電瓶車在電梯內起火，電梯內有5人，包括一名嬰兒，
一句話，隔著屏幕都能感覺到絕望，
昨晚，四川成都某小區一電梯內電瓶車爆燃，導致多人受傷，最小的傷者是一名僅5個月大的嬰兒，
監控視訊顯示，從濃煙到起火燃燒，時間僅3秒。
目前傷者都在醫院救治，嬰兒還沒脫離危險，仍在重癥監護室，抱嬰兒的婆婆，全身75%燒傷，一度給家屬下達病危通知書，情況也不樂觀。
各部門、機構不辭辛勞地進行著諸如“5000份電動車防火宣傳海報沿街發放”的活動，鋪天蓋地的宣傳下，此類悲劇仍在各地上演，
電瓶車火災奪命指數驚人
這個平常最常見的交通工具，隱藏著巨大的安全隱患，
應急管理部消防救援局統計，全國每年平均發生電動腳踏車火災約2000起，
一臺電動車起火的后果遠比想象的嚴重，某公安消防部門曾進行了電動車燃燒實驗，
實驗數據顯示，電動車起火5分鐘，周邊最高火溫達1079.5℃，同時伴隨大量有毒氣體，煙氣溫度超過1000℃，7分鐘，頂樓4層一氧化碳濃度可達772ppm（注：ppm為百萬分比濃度）。
有毒煙氣大多來自電動車圍擋、坐墊、燈具等，這些材料一般采用高分子材料制作，會使燃燒速度加快，并產生大量有毒煙氣，
高溫煙霧進入人體呼吸道，則會導致嚴重灼傷，危及生命安全。
當一氧化碳濃度超過100ppm時，人會產生頭暈、乏力等不適感；濃度超過600ppm，短時間內就能引起中毒窒息死亡，
一臺電動車產生的毒氣足以殺死數百人。
數據顯示，有80%的電瓶車火災是在充電時發生的，而電瓶車火災致人員傷亡的，90%是因將其置于門廳、樓道或過道內，車體燃燒快、燃燒產生的煙毒大、容易造成人員中毒，而逃生通道如果被堵塞占用，則更會導致被困人員無法安全逃生。
一旦發生火災，留給大家的逃生時間遠比想象中要短。
火災的原因不外乎幾種：車輛自身存在質量缺陷、使用人充電操作不當、電池超期服役、充電的線路出現故障、線路老化嚴重、私自改動車內線路、雨天室外充電、充電器不匹配。
而這些，都因電瓶車出現在電梯、樓道、室內等區域使得傷害指數上升，
有人不解，既不讓放樓道也不劃公共停放區域，最后“一公里”如何破解？
其實，全國已經有多地建成集中停放場所和充電設施。
比如，去年上海立法擬禁止電動腳踏車在樓道充電，支持新建集中停放場所和充電設施，
廣州建設電動車集中停放充電場所，落實防火分隔、動態巡防，加裝簡易噴淋等防護措施，
據悉，2020年已建成電動車集中充電停放場所842處，
其中，停放場安裝的智能充電樁，每個充電樁可同時供6臺車充電，共計充電口400多個，
充電完成或充電時發生故障，充電樁將自行斷電，還有工作人員進行動態巡查，切實保證充電安全，
AI 視覺企業已就位
AI安防領域的企業平時雖少言寡語，但在安全事件引全民關注之視，你總能發現他們一直在用科技手段默默輔助保障、解決各種安全問題，
AI視覺企業主要針對電瓶車入戶管理兩大難點發力，
一是人力有限、弱管理：一方面物業人員無法實現24小時全天候管理，存在弱管理區域；另一方面完全依賴人工管理，人力投入較大、難管控，
二是缺乏事中、事后管控機制：經常發生電瓶車入戶、不聽勸阻等現象，釀成糾紛事件，缺乏有效事中控制、事后追溯依據，
海康的整體電瓶車智能管理方案涉及電瓶車監測、智能充電站和溫度異常檢測。
電瓶車監測上，通過在地下車庫、電梯轎廂、樓道內安裝海康電瓶車檢測智能攝像機，
海康采用深度學習的平臺及算法，能過濾腳踏車、嬰兒車等干擾，準確檢測到電瓶車進電梯后，發出聲光報警并聯動內置語音提醒：“電瓶車禁止入內”。
同時將告警消息推送至物業人員的行動電話客戶端，方便管理人員及時響應排查。
因大多數火災由電動腳踏車充電引發，除了解決檢測問題，海康還配套了充電方案，推出智能充電站，
