河北楚纳智能阻止电动车进电梯系统
随着我国城市化进程的推进，住宅楼也越来越高，随着电梯的普及小区、工厂、写字楼等，都已经配有电梯上下，为人们带来极大方便。可随着电动车的普及，电动车通过电梯上楼充电却让楼上楼下的人，时时刻刻存在着极大的安全隐患！但很多小区一直无法彻底解决这一难题。电瓶车上楼充电或电气故障所引起的火灾也越来越频繁。那么我们对电瓶车进楼道的识别和管控是每个小区安防工作中的重中之重，物业在电梯里贴通知，口头提醒、制止，但效果都不太好。但完全依赖人工对电动车进楼道识别管控的工作也给小区和物业带来很大工作量，采用科学有效的措施，借助人工智能阻车系统安装到电梯轿厢里边可有效解决电动车进电梯的难题。
河北楚纳智能阻止电动车进电梯系统采用机器视觉图像感知技术，通过人工智能深度学习技术，实现对电动车检测分析识别，在机器视觉图像景中，通过电动车识别算法建立图像模型，完成自动检测识别电动车，并能以视觉图像智能分析精确区分干扰物体。系统基于海量数据的深度学习，检测实时视频中的电动车目标，并通过电动车特征分析，准确的识别电动车目标。通过对电动车特征的深度学习，对视频中的目标进行检测，系统采用目前领先的基于深度学习的目标检测算法。系统可进行检测区域调整，并预判检测区域外的车辆，做到提前警示，待电动车进入检测区域，声光报警，并做到信号控制电梯轿门。值班室可以通过麦克风，与轿厢内进行实时对讲。
河北楚纳智能阻车系统的AI摄像头适合智慧安防、智慧校园、智慧商业 电梯等相关领域的广泛部署。在大系统边缘端进行稳定、可靠的数据分析和过滤，相较于传统功能机监控产品，可以极大的减少网络传输带宽、中心数据处理及存储端的压力，可让基于大数据系统的智能安防、智慧城市垂直应用更加准确有效的实施。
河北楚纳智能阻止电动车进电梯系统采用机器视觉图像感知技术，通过人工智能深度学习技术，实现对电动车检测分析识别，在机器视觉图像景中，通过电动车识别算法建立图像模型，完成自动检测识别电动车，并能以视觉图像智能分析精确区分干扰物体。系统基于海量数据的深度学习，检测实时视频中的电动车目标，并通过电动车特征分析，准确的识别电动车目标。通过对电动车特征的深度学习，对视频中的目标进行检测，系统采用目前领先的基于深度学习的目标检测算法。系统可进行检测区域调整，并预判检测区域外的车辆，做到提前警示，待电动车进入检测区域，声光报警，并做到信号控制电梯轿门。值班室可以通过麦克风，与轿厢内进行实时对讲。
河北楚纳智能阻车系统的AI摄像头适合智慧安防、智慧校园、智慧商业 电梯等相关领域的广泛部署。在大系统边缘端进行稳定、可靠的数据分析和过滤，相较于传统功能机监控产品，可以极大的减少网络传输带宽、中心数据处理及存储端的压力，可让基于大数据系统的智能安防、智慧城市垂直应用更加准确有效的实施。
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