CN111402476B - 一种基于机器学习的小区防疫安全方法 - Google Patents

一种基于机器学习的小区防疫安全方法 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于机器学习的小区防疫安全方法，该方法包括：通过通信模块向服务器发送消息；通过通信模块从服务器接收服务器返回的防疫策略；根据防疫策略判断允许居民进入之后，打开第一道门禁通过机器学习感应进入到第一道门禁和第二道门禁之间的人员数量，在人员数量为1的情况下，打开第二道门禁。通过本申请由门禁***来获取防疫策略，并根据防疫策略基于机器学习自动进行对进入小区的居民进行判断和控制，从而解决了相关技术中需要在疫情期间需要靠人来控制导致消耗人力资源较大的问题，实现了疫情防控由门禁自动随防疫等级进行控制。

Description

一种基于机器学习的小区防疫安全方法
技术领域
本申请涉及物联网领域，具体而言，涉及一种基于机器学习的小区防疫安全方法。
背景技术
在某个地区存在疫情的情况下，采用隔离政策会取得预期的防疫效果。最容易实施的隔离政策是对小区进行隔离，对于进入小区的人员进行控制来取得防疫效果。
随着地区疫情变化，对进入小区人员的控制策略也会随之发生变化，例如，疫情比较严重的时候，需要严格控制进入小区的人员；又例如，疫情变轻的时候，可以对于进入小区人员适当放松。
现在对于小区居民的基本是靠人来控制的，这需要大量的人力资源来执行疫情的防控，而且人对疫情的变化把控也不及时，如果使用自动放行策略，此时无法解决人员尾随进入的问题，因此，目前还是需要人手工来进行检查放行，这浪费了大量的人力资源。
发明内容
本申请提供一种基于机器学习的小区防疫安全方法，以解决相关技术中需要在疫情期间需要靠人来控制导致消耗人力资源较大的问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种基于机器学习的小区防疫安全方法，其特征在于，应用于小区门禁***中，所述小区门禁***包括：小区门禁部分和服务器，其中，所述小区门禁部分包括：门、通信模块、摄像头、体温测量模块、通讯模块以及门禁卡读取模块；所述门，用于居民进出；所述门包括第一道门禁和第二道门禁；所述摄像头，用于获取图像；所述通信模块，用于进行通信；所述体温测量模块，用于测量所述居民的体温；所述门禁卡读取模块，用于读取所述居民的门禁卡；所述方法包括：步骤S102，通过所述通信模块向所述服务器发送消息，其中，所述消息中携带有所述小区门禁***所在的地理位置，所述地理位置为预先配置并保存在所述小区门禁***中的，所述消息用于请求防疫策略；所述消息每天定时发送，发送时间为预先配置的；步骤S104，通过所述通信模块从所述服务器接收所述服务器返回的所述防疫策略，其中，所述防疫策略是所述地理位置对应的风险等级，不同的风险等级对应不同的防疫策略，所述防疫策略为以下策略至少之一的组合：测量所述居民的体温是否在正常范围内、判断所述居民是否为本小区居民、判断所述居民的健康证明是否符合要求；所述体温使用所述体温测量模块测量；判断所述居民是否为本小区的居民根据所述门禁卡读取模块是否读取到本小区的门禁卡来进行判断；使用所述摄像头模块拍摄所述居民的健康证明，根据拍摄得到的照片判断所述居民的健康证明是否符合要求；步骤S106，根据所述防疫策略判断允许所述居民进入之后，打开门；其中，所述第一道门禁在步骤S106之后打开，此时居民进入，在所述第二道门禁和所述第一道门禁之间设置有人员数量感应装置，用来感应进入到所述第一道门禁和所述第二道门禁之间的人员数量，在人员数量为1的情况下，打开所述第二道门禁。如果人员数量不唯一，则进行告警，提示进入所述第一道门禁的所有人员退出并再次依次进入；人数的识别由所述小区门禁部分将照片发送给所述服务器，由所述服务器进行识别，并将识别之后的结果发送给所述小区门禁部分；服务器在识别的时候使用机器学习训练得到的模型来识别，该机器学习的模型是使用多组训练数据训练得到的，每一组训练数据均包括一张照片和用于标识该照片中人员数量的标签组成。经过训练得到的模型的输入就是照片，输出就是该照片中的人数。
进一步地，根据拍摄得到的照片判断所述居民的健康证明是否符合要求包括：获取所述照片中的文字，其中，所述文字用于指示所述居民是否健康；根据所述照片中的文字与预先配置的文字是否相符确定所述居民的健康证明是否符合要求。
