一、项目场景
本项目聚焦于智慧小区内的电动车停放及充电区域，这些区域是电动车自燃事故的高发场所。具体场景包括：
集中停放棚：小区内专门设置的电动车集中停放区域，通常停放数量多、密度大，一旦发生自燃事故，火势容易迅速蔓延，造成严重的安全隐患。
停车棚大密度停车充电区域图
分散充电点：分布在小区各处的电动车充电设施，由于分布范围广，人工巡查难以做到全面覆盖，容易出现监管盲区，增加了自燃事故的风险。
部分区域充电停车点图
地下停车场：部分小区的电动车停放在地下停车场，空间相对封闭，一旦发生自燃，烟雾扩散快，人员疏散和火灾扑救难度大，后果不堪设想。
地下停车场图
二、项目方向
本项目旨在通过先进的视觉检测技术，结合智能分析与联动控制，实现对智慧小区内电动车自燃隐患的实时监测、早期预警与智能处置，提升小区安防水平，保障居民生命财产安全。具体目标包括：
早期预警：通过实时监测图像、温度和烟雾浓度等数据，能够在电动车自燃初期及时发现异常，发出预警信号，避免事故扩大。
精准定位：利用视觉检测技术准确定位自燃发生的位置，为安保人员和消防人员提供准确的响应方向，缩短应急处置时间。
智能联动：与小区的安防系统、消防系统、物业管理系统等实现无缝对接，一旦检测到自燃隐患，自动触发报警、启动消防设备、引导人员疏散等联动措施。
数据记录与分析：对监测数据进行长期记录与深度分析，挖掘自燃隐患的规律和趋势，为小区的电动车安全管理提供数据支持，优化停放和充电管理策略。
通过实施本项目，可以显著降低电动车自燃事故的发生率，减少火灾损失，提升小区居民的安全感和满意度，同时为智慧小区的建设提供有力的技术支撑。
三、项目技术流程
（一）设计方案
（二）架构设计
感知层：由高清摄像头、热成像摄像头、烟雾传感器等前端设备组成，负责实时采集电动车停放及充电区域的图像、温度、烟雾浓度等信息。设备具备高灵敏度和高可靠性，能够在复杂环境下稳定运行。
网络层：采用高速有线网络和无线网络相结合的方式，将感知层采集到的数据传输至后端服务器。网络层具备高带宽、低延迟的特点，确保数据传输的实时性和准确性。
平台层：是整个系统的数据处理与分析核心，采用高性能服务器集群，具备强大的计算能力和数据存储能力。平台层运行先进的图像识别算法、数据分析算法和智能联动控制算法，实现对电动车自燃隐患的实时监测、预警与处置。
应用层：为用户提供直观的操作界面和管理功能，包括安防监控系统、消防系统、物业管理系统等多个子系统。应用层通过与平台层的交互，实现对电动车自燃监测的可视化管理、预警信息推送、联动控制等功能，方便管理人员进行实时监控和应急处置。
架构设计图
四、技术方案
（一）图像识别技术
（二）数据分析技术
（三）智能联动技术
安防系统联动
当检测到电动车自燃隐患时，系统自动触发小区安防系统。声光报警器立即启动，发出刺耳的警报声和闪烁的警示灯光，提醒周边居民和安保人员注意险情。
监控摄像头自动调整角度，对准自燃区域进行实时跟踪拍摄，确保事故现场的图像信息能够清晰记录并实时传输至监控中心。
消防系统联动
系统与小区的消防设施进行无缝对接。一旦确认自燃事件，自动启动附近的灭火装置，如消防喷淋系统、灭火器自动投放装置等，对火源进行初期扑救。
同时，系统自动打开消防通道的门禁系统，确保消防车辆和人员能够快速到达现场。
智能疏散引导
结合小区的建筑布局和人员分布情况，系统通过智能算法生成最佳疏散路径，并通过安装在楼道、走廊等关键位置的电子显示屏和语音广播系统，向居民实时推送疏散信息。
引导居民快速、安全地撤离危险区域，避免因混乱导致的踩踏等次生灾害。
（四）系统稳定性与可靠性保障
设备冗余设计：在关键监测点位采用双摄像头或多摄像头冗余配置，确保即使个别设备出现故障，系统仍能正常运行。为前端设备配备备用电源，保障在停电等突发情况下设备仍能持续工作一段时间。
数据备份与恢复：后端服务器采用分布式存储架构，对监测数据进行实时备份。定期对备份数据进行完整性校验和恢复测试，确保在数据丢失或损坏时能够快速恢复系统运行。
系统自检与报警：系统具备自我检测功能，能够实时监测前端设备的工作状态、网络连接情况以及后端服务器的运行参数。一旦检测到异常，系统将自动发出警报，并通过短信、邮件等方式通知维护人员及时进行处理，确保系统的稳定运行。