智能社区管理论文

2022-04-16

摘要：介绍了物业管理领域的信息化建设情况。对传统物业管理领域存在的主要问题和物业管理平台的功能进行了分析；应用物业管理平台解决物业管理中的相关问题，最终实现物业的科学化、规范化、信息化管理，推进智能化社区、和谐社区的建设。下面是小编精心推荐的《智能社区管理论文(精选3篇)》的文章，希望能够很好的帮助到大家，谢谢大家对小编的支持和鼓励。

智能社区管理论文篇1：

韩国首尔江南区：智能社区建设成功因素分析

智能社区是上世纪90年代初开始发展起来的。世界通讯港协会在2001年成立了世界“智能社区论坛”。该论坛最重要的一项活动就是每年进行年度七大智能社区的评选工作，并从七大智能社区中选出年度最佳的一个社区(即第一名)。韩国首尔江南区被评选为2008年度“全球最佳智能社区”。该区在建设智能社区过程中的注重宽带基础设施建设、以电子政务带动经济发展、创新政府服务模式、克服数字鸿沟等方面的实践和经验值得借鉴。

以宽带经济为基础的智能社区

宽带网络使智能化社区“坐上高速列车”。作为实现社区智能化重要基础的宽带网络技术正在日益成熟，它的迅速发展使智能化社区的建设驶上了高速公路，它的大规模推广为社区实现各类信息的高速传输带来可能。全球

“智能社区”评选活动所倡导的就是随着宽带经济的来临，如何建设发展以宽带经济为基础的社区理念。

智能社区的概念

世界“智能社区论坛”（简称ICF）认为，“智能社区”是“智能城市”、“电子城市”和“电子社区”的统称。这里所指的“社区”可以是城镇、城市、县或郡、也可以是一个地区。智能社区必须在政府公共政策的引导下，在社区地域范围内，带动社区宽带设施建设，并有意识地综合利用各类信息基础设施和信息技术手段，推动经济的增长、提升社会的公共福利、保证社区内的企业和居民享用到先进的信息通讯服务。

智能社区的基本要素

首先要具备完善的信息基础设施。基本建设完成社区公共基础设施、网络基础设施和功能性服务设施，能够满足社区各方随时便捷地实现双向互动交流与服务的需求。其次，全面的信息技术应用。信息技术在社区层面得到充分应用，社区管理和服务渠道多样化，居民生活内容更加丰富。社区拥有以信息技术为支撑的社区综合服务平台和有个性、能互动的社区门户网。集成了社区文化、社区价值、社区经济、社区企业、社区文化资源与自然资源，包括详细社区地图等。社区根据自身需求建设一批具有社区特色的信息化应用系统。再次，社区资源以及社区信息资源的有效开发与利用。基础信息、公共信息、社区资源信息与社区信息资源在本社区与跨社区的在线共享。

智能社区的主体

智能社区应该把为每个市民，为社会服务贯彻到信息化建设的始终。这也正是建设智能社区的最终目的。一个真正的智能社区应该具备智能化发展的文化氛围。一方面，所有的社区主体（人、企业、政府等）均对这一智能社区的建设有所参与和贡献；另一方面，所有的社区主体应该能够在这个社区内平等地享受因为宽带经济而带来的益处（包括基础设施建设的使用、经济增长带动的个人收益、整个社区文化的体验等。步入世界智能化社区行列，极大地提高该社区在国际电信业的地位，提升在国际上的知名度，进一步树立国际大都市的地位和形象。

智能社区的宗旨

“ICF”提出：智能社区的工作旨在引导市民、企业和公共部门进入数字时代。智能社区并非支撑那些面临垂危的行业，而是力争帮助新兴行业的增长，建造最先进的信息通讯基础设施，来吸引并培育尖端行业的发展，为新世纪的经济创造更多的就业岗位。在宽带网络条件下，所能承载信息的内容，比过去要大好几倍，传递的速度要快上十倍，百倍，因此人类受益也将无可限量。为了实现上述目的，ICF不是采用行政命令等，而是用不断地总结推广好的经验方法，评选奖励先进社区，提高人们认识智能社区的意义和作用，加强国际间的合作。研究宽带对世界各国的影响以及IT在本地经济增长中的作用。

