近兩年，電動自行車違規入戶停放、充電引發的安全事故頻頻發生，3月，江蘇、湖北、山西、河南等多地將陸續推出針對電動自行車的管理規定，規范停放、充電等違規行為。
近日，UCloud優刻得AI實驗室正式上線基于深度學習模型研發的電動自行車AI檢測算法，可以有效監測電動自行車入戶、入樓、違章停放，幫助社區物業提高電動自行車管理效率。
在江蘇南通市某社區內，搭載AI檢測算法的高清視覺識別攝像機，正在實時捕捉監控區域內的電動自行車行動軌跡，發現目標后，監控系統立即發出“滴滴”蜂鳴警告，提醒在后臺的物業管理人員采取措施進行干預。以“人工智能預警+人工現場干預”的方法，阻止電動自行車進入禁止停放區域，強化社區安全管理。
自去年以來，UCloud電動自行車AI檢測算法已在道路、大型停車場、社區、校園等多個場景下測試訓練，積累了大量真實的車輛視覺畫面數據。“該算法不僅可準確預判樓道、消防通道、電梯間內的電動自行車行動軌跡，還可以配合物業有效管理小區內電動自行車的停放位置和時間，加大對電動自行車任意占用消防通道等行為的管控。”
根據UCloud優刻得AI實驗室的研發人員介紹，在電動自行車AI檢測算法的訓練過程中，提高檢測精準度的有兩個難點：如何讓AI準確區別電動自行車車和普通自行車，避免發出錯誤預警;如何提高高清攝像機的區域識別能力，針對違章區域內的助動車才發出預警。
針對這兩個問題，UCloud優刻得對AI算法進行強化訓練，經過特定場景下大規模視覺識別訓練，截至目前，電動自行車AI檢測算法的檢測精準度可達98%。
隨著各地對電動自行車停放的管理規定相繼實施，UCloud優刻得電動自行車AI檢測算法將作為智能化、數字化技術手段，幫助各地社區提升物業管理水平。
目前，UCloud電動自行車檢測智能AI邊緣盒子已經上線，并已在同濟大學宿舍樓內測試落地。
