一种基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法及系统

摘要

本发明涉及公寓住户社交管理技术领域，具体公开了一种基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法及系统，所述方法包括生成与用户对应的注册信息；接收用户发送的含有账户信息的访问请求，将所述账户信息与所述注册信息进行比对验证；当所述账户信息通过比对验证时，向用户发送环境获取请求，接收用户发送的反馈信息，根据所述反馈信息确定环境模型；建立各环境模型间的连接通道，实时获取交互数据并基于所述连接通道进行传输。本发明对用户的居住情况进行识别，生成注册信息，过滤了一些无关人群，当接收到用户的社交请求时，建立连接通道，从而在特定的群体内搭建了社交平台，便于推广使用。

说明书

技术领域

本发明涉及公寓住户社交管理技术领域，具体是一种基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法及系统。

背景技术

公寓为集合式住宅的一种，往往被称为单元楼或居民楼，指的是一种生活设施齐备，但只占建筑一部分的居住形态。一般分为住宅公寓、服务式公寓，服务式公寓主要以酒店式公寓、创业公寓、青年公寓、白领公寓、青年SOHO等多种业态存在。套型建筑面积与套型阳台面积之和不大于60平方米的居住建筑。

在现在的社会背景下，公寓中的年轻租客较多，他们有的刚毕业，有的刚参加工作，在突然脱离校园环境的情况下，他们从集体生活转变为了独自生活，往往会存在一些社交需求；但是，现有的青年社交需求，大都借助一些App来实现，这些App中的人流量很大，人源也很杂乱，很难搭建一个专属于刚毕业的学生的平台，就算有，也会伴随着一些虚假的广告信息，因此，如何在现有的居住架构上提供一种安全的、便捷、指向性强的平台、满足刚工作不久的用户的社交需求，是本发明技术方案想要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法，所述方法包括：

接收用户发送的注册请求，获取用户的备案信息，对所述备案信息进行识别，生成与用户对应的注册信息；

接收用户发送的含有账户信息的访问请求，将所述账户信息与所述注册信息进行比对验证；

当所述账户信息通过比对验证时，向用户发送环境获取请求，接收用户发送的反馈信息，根据所述反馈信息确定环境模型；

建立各环境模型间的连接通道，实时获取交互数据并基于所述连接通道进行传输。

作为本发明进一步的方案：所述接收用户发送的注册请求，获取用户的备案信息，对所述备案信息进行识别，生成与用户对应的注册信息的步骤包括：

接收用户发送的注册请求，向用户发送预设的信息获取模板，基于所述信息获取模板获取用户的居住类文件；所述居住类文件包括购房合同和租住合同；

对所述居住类文件进行内容识别，根据内容识别结果确定用户类型；

根据所述用户类型获取用户的身份信息，将所述身份信息输入训练好的注册模型，得到注册信息。

作为本发明进一步的方案：所述对所述居住类文件进行内容识别，根据内容识别结果确定用户类型的步骤包括：

获取居住类文件的标签信息，根据所述标签信息获取含有区域标记的参考文件；

比对所述参考文件和所述居住类文件，计算所述居住类文件对参考文件的使用率；

将所述使用率与预设的使用率阈值进行比对，当所述使用率达到预设的使用率阈值时，根据所述区域标记对所述居住类文件进行切分，得到子区域；其中，所述子区域包括文本区域和图像区域；

分别对所述文本区域和所述图像区域进行内容识别，根据内容识别结果确定用户类型。

作为本发明进一步的方案：所述分别对所述文本区域和所述图像区域进行内容识别，根据内容识别结果确定用户类型的步骤包括：

对所述图像区域进行轮廓识别，计算闭合区域参数；其中，所述闭合区域参数包括闭合区域中心点位置信息和闭合区域大小信息；

将所述闭合区域参数输入训练好的真伪验证模型，得到居住类文件的状态标签；所述状态标签至少包括有效和无效；

当所述状态标签为有效时，对所述文本区域进行内容识别，提取文本信息；

根据文本信息确定用户参数，根据所述用户参数确定用户类型；所述用户参数包括用户个人信息和居住时长信息。

作为本发明进一步的方案：所述当所述账户信息通过比对验证时，向用户发送环境获取请求，接收用户发送的反馈信息，根据所述反馈信息确定环境模型的步骤包括：

当所述账户信息通过比对验证时，向用户发送环境获取请求；

接收用户发送的授权信息，获取环境信息；其中，所述环境信息包括环境图像和空气参数，所述环境图像为全景图像，所述空气参数至少包括靶气体浓度、风向参数、风速参数；所述靶气体的种类为预设的有限值；

