离房屋信息和疑似出租房屋信息进行交集、并集的复合研判运算及参数调教，智能推送人户分离房屋、出租房屋的信息给相关部门用于指导具体安防人员对小区开展基础管理工作。2.根据权利要求1所述的基于ai算法的人房拓扑关系模型的构建方法，其特征在于，所述居住人员信息通过以下过程判断并获取：调用进出“智安小区”门口的人员进行进出轨迹数据，并根据进出轨迹数据按一段时间进行累积进出次数计算，如果该次数超过第一设定阈值，则判断为该人员为住在小区内的人员，反之为否。3.根据权利要求2所述的基于ai算法的人房拓扑关系模型的构建方法，其特征在于，所述进出数据包括但不限于人脸数据、车脸数据、mac数据、rfid数据。4.根据权利要求1或2或3所述的基于ai算法的人房拓扑关系模型的构建方法，其特征在于，未登记人员信息的获取：将小区的居住人员信息与社区实有人口信息库内的数据进行碰撞比对，判断出未登记的人员信息。5.根据权利要求4所述的基于ai算法的人房拓扑关系模型的构建方法，其特征在于，所述人户分离房屋判断包括：将小区内存在用电或用水数据的房屋所对应户主的人员信息和人员户籍库中的户籍地址进行比对，判断该户居住的人员是否存在的人户分离的情况，当对比结果为户主的人员信息与户籍库中的户籍地址一致，则判断为人户一致；当对比结果为户主的人员信息与户籍库中的户籍地址不同，则判断为人在户不在；当对比结果为该房屋所对应户主在“智安小区”门口无进出轨迹，但户籍在，则判断为人不在户在。6.根据权利要求5所述的基于ai算法的人房拓扑关系模型的构建方法，其特征在于，所述出租房屋的判断包括：小区内存在用电或用水数据的房屋所对应户的户主信息与“智安小区”门口的进出轨迹数据进行比对，若没有该户主的进出轨迹或者进出轨迹次数少于第二阈值，则判断为出租屋；反之，则判断该房屋为户主本人居住房屋。7.根据权利要求5所述的基于ai算法的人房拓扑关系模型的构建方法，其特征在于，所述存在用电或用水数据的房屋需满足以下条件：14天内有5天以上且用量大于第三阈值。8.根据权利要求7所述的基于ai算法的人房拓扑关系模型的构建方法，其特征在于，所述用电或用水数据通过从目标城市的居民用电、用水信息库调用获取，所述人员户籍库通过从安防系统调用获取，所述社区实有人口信息库通过从社区管理平台调用获取。

技术总结
本发明提供了一种基于AI算法的人房拓扑关系模型的构建方法，属于社区管理技术领域。本方法包括：对进出“智安小区”门口的人员进行进出轨迹采集，判断并获取居住在小区的居住人员信息；对未登记人员信息进行判断，获得未登记人员信息；对小区房屋进行人户分离判断，获得人户分离房屋信息；对小区疑似出租房屋进行判断，获得疑似出租房屋信息；对上述各项信息进行交集、并集的复合研判运算及参数调教，智能推送人户分离房屋、出租房屋的信息给相关部门用于指导具体安防人员对小区开展基础管理工作。本方法通过以房管人的方式，构建的人房拓扑关系模型能够更真实、准确的推出人房关联关系结果，能够有效破解小区管理上“繁、难、杂”的难点。的难点。的难点。


技术研发人员：祁力臧
受保护的技术使用者：嘉善力通信息科技股份有限公司
技术研发日：2021.11.24
技术公布日：2022/7/21