进一步地，获取所述照片中的文字包括：将所述照片发送给所述服务器，由所述服务器从所述照片中提取文字；接收来自所述服务器的文字。
进一步地，获取所述照片中的文字包括：将所述照片发送给与所述小区门禁***电连接的电脑，其中，所述电脑中安装有软件，所述软件用于从所述照片中提取文字；接收来自所述电脑中的软件提取出的文字。
根据本申请的另一个方面，还提供了一种存储器，用于存储软件，其中，所述软件用于执行上述的方法。
根据本申请的另一个方面，还提供一种处理器，用于执行软件，其中，所述软件用于执行上述的方法。
通过本申请由门禁***来获取防疫策略，并根据防疫策略基于机器学习自动进行对进入小区的居民进行判断和控制，从而解决了相关技术中需要在疫情期间需要靠人来控制导致消耗人力资源较大的问题，实现了疫情防控由门禁自动随防疫等级进行控制。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例提供的一种基于机器学习的小区防疫安全方法的流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（***）、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装置。
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装置的制造品，该指令装置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。
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。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。
在本实施例中，提供了一种基于机器学习的小区防疫安全方法，该方法应用于小区门禁***中，应用于小区门禁***中，所述小区门禁***包括：小区门禁部分和服务器，其中，所述小区门禁部分包括：门、通信模块、摄像头、体温测量模块、通讯模块以及门禁卡读取模块；所述门（包括第一道门禁和第二道门禁），用于居民进出；所述摄像头，用于获取图像；所述通信模块，用于进行通信；所述体温测量模块，用于测量所述居民的体温；所述门禁卡读取模块，用于读取所述居民的门禁卡。图1是根据本发明实施例的一种基于机器学习的小区防疫安全方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，通过所述通信模块向服务器发送消息，其中，所述消息中携带有所述小区门禁***所在的地理位置，所述地理位置为预先配置并保存在所述小区门禁***中的，所述消息用于请求防疫策略；所述消息每天定时发送，发送时间为预先配置的；所述服务器中保存有不同地区对应的风险等级；
由于每个门禁***均是固定在某个特定地理位置的，此时为了节约成本的考虑，一般没有必要在门禁***中增加定位模块，在安装门禁***的时候，将该门禁***所在的地理位置配置在所述门禁***中即可。
对于一些老旧小区，如果临时增加智能门禁***的话，可以制造可以移动的门禁***，对于这种门禁***仅仅是在疫情期间临时设置在小区，此时考虑到该门禁***的可移动性，可以在该门禁***中增加定位模块，由定位模块自动获取该门禁***所在的地理位置，该定位模块可以是GPS定位模块，也可以是北斗定位模块。
在门禁***配置有定位模块的时候，通过定位模块获取地理位置，如果定位模块获取到的地理位置与预先保存的地理位置不符合，则使用定位模块获取到的地理位置。将该地理位置发送给服务器，以请求防疫策略。
步骤S104，通过所述通信模块从所述服务器接收所述服务器返回的所述防疫策略，其中，所述防疫策略是所述地理位置对应的风险等级，不同的风险等级对应不同的防疫策略，所述防疫策略为以下策略至少之一的组合：测量所述居民的体温是否在正常范围内、判断所述居民是否为本小区居民、判断所述居民的健康证明是否符合要求；所述体温使用所述体温测量模块测量；判断所述居民是否为本小区的居民根据所述门禁卡读取模块是否读取到本小区的门禁卡来进行判断；使用所述摄像头模块拍摄所述居民的健康证明，根据拍摄得到的照片判断所述居民的健康证明是否符合要求；
例如，防疫等级可以分为三级：高级、中等和低级。不同的等级对应于不同的策略：防疫等级最高，则需要体温正常、健康证明正常以及是本小区的居民才能进入本小区。防疫等级中等，则需要体温正常以及有健康证明或者是本小区居民就能进入。防疫等级低，则体温正常就可以进入。
