[发明专利]一种基于云计算的智慧社区物业服务系统

权利要求书

1.一种基于云计算的智慧社区物业服务系统，其特征在于，其包括客户端、云服务器和物业管理端；

所述客户端用于居民输入借用需求信息，并将所述借用需求信息发送至所述云服务器；

所述云服务器用于存储所述借用需求信息，并将所述借用需求信息传输至所述物业管理端；

所述物业管理端用于接收所述借用需求信息，并向物业管理人员展示所述借用需求信息，所述物业管理端用于将物业管理人员对所述借用需求信息进行处理得到的处理结果发送云服务器；

所述云服务器用于将所述处理结果发送至所述客户端；

所述物业管理端还包括权限验证模块，所述权限验证模块用于在物业管理人员操作所述借用管理模块或缴费管理模块或通知管理模块前，判断所述物业管理人员是否具有借用管理模块或缴费管理模块或通知管理模块的操作权限，若是，则允许所述物业管理人员操作其具有操作权限的模块，若否，则不允许所述物业管理人员进行任何操作；

所述判断所述物业管理人员是否具有借用管理模块或缴费管理模块或通知管理模块的操作权限，包括：

获取所述物业管理人员的人脸图像；

将所述人脸图像分别与所有具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像、所有具有缴费管理模块的操作权限的人员的脸部图像、所有具有通知管理模块的操作权限的人员的脸部图像进行匹配，

若所述物业管理人员的脸部图像与所有具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像匹配成功，则表示所述物业管理人员具有操作借用管理模块的权限；

若所述物业管理人员的脸部图像与所有具有缴费管理模块的操作权限的人员的脸部图像匹配成功，则表示所述物业管理人员具有操作缴费管理模块的权限；

若所述物业管理人员的脸部图像与所有具有通知管理模块的操作权限的人员的脸部图像匹配成功，则表示所述物业管理人员具有操作通知管理模块的权限；

将所述物业管理人员的人脸图像与所述所有具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像进行匹配，包括：

使用同一特征提取方法分别提取所述物业管理人员的人脸图像的特征数据spdata₁和每一个具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像的特征数据hspdata_i，i表示第i幅具有借用管理模块的操作权限的人员的脸部图像；

计算spdata₁和hspdata_i之间的相似度，若所述相似度大于预设的相似度阈值，则表示所述物业管理人员的人脸图像与所述所有具有缴费管理模块的操作权限的人员的脸部图像匹配成功；

所述特征提取方法包括：

对待进行特征提取的人脸图像进行灰度化处理，获得灰度化图像；

对所述灰度化图像进行降噪处理，获得降噪图像；

对所述降噪图像进行图像增强处理，获得处理图像；

使用sift算法对所述处理图像进行特征提取，获得特征数据；

所述对所述人脸图像进行灰度化处理，获得灰度化图像，包括：

使用下述公式对所述人脸图像进行初步灰度化处理：

cf(u)＝w₁R(u)+w₂G(u)+w₂B(u)

式中，u表示人脸图像中的像素点，R(u)、G(u)、B(u)分别表示u在RGB颜色空间中的红色分量、绿色分量和蓝色分量的值，w₁、w₂、w₃表示预设的权重系数，w₁+w₂+w₃＝1，cf(u)表示对u进行初步灰度化处理的结果；

对人脸图像中的所有像素点均进行上述初步灰度化处理，获得初步灰度化图像；

对于初步灰度化图像中的像素点，进行下述调整处理：

式中，v_g表示基准像素点，v表示所述初步灰度化图像中的像素点，L(v)、a(v)、b(v)分别表示v在所述人脸图像对应的像素点在Lab颜色模型中的L、a、b三种分量的值，L(nei)、a(nei)、b(nei)分别表示v的8邻域中的像素点在所述人脸图像对应的像素点在Lab颜色模型中的L、a、b三种分量的值的均值；L(v_g)、a(v_g)、b(v_g)分别表示v_g在所述人脸图像对应的像素点在Lab颜色模型中的L、a、b三种分量的值，L(nei_g)、a(nei_g)、b(nei_g)分别表示v_g的8邻域中的像素点在所述人脸图像对应的像素点在Lab颜色模型中的L、a、b三种分量的值的均值；cf(v_g)表示v_g在所述初步灰度化图像中的灰度值；df(v)表示v在最终获得的灰度图像中的灰度值；

所述基准像素点的获取方式如下：

对所述初步灰度化图像中的像素点的灰度值从高到低进行排序，存入集合pU，pU中的像素点编号越小，像素值越大；

对pU中的第1个像素点进行噪点判断，判断其是否为噪点，若否，则将其作为基准像素点，若是，则对第2个像素点进行噪点判断，判断其是否为噪点，若否则将其作为基准像素点，

以此类推，找到pU中编号最小的非噪点像素点，并将其作为基准像素点。