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电瓶车起火事故频发 旷视将免费开源检测算法助力守护小区平安

发布时间:2021-05-14 21:07  来源:互联网    背景: 无障碍阅读通道

  近日,成都市成华区某居民小区发生了一起电瓶车燃烧火情:一名男子推电瓶车搭乘电梯时,电瓶车起火自燃,造成电梯内5人不同程度受伤。类似的事件屡见不鲜,各小区的管理者急需实现智能化管理,来降低电瓶车安全隐患。以人为本推进技术落地,为减少类似事件发生,旷视于今日正式在GitHub上免费开源电瓶车检测算法模型,支持开发者迅速开发自己的阻车系统,精准识别电瓶车进入电梯等情况,守护居民平安。

  图:成都一居民小区发生电瓶车燃烧火情(图源:@人民日报 微博)

  作为日常生活的重要代步工具之一,电瓶车给居民短途出行带来了很大的便利,受到很多人的青睐。据中国自行车协会统计,近年来我国电瓶车社会保有量接近3亿辆。数量庞大的电瓶车给小区的管理带来了巨大压力,电瓶车违规停放、违规充电等行为让火灾等事故频发。

  该如何提升电瓶车管理工作水平,防患于未“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,旷视基于其快速生产算法的能力,在事发后的2-3天内迅速推出了可部署的电瓶车检测算法模型,并在GitHub上开源,让具备AI模型集成能力的开发者迅速开发出阻车系统,以此实现在检测到电瓶车进入电梯等区域后,迅速提醒管理人员,帮助提升电瓶车管理水平,降低安全隐患,维护小区安全。

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  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,通过下方链接查看旷视电瓶车检测算法开源详情吧!

  https://github.com/megvii-research/MEMD

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