在电梯内安装监控系统以识别电动车（或其他违规进入电梯的车辆），主要依靠 视频分析技术 和 智能识别算法。
电动车识别方案
1. 传统视频监控 + 人工识别
适用场景：物业人员实时监控或事后查证。
缺点：依赖人力，效率低，无法实时阻止。
2. 智能视频分析（AI算法）
技术原理：
通过深度学习算法（如YOLO、SSD等）训练模型，识别电动车的 外形特征（如车轮、车架、车座、车把等）。
可结合 目标尺寸检测（电动车比自行车更大）或 行为分析（如推车进电梯的动作）。
实现方式：
边缘计算摄像头：直接内置AI芯片（如海康威视DeepinMind、大华AI摄像机）。
云端分析：摄像头将视频流上传至服务器，由AI平台分析（如华为好望、商汤SenseCare）。 3. 其他辅助技术
激光/红外测距：检测电梯内物体体积，超过设定阈值（如电动车长度＞1.5米）触发报警。
压力传感器：在电梯地板安装传感器，检测电动车重量（需区分与行李箱的差异）。
系统部署步骤
摄像头选型与安装
选择 广角摄像头（覆盖电梯轿厢全景），推荐200万像素以上，支持低照度（如星光级）。
安装位置：轿厢顶部对角，避免盲区。
算法配置
在AI监控平台中标注电动车样本，训练或加载预训练模型。
设置规则：检测到电动车时触发报警（如声光报警、电梯门禁联动）。
报警联动
语音警告：通过扬声器播放“电动车禁止入内”。
电梯控制：联动梯控系统，保持电梯门常开或停运（需物业授权）。
通知物业：推送报警截图至管理平台或手机APP。
关键问题与解决
误识别问题
场景：婴儿车、轮椅、行李箱可能被误判为电动车。
优化方法：
增加负样本训练，提高算法精度。
结合多维度判断（如检测是否有电池、车轮数量）。
抗遮挡与光线影响
电动车被遮挡（如多人拥挤）时，算法可能漏检。
解决方案：选用支持 局部特征识别 的AI模型。
系统成本
低成本方案：普通摄像头+第三方AI分析软件（如旷视、地平线）。
高可靠性方案：专用AI摄像机（如海康威视iDS-2CD7系列）。 |
