陕西
传统的电梯监控与管理模式往往面临布线复杂、响应滞后、功能单一等挑战。还可能因物业无弱电井或线路老化而无法实施。更严峻的是，电动车进梯引发的火灾风险频发，仅靠人工劝阻难以根治。我们的方案在实现稳定无线监控的基础上，通过引入人工智能算法，电梯轿厢内的画面得以被深度解析。系统能够自动识别多种异常情况，例如人员长时间滞留、剧烈动作等潜在安全事件，并及时发出提示信息，协助管理人员关注与处置。AI深度赋能，从无线监控到电动车阻梯，实现全场景安全管控。依托高清摄像头与无线网桥的无缝配合，实现电梯轿厢内画面的24小时实时回传，清晰捕捉乘梯人员行为、电梯运行状态等关键信息，无论是乘梯过程中的异常举动，还是电梯自身的运行故障，都能被精准捕捉、实时记录，为后续的事件追溯与责任认定提供可靠依据。
通过电梯轿厢内的AI摄像头，利用深度学习算法对电动车特征进行精准识别，可有效区分电动车与轮椅、婴儿车等类似物品，避免误报情况发生。当检测到电动车进入电梯时，系统会立即触发联动机制，一方面发出清晰的语音警示，提醒乘梯人员将电动车移出；另一方面联动电梯控制系统，阻止电梯门关闭与运行，直至电动车被移出后，电梯才恢复正常运行，从源头遏制电动车入梯引发的火灾、坠梯等安全事故。它将原本分散的感知、分析与告警功能整合于一个统一的管理平台之上。物业或安全管理人员可以通过一个简洁的界面，集中查看多部电梯的实时状态与历史记录，接收统一的告警信息，从而提升了管理效率，实现了从单一视频查看向综合性安全态势管理的跨越。
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