1. 簡介

電動車因通常采用三元鋰電池，此類電池密度大，較小體積即可提供較大的動力，燃點只要達到200度，便會起火或爆炸 雖然有了隔膜將鋰離子和氧分子進行隔離,但如果電池受到外力的撞擊或是電池制造不夠精細,有小雜質刺穿隔膜紙,使用過程中外力作用發生內部短路現象,從而造成訊速起火或爆炸。實際使用過程中，因充電或為防止電動車丟失等原因，很多人將電動車進入電梯放置自家樓梯口或家中，這可能帶來非常嚴重的安全隱患。
  我司采用AI人工智能機器視覺分析識別技術，通過網絡視頻攝像頭的實時視頻，在候梯口或電梯內使用AI算法檢測電動車進入，并在現場發出安全語音提醒，并支持發送信號給梯控系統阻止電梯關門，以防止電動車進入電梯。在其它不允許電動車停放的場所，也可以用同樣AI檢測預警語音提醒方式阻止電動車非法停放，營造一個安全、有序的電動車安全管理環境。    

2. 系統架構

2.1 系統分析

     由于在電梯附近安裝AI邊緣計算設備，接入2路網絡攝像頭(候梯區一個、電梯內一個)，每路攝像頭附近安裝一套語音提醒裝置，有局域網的條件的小區可以在監控室部署中心管理平臺軟件，集中管理所有的AI邊緣計算設備

2.2 系統結構圖

系統網絡結構圖

3. 功能介紹

3.1 AI邊緣分析終端功能

3.1.1視頻源管理

AI邊緣分析終端支持按ONVIF協議搜索添加局域網內的網絡攝像頭

3.1.2算法規則管理

支持選中通道后，添加“騎車不戴頭盔”算法規則，在編輯規則時，支持繪制布控區，設置算法閾值聯動方式，聯動動作支持輸出繼電器開關、聯動錄像、聯動語音提醒。

3.1.3 事件記錄與上傳

AI邊緣分析終端實時檢測“騎車不戴頭盔”行為規則，觸發抓拍事件后，在本地記錄或語音提醒，同時支持選項方式是否上傳中心平臺。

3.1.4 本地化分析瀏覽

AI邊緣分析終端開機后便進行主界面，主界面包括視頻區、抓拍事件區、事件列表區，視頻區實時顯示每路的視頻分析實況，檢測細節和對象框繪制疊加顯示 ，產生抓拍事件時，則將抓拍信信顯示在抓拍事件區（含圖片和時間、地點、事件類型等信息）

終端AI設備主界面

3.1.5 算法說明

  “AI電動車檢測”算法特點

   在摩托車、電動摩托車像素最小要求100*100, 算法檢測率可達99.8%以上。

3.2 中心管理平臺功能

3.2.1 集中管理AI邊緣分析終端

     本功能添加所有的AI邊緣分析終端，查看在線、離線工作狀態，遠程配置終端設備的通道視頻源和通道的分析規則，遠程時間同步,AI通道分組等操作。

3.2.2 實時預覽

     本功能任意調取的某通道的實時分析視頻畫面，獲取當前通道的抓拍事件，查看算法運行狀態。畫面支持1,2,4,6,7,8,9,10,12,15,16分格顯示模式。

3.2.3 數據查詢

     本功能支持選擇任意AI邊緣分析終端的下屬通道，查詢該通道某個時間段的抓拍記錄列表，支持以分頁模式顯示。

3.2.4 統計分析

     本功能支持選擇任意AI邊緣分析終端的下屬通道，查詢其某天、某月、時間段事件統計數據。

4. 配置清單

單個路口設備配置

監控中心配置