电瓶车进电梯检测系统

近日，媒体陆续报道了电动车火灾爆炸造成严重人员伤亡的消息。针对这一问题，社区物业明确禁止电瓶车进入房屋，但一些人仍然忽视了这一问题的严重性。目前，人工智能应用可以有效防止此类问题的发生，进入电梯时可以报警并采取有效措施。人工智能广泛应用于安全领域。能快速识别各类公共场所人员坠落、打斗、争吵、车辆行驶异常，并及时通知安保人员进行干预。

针对这一现象，我们针对进入电梯的电瓶车启动了相应的检测方案，并及时进行报警和干预，从源头上减少这种情况的发生。电梯现场物体较多，经常发生遮挡。必须确保准确性、响应速度和高性价比。同时，它可以根据需求的变化进行优化，这对技术方案提出了很大的挑战。

使用图像识别系统PP Shitu（即主题检测+特征提取+向量检索的方法），总体方案如下：

主题检测选择单级检测模型yolov3，pp-yolov2和picodet分别用于实验，最终准确率高达98%。同时，用户可以不断地对模型进行自我优化，并不断提高模型的准确性。部署采用飞桨服务式部署框架Paddle Serving 的方式。根据 PicoDet 前处理耗时较长的特点，采用 Pipeline 的策略；QPS从15提高到19，性能提高20%。同时，加入kong安全网关，统一预测服务入口，提高服务安全性。