2024年2月23日，南京雨花臺區(qū)明尚西苑發(fā)生火災，共造成15人遇難，44人在院治療的重大傷害，而這一事故竟是業(yè)主電動自行車起火造成的。

一時間，“不聽勸阻，電動自行車任性上樓”的行為再次引發(fā)關(guān)注。如何阻止電動自行車上樓、規(guī)范電動自行車充電等成為大家關(guān)心的話題。

南京2·23火災事故現(xiàn)場畫面（據(jù)CCTV13新聞節(jié)目）

電動自行車“禁止上樓，禁止上電梯”幾乎已經(jīng)是所有小區(qū)的基本行為準則！盡管國家已明令禁止電動自行車上電梯等違規(guī)行為，但仍有少數(shù)居民缺乏安全意識，終釀成惡果。

對此，各地已紛紛出臺對住宅安全隱患的管理通知。2月24日，上海市物業(yè)管理事務(wù)中心發(fā)布最新通知。從即日起至3月31日，開展全市范圍住宅小區(qū)運行安全管理專項檢查工作，最大限度防范住宅小區(qū)內(nèi)各類安全隱患。通知要求中，特別提到加強電梯的日常巡查。

消防人員再三科普電動自行車不要進電梯、進樓入戶，其中很重要的一個原因是：如果電動自行車在樓道、電梯中發(fā)生火災，逃生概率小，容易造成大范圍火災和損失，甚至人員傷亡。

智能加持，防患于未“燃”

早在南京“2·23”事件之前，博林特電梯以前瞻性視野，推出智能識別系統(tǒng)，智能AI檢測，利用科技手段，阻止電動自行車進入電梯，筑起消除安全隱患的“第一道防線”。

· · 智能光幕阻車 · ·

無論電動自行車以何種方式進入電梯轎廂區(qū)域，光幕會自動掃描并智能識別。當識別結(jié)果為“電動自行車”時，會自主發(fā)出警告，提醒車主朋友“電動自行車禁止上樓”，同時聯(lián)動控制電梯門，保持電梯門長開。直至電動自行車退出電梯轎廂后，恢復電梯正常運行。

· 掃描建模

利用光幕的紅外收發(fā)能力，對穿越的物體進行紅外掃描，通過接收端返回的數(shù)據(jù)，建立模型。

· AI深度學習算法

對各種型號的電動自行車做數(shù)據(jù)收集，不斷深度學習并完善特征值，分析并識別算法建模，建立特性樣本數(shù)據(jù)庫。

· 搜索匹配

系統(tǒng)檢測到開門后，終端設(shè)備對掃描后的建模與電動自行車特性樣本進行比較，并準確識別和報警。

· · 智能AI阻車 · ·

通過電梯專用的智能AI相機，結(jié)合多種深度學習算法，精準識別電梯轎廂內(nèi)人和物體的狀態(tài)和電梯運行狀態(tài)。能夠主動識別電動自行車，并直接控制電梯門開關(guān)，暫停電梯運行，阻止電動自行車進梯。

· 智能化

采用人工智能AI優(yōu)化算法實現(xiàn)智能識別。

· 集成化

算法集成在攝像頭可獨立識別電動自行車。

· 快速性

無網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲無斷網(wǎng)困擾。

· 聯(lián)動性

檢測到電動自行車進入轎廂時與電梯控制聯(lián)動不關(guān)門。

· 多功能

除電動自行車識別以外還可作為轎廂高清視頻監(jiān)控功能使用。

安全無小事！

我們相信

隨著對物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和云計算等

產(chǎn)品解決方案的推出

將幫助更多業(yè)主實現(xiàn)安全智能化管理

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