智能摄像机最近学会了新本事，能让电动车和电梯联动起来，超载时就智能给电梯发信号。以前的电梯超载保护全靠传感器算重量，但这个方法有漏洞，根本分不清里面是站着人还是停着电动车，“人车混载”的问题老让人心慌。现在有了智能摄像机，把AI视觉和电梯控制系统连在一块儿，弄出了一套“电动车识别+超载联动”的玩法。这不仅能拦住电动车闯进来，还能实时看电梯里挤了多少人占了多少地，给安全多加了一道保险。 这套系统主要靠图像识别算法来干活。因为电动车跟人长得太不一样了，研究人员就弄了个多任务学习框架（Multi-Task Learning），让机器同时干两件事：一个是检测目标，一个是估计密度。目标检测用的是改进版的Faster R-CNN算法，先靠区域建议网络（RPN）把轮廓圈出来，再通过ResNet-101这种深度网络把特征提出来，这样就能把电动车跟婴儿车、行李箱这些难分辨的东西给分开。密度估计这块儿用的是像素级计数技术（Pixel-Level Counting），盯着画面里的人头肩膀还有电动车轮子这些关键点看分布情况，再结合预先算好的单个目标占多大地方的数据，就能算出电梯现在还有多少载重和空间空着。举个例子说吧，一辆电动车占的地大概相当于3-4个人的位置，系统会把这个数值加进总负荷里算，免得因为重量传感器看不见的地方导致误判。 一旦系统发现有电动车进了电梯，或者是发现人挤太满、空间不够用了，立马就会有三级反应：先喊喇叭让人赶紧退出去；接着把梯控系统停掉不让电梯动；最后还会给物业后台发个带照片的提醒信息。要是有人硬赖着不走非要坐上去也没事，系统直接把电梯门锁死了，一直等到这人挪地方为止。 这套技术的关键是睿如自研的高精度图像检测技术。他们搞了个“多模态融合感知算法”，既能看清楚画面里是什么东西，还能利用深度数据算出三维形状。不管是电动车跟人挤成一团还是乱七八糟地混在一起，它都能把各个东西占的体积算得清清楚楚。经过这么一折腾，判断超载的错误率能控制在1%以内，给电梯撑起了一张智能化的防护网。