近兩年，電動自行車違規(guī)入戶停放、充電引發(fā)的安全事故頻頻發(fā)生，據國家應急管理部消防救援局統(tǒng)計，2021年接報電動自行車及電池故障引發(fā)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(xù)推出針對電動自行車的管理規(guī)定，規(guī)范停放、充電等違規(guī)行為。
近日，UCloud優(yōu)刻得AI實驗室正式上線基于深度學習模型研發(fā)的電動自行車AI檢測算法，可以有效監(jiān)測電動自行車入戶、入樓、違章停放，幫助社區(qū)物業(yè)提高電動自行車管理效率。
在江蘇南通市某社區(qū)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(jiān)控區(qū)域內的電動自行車行動軌跡，發(fā)現(xiàn)目標后，監(jiān)控系統(tǒng)立即發(fā)出“滴滴”蜂鳴警告，提醒在后臺的物業(yè)管理人員采取措施進行干預。以“人工智能預警+人工現(xiàn)場干預”的方法，阻止電動自行車進入禁止停放區(qū)域，強化社區(qū)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(qū)、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(yè)有效管理小區(qū)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(yōu)刻得AI實驗室的研發(fā)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(qū)別電動自行車車和普通自行車，避免發(fā)出錯誤預警;如何提高高清攝像機的區(qū)域識別能力，針對違章區(qū)域內的助動車才發(fā)出預警。
針對這兩個問題，UCloud優(yōu)刻得對AI算法進行強化訓練，經過特定場景下大規(guī)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(guī)定相繼實施，UCloud優(yōu)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(qū)提升物業(yè)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。
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