“擦边”危险！电梯“吞没”电瓶车后，飞桨开源检测方法来了

人工智能

2023-03-22 18:57:36

飞桨开源电瓶车进电梯检测：AI赋能安防新时代

随着电瓶车在日常生活中的普及，电瓶车进电梯事故也日益频发。这些事件不仅会损坏电梯，还可能给乘客带来安全隐患。

飞桨电瓶车进电梯检测算法

为了解决这一难题，飞桨开源了其电瓶车进电梯检测算法，为安防行业提供了一套创新的解决方案。这款算法基于深度学习技术，通过对海量电瓶车进电梯视频数据的训练，可以精准识别电瓶车并检测其进入电梯的行为。

算法优势

高识别准确率： 算法经过大量数据的训练，识别准确率高达99%，可以有效避免误报。
模型小巧： 算法模型仅有几MB大小，方便部署在嵌入式设备上。
快速计算： 算法计算速度极快，可以实时检测电瓶车进电梯的行为。

应用场景

飞桨电瓶车进电梯检测算法具有广泛的应用场景：

电梯安全管理： 算法可安装在电梯中，实时监测电瓶车进电梯的行为，并在发现时触发报警。
公共场所安全管理： 算法可部署在商场、超市、医院等公共场所，对电瓶车进电梯行为进行实时监测。
智能交通管理： 算法可安装在交通路口，实时检测电瓶车进电梯的行为，并向相关部门预警。

部署指南

部署飞桨电瓶车进电梯检测算法非常简单：

下载算法模型： 从飞桨官网下载算法模型。
部署模型： 将算法模型部署到嵌入式设备上。
运行算法： 启动算法，开始实时检测电瓶车进电梯的行为。
发出报警： 当检测到电瓶车进电梯时，发出报警信号。

代码示例

以下 Python 代码示例演示了如何使用飞桨电瓶车进电梯检测算法：

import cv2
import numpy as np

# 加载模型
model = cv2.dnn.readNetFromCaffe("model.prototxt", "model.caffemodel")

# 读入视频流
cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")

# 循环处理每一帧
while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 调整图像大小
    frame = cv2.resize(frame, (300, 300))

    # 前向传播
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.007843, (300, 300), 127.5)
    model.setInput(blob)
    detections = model.forward()

    # 提取检测结果
    for i in np.arange(0, detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]

        # 过滤低置信度的检测结果
        if confidence > 0.5:
            x1, y1, x2, y2 = (detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([frame.shape[1], frame.shape[0], frame.shape[1], frame.shape[0]])).astype(int)

            # 绘制边框
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()