随着电瓶车（电动自行车）的普及，其在城市交通中扮演着越来越重要的角色。然而，电瓶车的管理、安全监控以及维护等方面也面临着诸多挑战。近年来，人工智能（AI）技术的发展为解决这些问题提供了新的途径。电瓶车检测AI算法能够通过深度学习等技术对电瓶车及其相关行为进行智能识别和分析，为电瓶车的管理和应用提供了强大的技术支持。

今天我们来探讨TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4电瓶车检测AI算法的工作原理以及主要应用场景。

一、电瓶车检测AI算法的工作原理

电瓶车检测AI算法主要基于计算机视觉和深度学习技术，通过对监控摄像头捕捉的图像或视频流进行实时分析，识别和判断电瓶车的存在、位置等信息。该算法能够准确识别电瓶车的形状、颜色等特征，并在复杂环境下实现快速、准确的检测。

电瓶车检测AI算法通常包括以下几个关键步骤：图像预处理、目标检测、特征提取和分类识别。

• 对监控摄像头捕捉的图像进行预处理，以提高后续分析的准确性。
• 使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）进行目标检测，识别出图像中的电瓶车位置。
• 通过特征提取技术提取电瓶车的关键特征，如形状、属性等。
• 利用分类识别算法对提取的特征进行分类，判断电瓶车的类型、行为等。

二、算法应用场景

TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4电瓶车检测算法是指，结合现场监控摄像头，算法可以自动识别视频图像中是否有电瓶车进入，若检测到电瓶车则立即触发告警，支持检测二轮、三轮、四轮等电瓶车。电瓶车检测AI算法可应用在电梯间、楼道、走廊内、工业园区等场景中。

1）平安小区

利用电瓶车检测算法可以实时检测电瓶车进电梯、进单元楼、走廊等行为，当检测到电瓶车时，配合现场声光告警装置进行告警喊话驱离，可有效降低因电瓶车违规入楼引起的安全隐患。

2）电瓶车停放管理

电瓶车检测AI算法能够实时监测园区/小区/车库内电瓶车的停放情况。当电瓶车停放在非指定区域时，算法能够自动识别并发出告警，提醒管理人员及时处理。这有助于避免电瓶车乱停乱放带来的安全隐患。

3）安全防护

电瓶车检测AI算法还可以与消防、安防系统相结合，实现对电瓶车火灾等安全隐患的实时监测和预警。例如，利用部署在电瓶车棚/车库的烟火探测摄像机或配置烟火识别算法，可以及时发现电瓶车火灾隐患（烟雾、火焰识别），为火灾扑救和救援争取最佳时间。

4）城市道路管理

通过安装在城市各个角落的监控摄像头，实现对电瓶车的实时监控和管理。电瓶车违停检测算法可以准确识别电瓶车的停放位置是否合规，及时发现并处理违停行为，提高城市道路交通管理效率。

三、算法约束

• 检测目标在1080P图像中的分辨率应大于等于30*30像素；
• 告警事件持续时间不低于自定义设置阈值；
• 电瓶车遮挡不超过30%；
• 可检测二轮、三轮、四轮等电瓶车；
• 避免阳光直射或逆光等情况；
• 夜间仅支持全彩图像，若相机不支持全彩模式请使用白光灯补光。