基于地平线AI芯片的电动车进楼入户检测系统

项目简介：

2023 年中国电瓶车保有量突破 3.5 亿，已成为群众重要出行工具之一。 为防丢失并方便充电，部分高层用户常将电瓶车骑入电梯运回住宅，带来严 重安全隐患：仅 2022 年前 10 个月电瓶车自燃引发火灾事故约 1.8 万起，同 比增长 27.5%，且在电梯等密闭空间致死率更高，急需通过技术手段实现入 梯预警并及时制止。本项目基于图像识别技术实现电瓶车进入电梯检测及预警，并开发 APP 及客户端实现及时提醒及反馈闭环。为提升系统精度，本项目使用神经网络，有效利用现场反馈信息不断提升模型精度，进而解决遮挡问题及各类易混淆类别（如婴儿车及自行车等）。在实际应用中，当电 瓶车入电梯或发生危险行为，电梯内会发出警报，同时将现场信息传递给 APP 端管理员进行高时效预警，相关危险行为记录在数据库中，方便管理员调取回放及日后追责，从而在源头上消除电瓶车进入建筑造成的重大安全隐患。

算法思路：

基于图像感知技术的密闭空间电瓶车检测系统 每个物业中心部署一套管理软件，维保中心部署一套中心服务器。物业中心 实时上报本物业所有设备的运行情况（后期可集成电梯困人、电梯异常等信息）方便 维保公司及时接收电梯异常情况。维保中心可实时查看各物业中心所有设备的视频、 音频等信息，远程查看设备状态、配置设备参数、升级设备等。 a） 实现智能识别，联动梯控 · 加载智能算法，自动识别电动车，识别正确率高达 90%以上； · 检测到电动车进入时，电梯暂停运行，强制保持开门，直到电动车退出后恢复 正常运行； · 有效阻止电动车上楼，保护电梯，减少上楼安全隐患。 b） 实现声光告警，远程对话 · 电动车进入后，联动语音告警； · 当有电动车不离开时，监控室可立即发起远程对讲，提醒相关人员； · 智能劝告，减少工作人员现场劝阻，提高小区邻里和谐。 c） 实现远程消警，事后追溯 · 保安可通过消控室后端解除紧急误报，保障电梯正常运行； · 事后可根据通道、录像类型、时间等快速检索相关的图片或者录像； · 远程消警，提升管理效率；事后快速追踪，提高工作效率。

核心步骤：

YOLOV5模型：

ONNX模型转换：

旭日X3推理代码：

在旭日X3芯片中，我们实现了如下图的推理模型。将以上转换过的模型和测试照片的地址放到下面的代码中。

效果示例：

实时视频传送：

以下代码实现了，将旭日x3中摄像头拍摄的内容传递到我们的主机服务区中，在使用时，先在X3板中运行如下代码：

主机操作界面：

在主程序这，我们设计了在操作界面源代码：

效果如下：

实现主机与旭日X3的通讯

使用paramiko完成通讯，参考代码如下：