向用户发送所述环境图像，基于所述环境图像接收用户的定位指令，根据所述定位指令确定目标区域；

对所述目标区域进行内容识别，根据所述内容识别结果和靶气体浓度确定气味类型；

基于所述环境图像计算所述目标区域与用户之间的距离，根据所述距离确定气味传播时间；

统计环境图像、气味类型和气味传播时间，得到环境模型。

作为本发明进一步的方案：所述基于所述环境图像计算所述目标区域与用户之间的距离，根据所述距离确定气味传播时间的步骤包括：

对目标区域进行轮廓识别，确定目标区域中的特征物；

获取所述特征物的图像尺寸和参考尺寸，根据所述图像尺寸和所述参考尺寸确定比例尺；

在所述环境图像中获取特征物与用户之间的图像距离，根据所述图像距离和所述比例尺计算实际距离；

读取空气参数中的风向参数和风速参数，根据所述风速参数和所述实际距离计算气味传播时间。

作为本发明进一步的方案：所述建立各环境模型间的连接通道，实时获取交互数据并基于所述连接通道进行传输的步骤包括：

接收用户发送的含有连接意向的连接请求，根据连接意向匹配若干个用户；

向若干个用户发送匹配成功信号，接收各用户发送的含有隐藏指令的连接权限；

读取各用户的环境模型，基于所述隐藏指令对读取到的环境模型进行修正；

基于连接权限建立各环境模型间的连接通道，实时获取交互数据并基于所述连接通道进行传输。

本发明技术方案还提供了一种基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交系统，所述系统包括：

注册信息生成模块，用于接收用户发送的注册请求，获取用户的备案信息，对所述备案信息进行识别，生成与用户对应的注册信息；

比对验证模块，用于接收用户发送的含有账户信息的访问请求，将所述账户信息与所述注册信息进行比对验证；

环境模型获取模块，用于当所述账户信息通过比对验证时，向用户发送环境获取请求，接收用户发送的反馈信息，根据所述反馈信息确定环境模型；

数据传输模块，用于建立各环境模型间的连接通道，实时获取交互数据并基于所述连接通道进行传输。

作为本发明进一步的方案：所述注册信息生成模块包括：

文件获取单元，用于接收用户发送的注册请求，向用户发送预设的信息获取模板，基于所述信息获取模板获取用户的居住类文件；所述居住类文件包括购房合同和租住合同；

类型确定单元，用于对所述居住类文件进行内容识别，根据内容识别结果确定用户类型；

信息转换单元，用于根据所述用户类型获取用户的身份信息，将所述身份信息输入训练好的注册模型，得到注册信息。

作为本发明进一步的方案：所述类型确定单元包括：

参考获取子单元，用于获取居住类文件的标签信息，根据所述标签信息获取含有区域标记的参考文件；

使用率计算子单元，用于比对所述参考文件和所述居住类文件，计算所述居住类文件对参考文件的使用率；

文件区分子单元，用于将所述使用率与预设的使用率阈值进行比对，当所述使用率达到预设的使用率阈值时，根据所述区域标记对所述居住类文件进行切分，得到子区域；其中，所述子区域包括文本区域和图像区域；

处理执行子单元，用于分别对所述文本区域和所述图像区域进行内容识别，根据内容识别结果确定用户类型。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明对用户的居住情况进行识别，生成注册信息，过滤了一些无关人群，当接收到用户的社交请求时，建立连接通道，从而在特定的群体内搭建了社交平台，便于推广使用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。

图1为基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法的流程框图。

图2为基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法的第一子流程框图。

图3为基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法的第二子流程框图。

图4为基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法的第三子流程框图。

图5为基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交系统的组成结构框图。

图6为基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交系统中注册信息生成模块的组成结构框图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

图1为基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法的流程框图，本发明实施例中，一种基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法，所述方法包括步骤S100至步骤S400：

步骤S100：接收用户发送的注册请求，获取用户的备案信息，对所述备案信息进行识别，生成与用户对应的注册信息；

步骤S100是注册过程，大多数服务都具有这一过程；本发明技术方案的不同点在于，对用户的注册要求要高一些，因为，本发明技术方案属于社交领域，真实性比传统的账户交互过程要高一些，提高安全性可以有效地保障安全性，就算用户少一些也无所谓。

步骤S200：接收用户发送的含有账户信息的访问请求，将所述账户信息与所述注册信息进行比对验证；

当注册信息确定后，接收到用户的访问请求时，就需要获取账户信息，根据注册信息可以判断该账户信息是否正确；这一过程可以类比于传统的账户密码验证过程。

步骤S300：当所述账户信息通过比对验证时，向用户发送环境获取请求，接收用户发送的反馈信息，根据所述反馈信息确定环境模型；

当用户输入的账户信息正确时，向用户发送环境获取请求，这一过程需要有用户给予的权限，环境获取过程可以由用户自己完成，也可以由预设的采集设备完成，前者的安全性较高，后者的便捷性更强。

