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龙图腾网获悉社区魔方(湖南)数字科技有限公司申请的专利一种社区数字化信息智能操控方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118114855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311715741.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种社区数字化信息智能操控方法及系统是由毛春淼;侯义古设计研发完成，并于2023-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社区数字化信息智能操控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种社区数字化信息智能操控方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取历史社区设备数据；基于历史社区设备数据进行设备的数据接口优化设计，生成设备标识数据接口；利用设备标识数据接口对优化社区设备进行数据采集任务的数据接收，以获得有效社区设备数据；对有效社区设备数据进行未标识人员行为数据提取，生成未标识人员行为数据；对未标识人员行为数据进行未标识人员的行为异常分析，生成未标识人员行为异常分析数据；将未标识人员行为异常分析数据传输至自动化预警引擎执行自动化预警操控任务。本发明实现更智能化地社区数字化信息操控。

本发明授权一种社区数字化信息智能操控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种社区数字化信息智能操控方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1:获取各类社区设备的历史社区设备数据；基于历史社区设备数据进行设备的数据接口设计，生成设备数据接口； 其中，步骤S1包括： 步骤S11:获取各类社区设备的历史社区设备数据； 步骤S12:根据历史社区设备数据进行设备数据的格式分析，生成设备格式数据； 步骤S13:基于设备格式数据以及数据传输协议进行设备的数据接口设计，生成设备数据接口； 步骤S2:根据历史社区设备数据进行设备数据接口的设备身份标识设计，生成设备身份标识数据；基于设备身份标识数据对设备数据接口进行数据接口身份标识优化，生成设备标识数据接口； 其中，步骤S2包括： 步骤S21:对历史社区设备数据进行设备数据来源信息提取，生成设备数据来源信息； 步骤S22:根据设备数据来源信息进行设备数据接口的设备身份标识设计，生成设备身份标识数据； 步骤S23:基于设备身份标识数据对设备数据接口进行数据接口身份标识优化，生成设备标识数据接口； 步骤S3:当社区设备执行数据采集任务时，对社区设备进行设备信号采集，生成设备信号；根据设备信号对社区设备进行信号异常的社区设备划分，分别获得有效社区设备以及无效社区设备；将无效社区设备反馈至终端执行无效社区设备修复操控任务； 步骤S31:当社区设备执行数据采集任务时，对社区设备进行设备信号采集，生成设备信号； 步骤S32:利用傅里叶变换技术对设备信号进行设备信号的频谱图转换，生成设备信号频谱图； 步骤S33:利用设备信号频谱图异常检测算法对设备信号频谱图进行频谱图异常检测计算，生成频谱图异常检测数据； 步骤S34:根据频谱图异常检测数据对社区设备进行社区设备划分，当频谱图异常检测数据小于预设的异常频谱图检测阈值时，将频谱图异常检测数据对应的社区设备标记为有效社区设备，当频谱图异常检测数据不小于预设的异常频谱图检测阈值时，将频谱图异常检测数据对应的社区设备标记为无效社区设备； 步骤S35:将无效社区设备反馈至终端执行无效社区设备修复操控任务； 步骤S4:利用设备标识数据接口对有效社区设备进行数据采集任务的数据接收，以获得有效社区设备数据；对有效社区设备数据进行社区设备的监控数据实时采集，生成多模态监控数据；对多模态监控数据进行未标识面部图像数据提取，生成未标识面部图像数据；根据未标识面部图像数据对多模态监控数据进行未标识人员行为数据提取，生成未标识人员行为数据； 其中，步骤S4包括： 步骤S41:利用设备标识数据接口对有效社区设备进行数据采集任务的数据接收，以获得有效社区设备数据； 步骤S42:根据有效社区设备进行社区设备关联性分析，生成社区设备关联性数据； 步骤S43:根据社区设备关联性数据建立多模态社区关联矩阵节点，并将有效社区设备数据传输至多模态社区关联矩阵节点进行数据填充，生成多模态社区关联数据矩阵； 步骤S44:对多模态社区关联数据矩阵进行社区设备的监控数据实时采集，生成多模态监控数据； 步骤S45:对多模态监控数据进行监控数据的面部图像数据提取，生成监控面部图像数据； 步骤S46:获取社区数据库的业主标识面部图像数据； 步骤S47:根据业主标识面部图像数据对监控面部图像数据进行未标识面部图像数据提取，生成未标识面部图像数据； 步骤S48:根据未标识面部图像数据对多模态监控数据进行未标识人员行为数据提取，生成未标识人员行为数据； 步骤S5:获取历史人员行为异常训练样本；利用卷积神经网络算法以及历史人员行为异常训练样本进行未标识人员行为异常分析的关系模型建立，生成行为异常分析模型；将未标识人员行为数据传输至行为异常分析模型进行未标识人员的行为异常分析，生成未标识人员行为异常分析数据； 步骤S6:基于未标识人员行为异常分析数据建立自动化预警引擎；将未标识人员行为异常分析数据传输至自动化预警引擎执行自动化预警操控任务。

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