全球智能社区评选活动的背景

1995年，世界贸易中心协会创始人兼总裁杜苏里创建的“世界通讯港协会”在加拿大安大略省多伦多市召开了由世界各地负责电信工作的高级行政人员以及负责经济发展的高级官员参加的“智慧95”会议。会议期间探讨宽带技术，宽带网络作为基础设施的问题。这次会议进一步提高人们对智能社区的认识，加深了解宽带技术，宽带网络的意义和作用。时至今日，多伦多会议被认为具有独特性和前瞻性，并将多伦多市引为智能社区运动的摇篮和诞生地。

评选机构

自“智慧95”会议以后，世界通讯港协会加强了有关智能社区的宣传工作。一方面派工作人员赴各大城市做报告，宣传讲解和介绍智能社区；另一方面积极派人赴各地社区调查了解情况，总结经验教训，对比各社区建设的进展等等。经过上述大量宣传工作后，世界通讯港协会董事会见时机成熟，于2001年通过决议，成立ICF，致力于在发达国家和发展中国家建立以宽带技术促进经济发展的智能社区。同年，ICF发表了第一个调查研究报告：《如何衡量、评价智能社区：不同智能社区的比较研究》。该报告对分布在世界各地的6个不同社区进行调查，了解他们贯彻实施宽带政策和措施的情况，以及IT在本地经济，政务管理和社会活动中的作用。ICF不仅在本地和发达国家做了许多工作，而且也很重视发展中国家，特别是亚洲地区国家的情况。

2004年ICF脱离世界通讯港协会，成为一个独立机构，总部设在纽约市，并在当年举行了第一届高峰会议，会议的中心议题：“建设宽带经济”。以后每年春季历届高峰会议都在纽约市召开。ICF 在2008年的高峰会议上发表了白皮书，题为：《电子政务能否提高社区的竞争力？》，并宣布创办一所“智能社区研究院”，为智能社区的建设发展打下了基础。

评选程序

ICF最重要的一项活动就是每年进行年度七大智能社区的评选工作。评选工作分两阶段进行。第一阶段，每年7-10月份，ICF接受下一年度七大智能化社区提名，进行初选。初选结果定为21个智能社区，有资格参加智能社区的半决赛，经过半决赛，选出7个智能社区，并在新年的1月份公布名单，称为该年度世界七大智能社区；第二阶段，当年2-4月份，从七大智能化社区中选出一个最佳的社区(即第一名)，并于5-6月份在纽约颁发七大智能社区奖和最佳智能社区奖。自1999年开始智能社区评选活动以来，已评选了九届。迄今为止，国外智能社区发展较为领先的国家有：美国，澳大利亚，英国，加拿大，韩国，日本，新加坡等国。

智能社区的评价指标

对智能社区的评比标准并不只是智能化成熟度，而更重视政府政策的支持，团体、民众对智能化的认识、关注和智能化的发展速度、前景等。ICF创建了参选智能社区评比五项指标，率先构建了一种用以衡量智能社区竞争力的全球性框架。以下五项指标明确阐述了一个概念，就是“智能社区”并非“布满电线的社区”，而是体现数字时代的社区竞争力，数字技术应用普及率，以及智能化对经济发展的影响等。

一是宽带基础设施。智能社区必须制定宽带设施建设的发展规划，以公共政策为手段，鼓励宽带业务的发展，促进各个经济层面的组织和个人公平地享用宽带设施。将宽带通信普及到商业、政府部门和居民社区，政府则通过政策、奖励、网络建设等手段，在其中起催化剂的作用。

二是知识型劳动力。知识型劳动力是一批能以获取、加工，和使用信息为手段创造经济价值的劳动者。知识型劳动力的培养是智能社区确保多数公民获益于数字时代经济发展的基本手段。智能社区应表现出有决心，并有能力发展这样的劳动者，既能从事体力工作，又能从事智力工作，从工场地到实验室，从建筑工地到呼叫中心或网络设计室都能适应，是位合格的知识型劳动者。

三是数字民主。过去由于贫困，缺乏技能，或者由于偏见、歧视和地理条件等，一些人会被排除在社会、经济之外，现在由于信息化的发展，他们的生活境况可能更糟。智能社区应当考虑到弱势群体，有计划，有步骤地拟订政策和制度，缩小数字鸿沟，支持和帮助他们学习数字技术和宽带知识，并得到技能的训练，使他们切身感受到数字化和宽带经济带来的好处。

