3月電動自行車新規將集中發布 UCloud優刻得 AI檢測算法防范電動車亂充亂放
近兩年,電動自行車違規入戶停放、充電引發的安全事故頻頻發生,據國家應急管理部消防救援局統計,2021年接報電動自行車及電池故障引發的火災就達1.8萬起,已導致57人死亡。3月,江蘇、湖北、山西、河南等多地將陸續推出針對電動自行車的管理規定,規范停放、充電等違規行為。
近日,UCloud優刻得AI實驗室正式上線基于深度學習模型研發的電動自行車AI檢測算法,可以有效監測電動自行車入戶、入樓、違章停放,幫助社區物業提高電動自行車管理效率。
在江蘇南通市某社區內,搭載AI檢測算法的高清視覺識別攝像機,正在實時捕捉監控區域內的電動自行車行動軌跡,發現目標后,監控系統立即發出“滴滴”蜂鳴警告,提醒在后臺的物業管理人員采取措施進行干預。以“人工智能預警+人工現場干預”的方法,阻止電動自行車進入禁止停放區域,強化社區安全管理。
自去年以來,UCloud電動自行車AI檢測算法已在道路、大型停車場、社區、校園等多個場景下測試訓練,積累了大量真實的車輛視覺畫面數據。“該算法不僅可準確預判樓道、消防通道、電梯間內的電動自行車行動軌跡,還可以配合物業有效管理小區內電動自行車的停放位置和時間,加大對電動自行車任意占用消防通道等行為的管控。”
根據UCloud優刻得AI實驗室的研發人員介紹,在電動自行車AI檢測算法的訓練過程中,提高檢測精準度的有兩個難點:如何讓AI準確區別電動自行車車和普通自行車,避免發出錯誤預警;如何提高高清攝像機的區域識別能力,針對違章區域內的助動車才發出預警。
針對這兩個問題,UCloud優刻得對AI算法進行強化訓練,經過特定場景下大規模視覺識別訓練,截至目前,電動自行車AI檢測算法的檢測精準度可達98%。
隨著各地對電動自行車停放的管理規定相繼實施,UCloud優刻得電動自行車AI檢測算法將作為智能化、數字化技術手段,幫助各地社區提升物業管理水平。
目前,UCloud電動自行車檢測智能AI邊緣盒子已經上線,并已在同濟大學宿舍樓內測試落地。
關鍵詞: 電動自行車
責任編輯:孫知兵
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