门禁***还可以配置默认的门禁开门方式，该方式用于在疫情消失后使用。在获取到的风险等级为零风险的时候，可以恢复默认的门禁开门方式。
步骤S106，根据所述防疫策略判断允许所述居民进入之后，打开门。
在判断不允许所述居民进入之后，发出告警信息。其中，该告警信息中包括管理员的联系方式以及该居民不被允许进入的原因。管理员用于打开门禁的权限。如果管理员判断可以让该居民进入，则门禁***可以在管理员打开门禁***时进行拍照，记录管理员允许进入的居民的照片。这作为后续处理的依据。
作为一个可选的实施方式，为了更加安全，可以使用两道门禁，第一道门禁在步骤S106之后打开门，此时居民进入，在第二道门禁和第一道门禁之间设置有人员数量感应装置，用来感应进入到第一道门禁和第二道门禁之间的人员数量，在人员数量为1的情况下，打开第二道门禁。如果人员数量不唯一，则进行告警，提示进入第一道门禁的所有人员退出并再次依次进入。
人员数量感应装置可以通过摄像头拍照来进行实现，在第一道门禁和第二道门禁之间设置第二摄像头，该摄像头用于对第一道门禁和第二道门禁之间的人员进行拍摄，对于照片中的人员的数量进行识别。当然，其他类型的感应装置也可以应用到本申请实施例中，在此不再赘述。
人数的识别由所述小区门禁部分将照片发送给所述服务器，由所述服务器进行识别，并将识别之后的结果发送给所述小区门禁部分；服务器在识别的时候使用机器学习训练得到的模型来识别，该机器学习的模型是使用多组训练数据训练得到的，每一组训练数据均包括一张照片和用于标识该照片中人员数量的标签组成。经过训练得到的模型的输入就是照片，输出就是该照片中的人数。
通过该可选的实施方式，可以避免人员尾随别人进入小区。
通过上述步骤，由门禁***来获取防疫策略，并根据防疫策略自动进行对进入小区的居民进行判断和控制，从而解决了相关技术中需要在疫情期间需要靠人来控制导致消耗人力资源较大的问题，实现了疫情防控由门禁自动随防疫等级进行控制。
在疫情期间一般会使用健康证明，健康证明可以是在APP上的一个页面，或者一张纸质的证明。在判断健康证明的时候，首先判断该健康证明是否为合法的健康证明。例如，在门禁***中的存储空间中预先获取到符合要求的健康证明的模板。该模板由服务器下发，下发之后门禁***保存该模板。在对居民所持有的健康证明进行拍照之后，根据该健康证明的图片与预先保存的模板比较结果确定该居民的健康证明是否为合法的健康证明。
在门禁***进行图像比较的时候可以采用多种图片的比较方式，在居民健康证明中的图片与模板的相似程度超过阈值时，确定该健康证明为合法的健康证明。
或者，进行比较的时候，可以在服务器上进行比较，即门禁***将图片发送给服务器，服务器进行比较。服务器可以采用机器翻译的方式进行，服务器使用训练数据训练机器学习模型，该模型使用多组训练数据，每一组训练数据均包括一个模板图片和一个健康证明图片，并且还包括一个标签，该标签用于指示该训练数据中的健康证明图片是否为符合该模板图片。这样经过训练之后，该模型的输入就是模板图片和拍摄得到的居民的健康证明图片，输出就是该健康证明图片是否合法。
服务器在判断出该健康证明是否为合法的健康之证明之后，将判断结果发送给门禁***。
在判断出居民的健康证明是为合法的健康证明之后，还要识别健康证明中的内容是否指示该居民的健康状况是否正常。
例如，可以采取如下方式来判断居民的健康状况是否正常。
根据拍摄得到的照片判断所述居民的健康证明是否符合要求包括：获取所述照片中的文字，其中，所述文字用于指示所述居民是否健康；根据所述照片中的文字与预先配置的文字是否相符确定所述居民的健康证明是否符合要求。符合要求指示，健康证明中显示的健康状况正常。
获取的方式可以由服务器或者由电脑来进行判断。例如：将所述照片发送给所述服务器，由所述服务器从所述照片中提取文字；接收来自所述服务器的文字。又例如，将所述照片发送给与所述小区门禁***电连接的电脑，其中，所述电脑中安装有软件，所述软件用于从所述照片中提取文字；接收来自所述电脑中的软件提取出的文字。
作为另一个可选的实施方式，门禁***还可以在每天的固定时间，向服务器发送当日门禁***的人数情况，其中，包括经过该门禁***进入的居民的数量，以及判断出的不让进入小区的人员的数量。并且，还可以将不让进入小区的人员的信息发送至服务器。
由于服务器连接了多个不同的门禁***，这样，服务器在汇总各个门禁***上报的数据之后，就可以得到疫情防控地图，为防控数据的统计做出贡献。