四是创新意识。智能社区为企业创新提供了重要条件。智能社区应该吸引和扶植有创新能力企业，这样的企业能促进就业，扩大就业市场，智能社区应当将“创新意识”引入到电子政务的项目中去，使这些项目的成本降低，效率提高。

五是推销和提倡。面对日益加剧的全球竞争，智能化社区应当比过去更加努力地与外界沟通，宣传本社区所在地的优越性，以及如何保持和维护社区的地位，改进社区的外在和内涵，使本社区发展成最理想、最完善的生活、居住、工作和学习环境。

对韩国江南区智能社区建设成功因素的分析

世界智能社区论坛2008年5月15日宣布,将2008年度“最佳智能社区奖”授予韩国首尔江南区以表彰该区在建立宽带经济方面所作的贡献。江南区入选全球最佳智能社区主要得益于：江南区信息化建设在电子政务、电子商务、社会信息化等领域得到广泛普及和深入应用，在促进经济社会发展、提高政府行政效率、服务社会公众方面发挥了巨大作用。江南区在智能社区建设方面的一些成功的因素和经验，可供我们借鉴。

1．基本概况

江南区坐落在首尔汉江的东南部，人口55.7万人，占首尔总人口的2.5%，面积39.55平方公里，是首尔经济、金融、贸易、文化、教育中心，也是韩国经济实力最强的地区。其区内生产总值，占首尔的25%。江南区的住宅80%是高层建筑的公寓，同时也是韩国著名公司POSCO 及韩国电讯公司总部，也是号称韩国矽谷软件街的所在地。韩国行政自治部自2003年起，与江南区政府、江南有线电视联手开发了“电视电子政府”服务。

2．以电子政务带动经济发展

早在1995年，江南区政府开始建设电子政务。1997年建成网络后，将当地政府有关部门和办理税收及一些申请事务的公共代办点联网。江南区地方政府都是通过网络办理所有登记、批准文件，及其他申请的事项，2006年通过网络收税达2亿8千万美元，占总数的15%。在1995年—2006年，由于电子政务的快速发展，在政府部门工作的人员数不断下降，因而节约了3900万美元的财政支出。从另一个角度说，按经济学家所说的“机会成本”，给人们节约的时间，估计可达3000万美元。同样重要的是：发展电子政务最大限度地杜绝了贪污，腐化。因为，所有的交易都是在互联网的平台上进行的。所以，1995—2006年期间，韩国出现了一个经济奇迹，每人平均国内生产总值增加71%。同时期，韩国出现一个与经济奇迹相匹配的宽带奇迹。1995年只有1%的韩国人使用互联网，但在政府大力推动下，到2006年达到1400万用户，占韩国人口的28%。这在世界国家排行榜上，排名为第四。

3．创新政府服务模式

江南区政府以“站在区民立场，为区民着想”为出发点，相继建立了85个电子政务系统，形成“行政服务快速、准确、便利化，居民参与活跃化，行政效率最大化，行政过程透明化”的特征，让居民享受不受时间、场所制约的各种行政服务，成为世界上最早实施政府行政服务入户的地区。

2004年，江南区开始建立江南视频监控中心，在覆盖全区的基础上设置了372台监控器，积极预防犯罪，防止人权侵害，政府建立江南视频监控中心后，使该地区的犯罪活动下降了40%。2006年，江南区开通“电视电子政府”服务，即运用数码广播技术并通过电视提供多种行政服务，居民在家中可以用遥控器对着电视机缴纳各种地方税、申请证书等，极大方便了不熟悉互联网的中老年、农村地区的居民。如今，老百姓通过电视，得到政府提供的34种不同的服务项目，其中包括政府新闻，文化和艺术，以及为老人、妇女、和儿童特制的节目等，省去了来往政府办事大厅的时间，和排队等候的时间。最近这两年，政府为了进一步提高市民生活的品质，2007年在老人的家中安装探测器，以探测老人在家中是否有活动，如果过了规定时间，老人一直没有活动，探测器就会发出遥控警报。2008年政府又为小孩和健忘的老人提供了地点跟踪器，不怕他们走迷失。