步骤S400：建立各环境模型间的连接通道，实时获取交互数据并基于所述连接通道进行传输；

每个用户都有着与自己对应的环境模型，当用户有交互需求时，只需要发送请求，系统便可以建立各个环境模型之间的连接通道，实时获取交互数据并传输。

图2为基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法的第一子流程框图，所述接收用户发送的注册请求，获取用户的备案信息，对所述备案信息进行识别，生成与用户对应的注册信息的步骤包括步骤S101至步骤S103：

步骤S101：接收用户发送的注册请求，向用户发送预设的信息获取模板，基于所述信息获取模板获取用户的居住类文件；所述居住类文件包括购房合同和租住合同；

步骤S102：对所述居住类文件进行内容识别，根据内容识别结果确定用户类型；

步骤S103：根据所述用户类型获取用户的身份信息，将所述身份信息输入训练好的注册模型，得到注册信息。

步骤S101至步骤S103对注册过程进行了具体的描述，首先，需要获取用户的居住类文件，所述居住类文件包括购房合同和租住合同，这些合同能够对用户的身份进行一定的保证；然后，根据居住类文件可以确定用户的类型，比如常住用户或是短租用户；最后，根据用户类型获取用户的身份信息，再根据身份信息生成独特的注册信息即可。

进一步的，所述对所述居住类文件进行内容识别，根据内容识别结果确定用户类型的步骤包括：

获取居住类文件的标签信息，根据所述标签信息获取含有区域标记的参考文件；

比对所述参考文件和所述居住类文件，计算所述居住类文件对参考文件的使用率；

将所述使用率与预设的使用率阈值进行比对，当所述使用率达到预设的使用率阈值时，根据所述区域标记对所述居住类文件进行切分，得到子区域；其中，所述子区域包括文本区域和图像区域；

分别对所述文本区域和所述图像区域进行内容识别，根据内容识别结果确定用户类型。

上述内容对居住类文件的识别过程进行了具体的描述，居住类文件大都存在模板，具有相对应的参考文件，这些参考文件中不同的区域对应不同的内容，不同的区域也有着特殊的区域标记，比如，名称区、身份信息区或者盖章区等等；参考文件是没有填写的文件，它里面的内容应该大部分被居住类文件包括，包括多少由上述使用率反映；当所述使用率达到预设的使用率阈值时，就说明该居住类文件具有进行识别的价值，对该居住类文件进行切分，得到文本区域和图像区域；图像区域对盖章区域进行识别，文本区域对文字部分进行识别；其中，图像区域可以没有。

具体的，所述分别对所述文本区域和所述图像区域进行内容识别，根据内容识别结果确定用户类型的步骤包括：

对所述图像区域进行轮廓识别，计算闭合区域参数；其中，所述闭合区域参数包括闭合区域中心点位置信息和闭合区域大小信息；

将所述闭合区域参数输入训练好的真伪验证模型，得到居住类文件的状态标签；所述状态标签至少包括有效和无效；

当所述状态标签为有效时，对所述文本区域进行内容识别，提取文本信息；

根据文本信息确定用户参数，根据所述用户参数确定用户类型；所述用户参数包括用户个人信息和居住时长信息。

上述内容提供了一种具体的识别方案，图像区域的识别过程在文本信息的识别过程之前，其中，所述闭合区域参数就是商标图像中孔洞的位置及大小。多个孔洞就有多个闭合区域参数。

进一步的，所述用户参数有很多，在本发明技术方案的一个实例中，主要包括用户个人信息和居住时长信息，其中，所述用户个人信息包括年龄、性别等；居住时长信息主要面对租户。

图3为基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法的第二子流程框图，所述当所述账户信息通过比对验证时，向用户发送环境获取请求，接收用户发送的反馈信息，根据所述反馈信息确定环境模型的步骤包括步骤S301至步骤S306：

步骤S301：当所述账户信息通过比对验证时，向用户发送环境获取请求；

步骤S302：接收用户发送的授权信息，获取环境信息；其中，所述环境信息包括环境图像和空气参数，所述环境图像为全景图像，所述空气参数至少包括靶气体浓度、风向参数、风速参数；所述靶气体的种类为预设的有限值；

步骤S303：向用户发送所述环境图像，基于所述环境图像接收用户的定位指令，根据所述定位指令确定目标区域；

步骤S304：对所述目标区域进行内容识别，根据所述内容识别结果和靶气体浓度确定气味类型；

步骤S305：基于所述环境图像计算所述目标区域与用户之间的距离，根据所述距离确定气味传播时间；

步骤S306：统计环境图像、气味类型和气味传播时间，得到环境模型。

上述内容是环境模型的生成过程，需要说明的是，靶气体检测过程需要相关的设备，默认安装在本系统应用的硬件上，比如VR设备；上述内容的核心是在传统的图像传输过程中增设了气味传输的相关内容，由用户对环境图像进行标记，选取气味，与用户交互的另一方也会获取用户分享的嗅觉体验。