海康的智能充電站具備定時充電、自動斷電等功能，最大支持連接10路插座，供10輛電動腳踏車同時充電，
海康的熱成像攝像機還可對充電區域的電瓶車進行實時溫度異常檢測，當物體表面溫度出現異常，可快速報警，
24小時全天候監控，既能實現關鍵的火情檢測，必要時還可以對偷盜案件進行后期回查，而且熱成像攝像機不受光線影響，即使在夜晚黑暗環境下，一旦電瓶車電池出現起火隱患，也能及時檢測到。
大華股份也推出了電瓶車禁入電梯解決方案，
智能識別，聯動梯控是這套方案的亮點，當有電瓶車進入電梯監測范圍內可對其自動識別，當檢測到電瓶車進入電梯時，輸出信號強制電梯保持開門狀態，暫時停止運行，直到電瓶車推出電梯后恢復正常運行。
還能立即聯動白光告警和語音提醒，同時在后臺智能彈窗告警，使安保人員可快速響應并回溯報警事件，另外，電瓶車報警聯動平臺可實時查看各社區電梯管理情況，支持報警事件的事后高效追溯，提升物業管理效率，減少物業員工的工作負擔，
用AI技術守護社區安全，博觀智能一直在行動，
針對引起廣泛關注的電梯內電瓶車著火問題，博觀智能完善已有AI電瓶車入電梯檢測算法解決方案。
博觀智能電瓶車入電梯檢測算法基于自研AdaptNet2.0深度學習網路，在多尺度特征金字塔上進行了不同層級的特征融合，大大提升了局部微特征的表達能力，算法幾乎涵蓋了目前市面上常見的電瓶車款式。
結合實際使用情況，電梯內常出現腳踏車、滑板車、嬰兒車、輪椅等相近物體，為了提高電瓶車的辨識能力，博觀智能在不同的feature scale上進行融合時引入attention機制，進一步提升了電瓶車關鍵部件局部特征的檢測精度，抗遮擋能力強，抗干擾能力強，在低照度下精度也能有很好的表現，檢測精度提升至95%以上，滿足使用需要。
與此同時，紫光華智也將“電動車進入電梯”檢測，深度融合到了其智慧社區解決方案之中。
基于方案全方位的AI隱患治理能力，通過對單元門入口、電梯轎廂內部署的攝像機視訊進行智能分析，以先進的畸形矯正技術對電梯視訊進行畸形矯正，同時采用最新的YOLO V5目標檢測技術過濾多種干擾因素，實現電動車目標不遺漏，大大提高電動車檢測的準確率，
一旦發現電動車入內，會立即產生告警信號，提醒工作人員第一時間處置，對電動車進樓/進電梯事件進行及時閉環處理，
同時，針對社區普遍存在的安全和環境隱患，該方案還可提供火焰識別、高空拋物、消防通道占用、垃圾亂堆等AI檢測能力，
小視科技自研算法“電動車入樓”檢測適應老舊小區改造，在電梯俯視角等多角度及樓道有雜物、光線等復雜等場景下，都能進行精準檢測，還能迅速捕捉入樓道電動車，并通過短信、電話、系統彈窗等多種方式進行預警，幫助物業快速發現、分析、處理，解除潛在危險，輔助物業精細化管理。
目前，小視科技針對“電動車入樓”這一社區管理難題仍在深入研究，產品更新迭代中，
不久的將來，各大社區的社區大門、單元樓門禁、入戶電梯等均可搭載更智能的“電動車入樓道”檢測算法，通過聲、光、電等多角度的智能分析，更加精準、高效地實現“秒級”檢測、分析、預警，最終做到“樓道0風險”，
需集社會之力
國家層面，近期公安部、應急指揮部等多個部門下發《關于規范電動車停放充電加強火災防范的通告》，要求電動車應在建筑外部的獨立區域集中停放、充電；嚴禁在住宅建筑疏散通道、安全出口、樓梯間、樓層樓道、電梯前室等部位停放、充電。
讓人難以理解的是，慘案歷歷在目，有記者探訪“電瓶車電梯內爆燃”事故小區，發現仍有住戶在樓道給車充電。
言者諄諄，聽者藐藐，
安全關乎每個人的生命，也需要每個人自覺遵守，
前后國家相關部門制度規范，后有科技企業技術防范預警，官方規范也好，技術預警也罷，都只是手段，而非目的。
他們之所為，都是消滅掉那顆隨時可能出現在每個人身邊的火種，但這需要通全社會之力，才能真正地杜絕如此悲劇。