在本实施例中，提供了一种存储器，用于存储软件，其中，该软件用于执行上述的方法。
在本实施例中，提供了一种处理器，用于执行软件，其中，该软件用于执行上述的方法。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序或者软件，该程序被处理器执行时实现上述方法。存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (1)

1.一种基于机器学习的小区防疫安全方法，其特征在于，应用于小区门禁***中，所述小区门禁***包括：小区门禁部分和服务器，其中，所述小区门禁部分包括：门、通信模块、摄像头、体温测量模块以及门禁卡读取模块；所述门，用于居民进出；所述门包括第一道门禁和第二道门禁；所述摄像头，用于获取图像；所述通信模块，用于进行通信；所述体温测量模块，用于测量所述居民的体温；所述门禁卡读取模块，用于读取所述居民的门禁卡；所述方法包括：
通过所述通信模块向所述服务器发送消息，其中，所述消息中携带有所述小区门禁***所在的地理位置，所述地理位置为预先配置并保存在所述小区门禁***中的，所述消息用于请求防疫策略；所述消息每天定时发送，发送时间为预先配置的；
通过所述通信模块从所述服务器接收所述服务器返回的所述防疫策略，其中，所述防疫策略是所述地理位置对应的风险等级，不同的风险等级对应不同的防疫策略，所述防疫策略为以下策略至少之一的组合：测量所述居民的体温是否在正常范围内、判断所述居民是否为本小区居民、判断所述居民的健康证明是否符合要求；所述体温使用所述体温测量模块测量；判断所述居民是否为本小区的居民根据所述门禁卡读取模块是否读取到本小区的门禁卡来进行判断；使用所述摄像头模块拍摄所述居民的健康证明，根据拍摄得到的照片判断所述居民的健康证明是否符合要求；其中，所述健康证明是在APP上的一个页面或者一张纸质的证明，在判断健康证明的时候，判断该健康证明是否为合法的健康证明，其中，在门禁***中的存储空间中预先获取到符合要求的健康证明的模板，该模板由服务器下发，下发之后门禁***保存该模板，在对居民所持有的健康证明进行拍照之后，根据该健康证明的图片与预先保存的模板比较结果确定该居民的健康证明是否为合法的健康证明；在居民健康证明中的图片与模板的相似程度超过阈值时，确定该健康证明为合法的健康证明；或者，进行比较的时候，在服务器上进行比较，即门禁***将图片发送给服务器，服务器采用机器学习的方式进行比较，服务器使用训练数据训练机器学习模型，该模型使用多组训练数据，每一组训练数据均包括一个模板图片和一个健康证明图片，并且还包括一个标签，该标签用于指示该训练数据中的健康证明图片是否为符合该模板图片，该模型的输入就是模板图片和拍摄得到的居民的健康证明图片，输出就是该健康证明图片是否合法；服务器在判断出该健康证明是否为合法的健康证明之后，将判断结果发送给门禁***；
根据所述防疫策略判断允许所述居民进入之后，打开门；其中，打开门包括：打开所述第一道门禁，此时居民进入，在所述第二道门禁和所述第一道门禁之间设置有人员数量感应装置，用来识别进入到所述第一道门禁和所述第二道门禁之间的人员数量，在人员数量为1的情况下，打开所述第二道门禁，如果人员数量不唯一，则进行告警，提示进入所述第一道门禁的所有人员退出并再次依次进入；人数的识别由所述小区门禁部分将照片发送给所述服务器，由所述服务器进行识别，并将识别之后的结果发送给所述小区门禁部分；服务器在识别的时候使用机器学习训练得到的模型来识别，该机器学习的模型是使用多组训练数据训练得到的，每一组训练数据均包括一张照片和用于标识该照片中人员数量的标签组成，经过训练得到的模型的输入就是照片，输出就是该照片中的人数，其中，根据拍摄得到的照片判断所述居民的健康证明是否符合要求包括：获取所述照片中的文字，其中，所述文字用于指示所述居民是否健康；根据所述照片中的文字与预先配置的文字是否相符确定所述居民的健康证明是否符合要求，其中，获取所述照片中的文字包括：将所述照片发送给所述服务器，由所述服务器从所述照片中提取文字；接收来自所述服务器的文字；或者，获取所述照片中的文字包括：将所述照片发送给与所述小区门禁***电连接的电脑，其中，所述电脑中安装有软件，所述软件用于从所述照片中提取文字；接收来自所述电脑中的软件提取出的文字。
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