电动车识别与阻止进入电梯的智能监控系统研究

电动车识别与阻止进入电梯的智能监控系统研究

卢昭汐、贺雪礼、孙旭晖

郑州科技学院

摘要：

非法闯入电梯空间的现象日益频繁，公共安全因此遭受严重威胁。目标是构建一套智能监视设备，用以辨识电动车，遏制其迈入电梯之举动。借助尖端的视觉识别科技与智能学习策略，该系统具备精确辨识电动车之能力，并实施相应防范措施。该系统在确保公众安全、降低火险概率及提升电梯运行效能方面成果斐然。

关键词：电动车识别；智能监控系统；公共安全；图像识别技术；机器学习

引言：

电动车因其简洁实用的特性和环保理念，受到了广泛欢迎，在繁华的城市中，它们如同脉络般贯穿整个城市，扮演着不可或缺的角色。然而，电动交通工具日益频繁地侵入电梯空间，此举不仅触犯了规章制度，还存在引发火灾等潜在安全隐患。因此，探索一种能自行辨别并及时阻止电动车进入电梯的智能监控技术显得尤为关键。本研究旨在探讨电动车识别技术与智能监控系统之设计原理，旨在探寻一种高效且实用的应对策略。

一、系统设计与实现

（一）系统架构

智能监控系统的构建目的在于全面运用当代科技方法，为实现迅速识别并及时阻止电动车驶入电梯之目的。系统架构包括三大组成部分：设备配备、程序构思及线上互动。系统依赖高分辨率摄像头，辅以传感器和执行机构来实现其功能。监控设备实时记录电梯入口的状况，传感器被赋予的使命是探查物体之流动与体积，当侦测到电动汽车时，执行机构将触发阻拦手段。在软件设计方面，系统本身具备卓越的图像处理与辨识模式的技术，以迅速且精确地辨识电动车为目标。系统设有用户界面，以便于管理人员便捷地监视与调整系统参数。在网络通信领域，系统借助无线网络技术与中央控制室实现无缝连接，数据的实时传输以及指令的接收，保证了系统的敏捷与高效。

（二）图像识别技术应用

图像识别技术是该系统的核心，关键在于如何准确快速地识别电动车。摄像头的选型至关重要，需要选择能够在各种光照条件下清晰捕捉图像的高分辨率摄像头。图像处理技术用于优化摄像头捕获的原始图像，提高识别准确性。此过程涉及消除噪声、提升对比度、边缘检测等操作，以便于后续的特征识别。在运用模式识别算法的过程中，系统选择了深度学习技术，尤其是那被称为卷积神经网络（CNN）的技术，鉴于其在图像识别领域的杰出成就。通过对众多电动车与非电动车的图像信息进行培育，此算法有能力习得电动车之独特标识，如外观、尺寸及特有结构之特征。系统经过持续自我优化与调整，对电动车的辨识准确性得以提升，从而确保了电梯的安全和有效运行[1]。

二、算法优化与测试

（一）机器学习算法的选择与优化

在此系统中，致力于达成高效且精确的电动汽车辨识，采用了以卷积神经网络（CNN）为基础的深度学习模型作为核心的机器学习方法。此抉择源于CNN在图像处理与辨识方面所展示出的杰出才能，尤其是其在提炼特征与辨识模式方面的卓越性能。数据预处理是优化过程的首要步骤，涉及对捕获图像的标准化处理，调整图像的亮度和对比度，以保证输入数据的准确性和统一性。采用如旋转、缩放及裁剪图像等增强技术，以扩充训练数据集，从而提升模型之泛化效能。针对CNN模型的参数优化展开探讨，针对特定识别任务，进行了精确的调整优化。调整的环节涉及卷积层的层数，卷积核的尺寸、数量以及适宜的激活函数之选择，皆为关键，诸如ReLU或Sigmoid等功能，有助于提升非线性学习之能。为了更加高效地提高识别的精准度，在此次实践中，我们运用了批量归一化与dropout等技术手段。批量归一化过程依赖于规范化输入层，加速训练进度，同时巩固模型稳定性；dropout策略实则通过偶然遗漏网络内的部分神经元来实现，降低了算法复杂度，切实避免了过度拟合问题。共同目标在于确保高度精确性的同时实施这些优化策略，优化模型以增强对电动车的辨识速度。经过一系列精细的调整与改进，该系统径直提升了电动汽车辨识的精准度，此外，电动车在复杂环境中的反应速度亦得到了显著提升，确保监控系统在实际应用中具备高效与可靠的特质。这些改进使得系统在纷繁复杂的社会环境中也能保持稳定运行，妥善应对了城市快速发展中的电梯安全问题。