进一步的，所述基于所述环境图像计算所述目标区域与用户之间的距离，根据所述距离确定气味传播时间的步骤包括：

对目标区域进行轮廓识别，确定目标区域中的特征物；

获取所述特征物的图像尺寸和参考尺寸，根据所述图像尺寸和所述参考尺寸确定比例尺；

在所述环境图像中获取特征物与用户之间的图像距离，根据所述图像距离和所述比例尺计算实际距离；

读取空气参数中的风向参数和风速参数，根据所述风速参数和所述实际距离计算气味传播时间。

上述内容对气味模拟过程中的时间信息进行了具体的限定，首先，确定图像与现实之间的转换关系，然后根据这一转换关系确定传播参数，所述传播参数包括方向、速度与路程；最后，根据传播参数结合相关的气味模拟器即可。

值得一提的是，在现有技术背景下，气味模拟器能够模拟的气味种类只存在有限的几种。

图4为基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法的第三子流程框图，所述建立各环境模型间的连接通道，实时获取交互数据并基于所述连接通道进行传输的步骤包括步骤S401至步骤S404：

步骤S401：接收用户发送的含有连接意向的连接请求，根据连接意向匹配若干个用户；

步骤S402：向若干个用户发送匹配成功信号，接收各用户发送的含有隐藏指令的连接权限；

步骤S403：读取各用户的环境模型，基于所述隐藏指令对读取到的环境模型进行修正；

步骤S404：基于连接权限建立各环境模型间的连接通道，实时获取交互数据并基于所述连接通道进行传输。

步骤S401至步骤S404对通道建立过程进行了具体的描述，需要说明的是，所述隐藏指令是必须要有的内容，它虽然作为一个可选项，但它会被大多数人所选择，隐藏的内容可以是通过一些卡通人物或卡通环境进行替代，也可以是直接不显示的方式。它需要保证网络社交的虚拟性。

实施例2

图5为基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交系统的组成结构框图，本发明实施例中，一种基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交系统，所述系统10包括：

注册信息生成模块11，用于接收用户发送的注册请求，获取用户的备案信息，对所述备案信息进行识别，生成与用户对应的注册信息；

比对验证模块12，用于接收用户发送的含有账户信息的访问请求，将所述账户信息与所述注册信息进行比对验证；

环境模型获取模块13，用于当所述账户信息通过比对验证时，向用户发送环境获取请求，接收用户发送的反馈信息，根据所述反馈信息确定环境模型；

数据传输模块14，用于建立各环境模型间的连接通道，实时获取交互数据并基于所述连接通道进行传输。

图6为基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交系统中注册信息生成模块11的组成结构框图，所述注册信息生成模块11包括：

文件获取单元111，用于接收用户发送的注册请求，向用户发送预设的信息获取模板，基于所述信息获取模板获取用户的居住类文件；所述居住类文件包括购房合同和租住合同；

类型确定单元112，用于对所述居住类文件进行内容识别，根据内容识别结果确定用户类型；

信息转换单元113，用于根据所述用户类型获取用户的身份信息，将所述身份信息输入训练好的注册模型，得到注册信息。

进一步的，所述类型确定单元112包括：

参考获取子单元，用于获取居住类文件的标签信息，根据所述标签信息获取含有区域标记的参考文件；

使用率计算子单元，用于比对所述参考文件和所述居住类文件，计算所述居住类文件对参考文件的使用率；

文件区分子单元，用于将所述使用率与预设的使用率阈值进行比对，当所述使用率达到预设的使用率阈值时，根据所述区域标记对所述居住类文件进行切分，得到子区域；其中，所述子区域包括文本区域和图像区域；

处理执行子单元，用于分别对所述文本区域和所述图像区域进行内容识别，根据内容识别结果确定用户类型。

所述基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法所能实现的功能均由计算机设备完成，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述基于公寓住宅智慧空间的人工智能社交方法的功能。

处理器从存储器中逐条取出指令、分析指令，然后根据指令要求完成相应操作，产生一系列控制命令，使计算机各部分自动、连续并协调动作，成为一个有机的整体，实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果，这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成；所述存储器包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM），所述只读存储器用于存储计算机程序，所述存储器外部设有保护装置。

示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。

本领域技术人员可以理解，上述服务设备的描述仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器可以是中央处理单元（Central Processing Unit，CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现成可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。

上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等）等；存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据（比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card， SMC），安全数字（Secure Digital， SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random AccessMemory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。