最近，成都市成华区的一个居民区发生了电动汽车燃烧的情况。男子推电动汽车乘电梯时，电动汽车发生火灾自燃，电梯内5人在一定程度上受伤。类似的事件并不少见，各地区的管理者需要实现智能管理，降低电动汽车的安全危险。以人为本推进技术落地，为了减少类似事件的发生，今天正式在GitHub免费开源电动汽车检测算法模型，支持开发人员迅速开发自己的停车系统，正确识别电动汽车进入电梯等情况，保护居民的安全。
图:成都一居民区发生电动汽车燃烧(图源:@人民日报微博)
作为日常生活的重要代步工具之一，电动汽车给居民的短距离旅行带来了很大的便利，受到很多人的欢迎。据中国自行车协会统计，近年来我国电动汽车社会保险有近3亿辆。数量庞大的电动汽车给住宅区的管理带来了巨大的压力，电动汽车停车违规、充电违规等行为频繁发生火灾等事故。
如何提高电动汽车管理水平，防止未燃？消防部门数据显示，近年来电瓶车起火致人伤亡的案例中，90%发生在门厅、过道以及楼梯间，因此，管理者加强监管、禁止所有电瓶车上楼是关键。
单纯依靠人工巡查电瓶车违规问题费事费力且不及时，管理方采用人工智能等技术实现智能管理势在必行。响应需求，根据其快速生产算法的能力，事件发生后2~3天内迅速发布可配置的电动汽车检测算法模型，在GitHub开源，使具备AI模型综合能力的开发人员迅速开发阻车系统，实现电动汽车进入电梯等地区后，迅速提醒管理人员，提高电动优艾设计网_Photoshop交流汽车管理水平，降低安全隐患，维持住宅区安全
图：旷视电瓶车检测算法演示
在使用方面，旷视开源的是基于PyTorch转换为ONNX格式后的模型，开发者可以参考Repo中给出的样例推理代码进行集成。同时，该模型使用EfficientNet小模型作为主干网络，可以在移动端做到轻量化部署。使用者可以将提供的ONNX格式模型转换至偏好的 backend(TensorRT、TVM、NCNN、Caffe2)，在iOS、Android、ARM设备上完成部署。
值得一提的是，能够快速推出该算法模型是基于旷视AI生产力平台Brain ，可以通过对当前任务的分析，自动推荐历史完成过的所有算法中包含的相似信息，协助研究员产出新的算法模型。
作为社会的细胞，社区的安全是社会稳定和谐的基础。旷视免费开源电瓶车检测算法，为筑牢社区安全基石助力，也是积极践行企业社会责任的体现。未来，旷视也将继续基于业界顶尖的人工智能基础研究与工程实践能力，与行业一道为建设和谐社会贡献企业和技术的力量。
现在，通过以下链接查看电动汽车检测算法的开源详情
https://github.com/megvii-research/MEMD
加载中,请稍侯......
精彩评论