人工智能(AI)是在许多领域引起颠覆性变化的前沿技术。
生物识别技术的应用，特别是计算机视觉技术的应用，在智能小区建设中发挥着重要作用。
原有的被动识别和被动管理技术模式已逐渐被人工智能技术所取代，从而实现了主动识别、非感知获取和主动识别的技术能力。
主要研究成果如下：(1)非强制性：采集对象不再需要与采集设备进行特殊的协作，图像采集几乎是无意识的，没有强制采样方法。(2)非接触式：可获得不需要与肖像图像直接接触的采集对象和装置。(3)并发性：在实际应用场景中，可以对多个个人图像进行分类、判断和识别。基于深度学习的图像识别算法在深度学习网络训练中引入了权重衰减的概念，有效地减小了网络的权重范围，防止了网络的拟合，更重要的是提高了计算机的计算能力。随着人工智能芯片加速技术的发展，在训练过程中产生更多的训练数据成为可能，使网络能够更好地适应训练数据。该模型不仅大大提高了图像识别算法的精度，而且避免了大量的人工特征提取时间，大大提高了运行效率。这些人工智能技术给社区管理和运行带来了深刻的变革，并将进一步推动机构改革和管理模式的变革。
同时，智能硬件智能平台智能数据集成已成为一种趋势。智能社区适用于三个公共部门：公共安全、公共管理和公共服务。例如，面部识别在这三个领域带来了一些实质性的变化。直接和明显地确定和建立的是通过公安领域的面部信息数据库，在城市管理者和公安部门一级形成社区居民人口管理，并对社区中的陌生人进行预警，以确保社区的安全。本文的主要研究内容如下：(1)公共安全公共安全主要体现了社区标准的实时感知和收集，包括标准地址、真实住宅、真实人口、真实单位等，以及事件的数据收集、分析和数据处理反馈。状态、感知设备等公共安全意识的获取，包括人脸识别、智能监控、智能门禁、车辆接入等，以及水压、火灾烟雾、社区弧线检测、防盗RFID检测等公共安全意识设备的应用安全是通过面对大数据等手段实现无意义的采集、无预警和多层次的控制能力，从而大大提高了社区安全水平。(2)公共行*公共管理主要针对社区劳动力的统计与数据关系、数据收集、管理内容的分析与整理。首先，它包括住房管理中的劳动力、市场监管、城市管理、电网检查、城市绿化和第三方服务。
第二，包括社区、街道商店和一般企业的统计和联想；此外，还包括智能分析和智能识别；通过感知设备处理数据的异常预测，如群体租金、金字塔销售、陌生人通过人脸识别和相关的基本数据收集和分析；此外，通过人工智能技术获取证据、高空抛物线、身体划痕、垃圾处理和其他社区持久性疾病；通过智能社区平台结合积极数据，可以实现准确的社区管理和人员管理等关键群体智能管理功能。(3)公共服务公共服务主要透过长者、残疾人士、精神病患者、计划生育特别支援对象、特困援助对象(包括义工、长者辅导员、门卫、社区医生等)对社区服务团体及服务力量提供支援。用智能意识系统实现公共服务能力除了面部识别和结构分析，以及门对门的特定人群服务外，公共场所也可以进行语音识别、呼救等生物识别技术和服务在公共领域的应用衰落，以实现对特定声纹识别的及时响应检测在社区中的应用。这种智能服务为社区养老和家庭养老提供了更好、更可靠的技术支持。内容图片来源于网络，由社区1智能社区的整体解决方案组织。