4．搭建与公众交流平台

江南区政府在网上设立了电子信箱系统，这个系统是政府专为法律问题（或事项）征询公众意见的。而不是由公众提出法律问题，由政府有关人员或法律界人士出来解答或解释。这样一来，公众认为自己是在参政、议政，提高了他们的积极性。例如，江南区最近有人建议在居民区安装闭路电视，当地一个人权组织，以有侵犯隐私权之嫌，反对此议案。由此，在电子信箱系统上引起一番热烈的讨论，并在电子信箱系统进行民意测验，投票结果，82%的人投了赞成票。最后政府采纳了大多数人的建议。

5．建立网上网下相结合的教育培训

江南地方政府懂得如果充分利用建立起来的宽带技术和网络，如果没有人能使用，就等于没有建立宽带经济。因此，为了适应宽带技术和网络的快速发展，江南区首先为中、老年群体开展培训，在当本地区开设了“地区信息化教室”（Regional Information Classroom），聘请专职人员为他们讲授电脑和网络知识，并传授操作和使用技能。至今已有40多万中、老年人参加过培训。对低收入家庭的学生实行免费电脑教育，使人人都能掌握使用电脑和Internet的技能。另外，政府请著名私立大学的老师，在网上开设这类课程，每人每年只需缴纳21美元，即可参加。这样，贫困家庭的学生也可享用。为了提高学生的英语水平，又与美国加州大学，河滨县校园的国际学习中心合作，给该地区学生教授英语课，课余可到模拟英语实验村（English Experience Village）与老师用英语对话。

此次入选2008年度“最佳智能社区”的韩国首尔江南区，表明了该区在宽带基础建设、知识型人才、克服数字鸿沟、风险投资以及经营、发展、宣传方等方面取得了显著成就。在我国建设智能社区过程中，江南区智能社区建设的实践和经验值得借鉴。

作者单位：上海社会科学院信息研究所

附录：2009年全球“七大智能社区”获奖名单

2009年1月29日，ICF公布了2009年全球“七大智能社区”获奖名单，分别是：

美国弗吉尼亚州布里斯托尔；荷兰埃因霍温镇；加拿大新不伦瑞克省弗雷德里顿；法国依西•雷莫里诺市；加拿大新不伦瑞克省蒙克顿；瑞典斯德哥尔摩；爱沙尼亚塔林。

作者：华淑华

智能社区管理论文篇2：

浅析智能化社区建设—物业管理平台分析与应用

摘要：介绍了物业管理领域的信息化建设情况。对传统物业管理领域存在的主要问题和物业管理平台的功能进行了分析；应用物业管理平台解决物业管理中的相关问题，最终实现物业的科学化、规范化、信息化管理，推进智能化社区、和谐社区的建设。

作者：毛淑贤

智能社区管理论文篇3：

基于信息分析的养老社区智能管理系统研究

摘要：基于信息分析的养老社区智能管理系统主要由养老社区室内Kinect视频监控、ZigBee传感器节点和养老社区终端云服务器构成，文章通过分布式数据挖掘技术对室内环境和老年人起居生活信息进行处理和分析，并及时进行反馈，保证老年人的身体健康。本系统可行性强，在未来具有良好的发展前景。

关键词：ZigBee技术；Kinect视频监控；分布式数据挖掘

随着我国老龄化的加剧和独生子女比例的逐年增加，越来越多的家庭面临着一对夫妇需要赡养4位老人的局面，单纯的居家养老已经不能满足老人的物质和健康的需要，但是大部分老年人会排斥诸如敬老院类的社会养老，由此社区养老成为了近年来的热门探索的新型养老模式。社区养老是在社区中的居家养老，现阶段我国已经有养老社区实现老年人居家养老的同时，享受养老社区中的各项服务，但是目前的养老社区智能化程度不高，本系统将“社区养老”与“智能居家养老”相结合，设计一套基于信息分析的养老社区智能管理系统，提高养老社区智能化水平。

1 总体设计

本系统利用无线Zigbee技术将室内各传感器节点采集到的数据汇总到汇聚节点；利用家庭视频采集设备，采集老年人日常行为信息，将采集到的所有数据信息通过家庭有线网络传输到养老社区终端云服务器，通过分布式数据挖掘技术对数据进行分析，根据信息分析结果，给老年人提出相应建议，起到预防疾病，保证老年人身体健康的目的。图1为系统整体设计。

