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根据应急管理部官方统计，每年由电瓶车/电动自行车引发的火灾数量正在急剧攀升，2023年这一数据已经突破2万起。南京雨花台区2.23火灾事故的起火原因初步判定也是由电瓶车/电动自行车违规充电所引发。

新年伊始，电瓶车/电动自行车的安全充电再次引起了全社会的关注。如何利用技防手段，防止部分使用者，将电瓶车/电动自行车通过电梯运输至居民楼道里进行充电，进而带来火灾隐患，也成为了技防从业者所关注的话题。

目前已经有很多技防产品已经投入实际的使用，比如通过安装于电梯轿厢内的监控摄像机对进入电梯的电瓶车/电动自行车进行检测与识别。一旦检测识别到有电瓶车/电动自行车进入电梯轿厢，在摄像机端就会发出语音警示，提醒行为人电瓶车/电动自行车禁止进入电梯。除了发出语音警示外，此类摄像机中还有部分产品可以进一步与电梯联动，保持电梯的厅轿门处于开启和停止运行状态。这样就可以防止电瓶车/电动自行车利用电梯运输至楼上的公共区域。

在上述技防手段和产品的基础上，利用深度学习和人工智能技术，全新研发的针对乘坐电梯这一重要垂直运输工具的乘客行为进行检测、识别和分析的智能边缘计算设备，也已经成功落地。该智能边缘计算设备，可以针对包括“电瓶车/电动自行车检测识别”、“乘客吸烟”、“绳索横亘于电梯厅轿门之间”、“乘客意外跌倒”、“轿厢内杂物检测”、“轿厢内张贴小广告”等十几种行为进行检测与识别，并做出定性的分析判断。分析判断的结果通过协议与电梯的梯控系统互联互通，实现对电梯的联动控制。

仍以电瓶车/电动自行进入电梯轿厢为例，该智能边缘计算设备能够在3s内对进入的电瓶车/电动自行进行检测与识别，并将结果在1s内通知电梯梯控系统，进而控制电梯的厅轿门保持开启状态、电梯处于停止运行状态，进而防止电瓶车/电动自行上楼。与目前市面上绝大部分实现上述类似功能的产品不同，这款智能边缘计算设备并不需要每台电梯都配置1台。利用深度学习和人工智能算法，该智能边缘计算设备可以同时采集多台电梯的实时视频图像，并进行检测识别和分析。分析的结果通过协议直接发送至电梯梯控系统，进而实现对电梯的管理和控制。

通过上图可以看到，智能边缘计算设备利用标准网络接口和协议，将电梯轿厢内的监控摄像机、电梯的控制系统连接成为一个基于机器视觉的智能检测、识别和分析、管理和控制系统。相较于其他产品，智能边缘计算设备具有以下特点：

1、应用场合更为广泛。该智能边缘计算设备可以适配于任何符合Onvif协议的监控摄像机，无论是新建的电梯监控摄像机，还是已有建成并正常运行的电梯监控摄像机，都可以通过网络接口和协议接入。在整个接入过程中，无需对现有的电梯监控摄像机做任何调整和改动。

2、与电梯控制系统联动更为安全可靠。该智能边缘计算设备采用通讯协议与国内外主流品牌电梯实现互联互通，其对电梯自身并不进行任何形式的控制（包括电梯的外呼、开门等操作）。该方式对电梯的运行不会带来任何安全隐患 --- 电梯的所有操控指令仍由电梯的安全控制系统发出，因此可确保电梯的运行安全可靠。

3、安装维护更为简单。该智能边缘计算设备可安装于监控中心机房，利用标准网络协议与其他设备通讯。在发生故障需要进行维护维修时，对电梯的正常运行不会带来任何影响，相关的人员仅需在监控中心机房即可完成设备的维修保养。

4、性价比更高。从上面的“示意图”可以看出，该智能边缘计算设备可以支持多台电梯轿厢内视频图像的实时检测、识别与分析处理。目前，该智能边缘计算设备可以同时支持4台电梯的实时视频检测、识别与分析处理。比如，某个小区如果有40台电梯，只需要配置10台该智能边缘计算设备，即可完成对包括“电瓶车/电动自行车检测识别”、“乘客吸烟”、“绳索横亘于电梯厅轿门之间”、“乘客意外跌倒”、“轿厢内杂物检测”、“轿厢内张贴小广告”等事件的实时检测、识别和分析处理。由此不仅可以节省大量的硬件采购成本，还可以减少各种管线施工等费用。随着云计算、5G等技术的应用，该智能边缘计算设备的性价比还将进一步提升。

针对目前由电瓶车/电动自行车引发的火灾数量较高的现状，各级政府及相关部门都在积极的出台各类管理办法和措施。作为技防从业者，也积极跟进，利用各种技防手段和产品，以防止电瓶车/电动自行车乘梯上楼。无论何种技防手段和产品的应用，其最终的目的都是为了创建更为安全