（二）系统测试与性能评估

对于智慧监控之试炼与效能评测采取了一系列严谨的措施和准则。在试验条件下进行了初步验证，针对各式各样、尺寸不一、颜色丰富的电动车样本进行辨识检验，用以衡量算法的初步精确度和反应速度。接着，在现实场地上进行了实地验证，旨在探究系统在现实环境中的性能表现。在这一过程中，多种环境因素已纳入考量，如光线的变化、电动车的行驶速度及方向等。对系统性能的评估，涵盖了辨识精准度、反应速度以及误判率等各个方面。对于整个体系的稳定性和可靠性，我们进行了持续时间的检验与核实，为保障其在持续运作过程中保持高效性能。在各种场景下，经过精简的系统都能保持较高的精确性和迅速的反应，满足实际应用的需求[2]。

三、系统应用与效益分析

（一）公共安全提升

智能监控制度的推行，对公共安全保障产生了深远影响，尤其在削减电动车所引发的火灾隐患方面，成果尤为突出。电动车辆之电池与电气系统，若遭遇不适宜之环境，火灾之隐患便由此萌生，尤其是在那狭窄的电梯之中。采取措施，杜绝电动车进入电梯的现象，该系统有效降低了相应的安全隐患。这款设备的高精度识别功能，可以确保各类电动车在接近电梯时得到及时的监测与阻止。系统应用范围广泛，包括对安全事件的即时应对。一旦察觉到电动车试图闯入电梯之中，管理人员得以即时获知此事，警铃声响起，使他们能够迅速作出回应并采取恰当的举动，如封锁电梯通道或通知防护人员。这种实时警报机制极大地提高了应对潜在风险的速度和效率，进一步提升了公共区域的整体安全水平。在面临突发状况时，系统具备与建筑内部消防和安全设施协同运作的能力，追求迅速且高效的危机应对之道。这种全面的安全防范措施，有效地守护了人们的生命和财产安全，如此一来，便有助于遏制安全事故的扩散，减轻潜在的损害与损失。

（二）管理效率提升

此智能监控系统在提升管理效能与削减运营开支方面，所具备的潜在收益颇为了得。借助智能化手段，实现电动车自动识别，自动化系统大幅度降低了人工监管的必要性。这项举措不仅提高了电梯资源的利用效率，此举许可管理层将有限的时间与资源投注于更为紧要的管理职责之中。例如，他们得以全心投入维护工作、客户服务以及安全策略的完善，而无须时刻关注电梯出入口的动态。管理者得以深入探究的实时数据分析和报告功能，为系统的运营状况揭示无遗，使他们能够更为精确地洞察电梯的使用状况以及潜在的安全隐患。这种依托数据进行的管理，使得电梯运营安全性得到了显著提升，此外，亦优化了资源配置与预算筹划之效能。例如，观察高峰时段电梯使用状况及电动车拦截频次，管理者能够灵活调整人力及安全防护措施，以满足各种运营需求。系统具备一应便捷的操作界面，便于用户轻松上手，从而使管理者得以轻易关注系统动态、调整配置或远程排查故障。这种便捷之处，已然减少了治理之累，提高了全体办事效能。减轻对人力监管的倚重，智能监控系统在技术领域取得了突破，电梯管理者在经济效益方面实现了显著的提升。这种综合效益的提高使得该系统在电梯安全管理领域具有至关重要的地位，这为未来公共设施的管理提供了一种高效的应用模式[3]。

结束语：

本研究成功设计并实现了一种电动车识别与阻止进入电梯的智能监控系统。该系统通过先进的图像识别技术和机器学习算法，不仅能够有效识别电动车，还能在保障公共安全和提高电梯使用效率方面发挥重要作用。展望未来，随着技术的不断进步和优化，该系统将在更多领域展现出广阔的应用前景。

参考文献

[1]谢一麟.人工智能背景下电梯监控系统改进研究[J].智能城市,2023,9(01):23-25.

[2]董泓声,方赓.一种智能电梯监控系统[J].电子世界,2021,(23):15-16.

[3]尹天民.物联网智能电梯空调及其监控系统的设计与应用[J].计算机产品与流通,2020,(03):94.

本文为河南省教育厅2021年大学生创新创业训练计划项目“基于机器视觉的预防电动车进电梯的检测装置”（编号：S202112746044）、郑州科技学院2021年大学生创新创业训练计划项目“基于机器视觉的预防电动车进电梯的检测装置”（编号：DC202144）阶段性成果