2 系统硬件设计

2.1 系统硬件架构

系统的硬件设计包括室内视频监控部分和室内传感器节点部分：室内视频采集通过在室内特定区域设置摄像头来完成相应的视频数据采集；室内传感器节点部分中的各个节点由微处理器模块、无线传输模块、传感器模块、处理器外围电路模块以及电源模块五部分构成。节点间采用星型拓扑方式进行自组网，通过各传感器节点采集室内环境数据，经过节点的ZigBee模块发送给汇聚节点，最后将数据由汇聚节点传输至嵌入式家庭网关。

2.2 室内视频监控设计

室内视频监控部分主要采用分布式智能视频监视系统，通过Kinect深度相机对于人体行为信息的采集从而进行数据的分析。Kinect深度相机是美国微软公司推出的一款基于光编码（light coding）技术的智能相机，其主要的优势在于能够实现实时识别功能，识别具有较高的精确度。在对人体全身识别方面，运用迭代最近点法来追踪已知大小的骨架和起始姿势，将3D范围扫描数据中的人模型分割为头、四肢、躯干以及背景几部分。用全封闭的三维网格从头顶开始进行分类并分割为不同的部分，建立了一个三维网格以找出与测量极值相关的点，并将这些点分为头部、手部、脚部3部分，通过Kinect深度相机的光编码成像技术，对人体进行识别主要包括人体部位的静态识别（部分和全身识别）、对骨骼、关节位置的判定以及人体动作的动态识别从而掌握包括老年人睡眠、起床、外出等关键行为信息，最后上传至社区监控云服务器，进行相应的分析处理。

2.3 传感器节点设计

室内各传感器节点由微处理器模块、无线传输模块、传感器模块、处理器外围电路模块以及电源模块五部分构成，节点间采用星型拓扑结构进行自组网。微处理器选用低功耗处理器MSP430F149单片机，传感器包括SHT10温湿度传感器、LXD/GB5-A1EL光敏电阻、TGS2600空气质量传感器等，各传感器采集的数据信息经过A/D转换后经由汇聚节点上传至嵌入式家庭网关，电源模块采用电池和3.3V电源双重供电模式，保证节点的正常运作。传感器节点设计如图2所示。

3 系统信息分析设计

养老社区管理系统的信息分析是由家庭服务云平台完成，由于老年人起居信息数据量庞大，高度分散，且具有一定的隐私性，故采用分布式数据挖掘技术来发现关键信息，通过关联分析、聚类分析、数据回归、做出决策得出分析结果，从而给老年人日常起居提出相应建议。

3.1 分布式数据挖掘技术

随着互联网、移动互联网、物联网、云计算的快速兴起，当前数据增长速度十分快，数据规模也空前巨大，数据挖掘技术可以发现数据中隐藏的规则和模式，从而最大化这些数据的价值，但由于受到普遍存在的异构性、私有性和平台兼容性等限制，以及个人或企业信息隐私等问题，分布式挖掘技术应运而生。

所谓分布式数据挖掘（DDM）就是使用分布式计算，从分布式数据库中发现知识的过程。分布式数据挖掘的数据源就是分布式数据库，或者是把集中式数据库按水平方式或垂直方式划分（见图3）后分布在不同站点的分布式数据集。在水平划分情况下，各站点的数据是同构的，即每个站点上的数据具有相同的特征集。在垂直划分情况下，各站点的数据是异构的，即每个站点上的数据具有不同的特征集，目前绝大多数使用的是垂直划分的分布式数据库。

3.2 数据信息分析

家庭服务云平台的功能是实现数据的存储，计算和网络传输，由于海量数据中只有部分为关键信息，所以在分布式数据挖掘过程中要对数据进行分类、簇聚、关联分析，最终做出决策。

（1）分类。

分类问题实际上是建立一个从输入数据到分类标签的映射，在系统中，采用决策树的分类算法，建立一系列检验数据属性的if-then规则对数据进行细分。将数据分类时，选择熵来反映数据的类别：

熵定义为：

当实际数据集中的数据类别相同，具有相同意义时，熵值为0，对于二分类问题，当数据集中两种类别的数据数量相同时，熵值最大。

（2）簇聚分析。

簇聚分析是将分类好的数据划分成有实际记忆的或者有用的组，采用K-means聚类算法，将分类后的N个数据聚合成K个簇，并使其最小化。

求得当最小时：

即为K个簇中数据点的平均值。

（3）关联分析。

关联分析可发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系，通过关联规则找出数据间的强联系，分析数据的关联规则的支持度与可信度：