——电瓶车进电梯检测
作者：陈x
摘要： 社区安全一直以来是千家万户关心的重点问题，其中居民楼防火安全措施更是重中之重，而由于电瓶车室内充电引起的火灾事件却有日益增多的趋势。随着人工智能技术的发展，计算机视觉技术逐渐可以代替人工监管，因此本文利用计算机视觉技术研究自动检测电瓶车进电梯的安保系统。本文主要以笔记本电脑和摄像头为硬件平台，以深度学习技术为软件算法，实现了一个可以根据图像信息自动检测电瓶车的实用软件，如果可以将其应用在电梯摄像头监控中，一定可以为小区安全贡献绵薄之力。
关键词：人工智能、电瓶车检测、深度学习
研究背景与作品主题
随着科学技术的迅速发展，人工智能逐渐成为计算机领域的主流学科。本文中采用的方法隶属于目标检测技术——是人工智能中的一个重要分支，在许多领域中有非常广泛的应用。例如：在安保工作中，过去往往采用的是人工进行人员筛查等管理措施，而人脸检测和识别技术推广之后，可以通过机器来对可疑人员进行审查，由机器管理来取代人工管理，不仅减少了大量人力，也使安保管理更为高效；又例如疫情期间需要尽量避免出门等聚集活动，采取居家隔离，但是物品筛检、快递分流等工作却还是需要正常运作，所以利用商品检测技术可以实现自动的物品购买、筛检等系列工作，降低了传染风险。
而作品的主题是将人工智能技术应用于社区安全建设中，尝试编写一个具有实用价值的安全监察工具，所以本文针对电瓶车室内充电这一重大火灾隐患进行检查。防止电瓶车室内充电的最好办法就是在“交通要塞”——电梯处进行检测和防范，所以本作品试图结合电梯的摄像头视频和人工智能技术对电瓶车进电梯行为进行监管，以达到防患于未然的效果。
结果展示：
