电梯，作为民众日常出行的首要选择，近年来却频繁上演电梯困人事件及电动车违规入梯引发火灾等安全隐患事件，严重威胁着公共安全与民众生命财产安全。数字化浪潮下，借助AI、物联网等前沿数字技术，强化电梯运行状态的监测与不良乘梯行为的识别能力，已成为守护乘梯安全的关键之举。
海纳云深耕智慧电梯场景多年，以AI+物联感知技术，打造了“从风险预警-高效救援-智慧维保”全周期应用，从区县到市级的多层级、联动式治理的智慧电梯安全监管模式。特别是在算法研发上成就显著，不仅积累了电动车入梯检测、困人识别预警等20余个场景化算法，还打造“智慧电梯大模型”，利用云边结合的计算方式，对复杂场景检测精准度更高，有效减少误报。目前，海纳云智慧电梯相关算法技术已获专利/软著20余项，应用于青岛、济南、杭州、西安、宁波等10余个城市的智慧电梯项目，为推动电梯安全监管数字化转型树立了卓越典范。
下面带你重点了解其中8种“电梯安全算法”，看海纳云如何用科技力量护航电梯安全。
国家消防救援局统计，2023年全国共接报电动车火灾2.1万起，其中不少事件的诱因是电动车入梯上楼，在楼道、室内充电。如何有效阻止电动车进入电梯，迫在眉睫。
海纳云研发“电动车入梯检测算法”，将其嵌入电梯AI智能摄像头，通过实时分析电梯场景中的视频流，一旦检测到电动车进入电梯，将迅速启动联动机制，阻止电梯门关闭；同时，轿厢内发出语音警告，劝阻电动车退出电梯，有效防范电动车入梯和上楼充电可能引发的火灾风险。
基于人工智能计算机视觉的电动车阻车系统方案
在青岛胶州市，海纳云打造覆盖9000余部电梯的“电梯智慧监管物联网”。以某小区为例，该小区有16部电梯，一部电梯一天平均有8起电动车进入，对小区公共消防安全构成严重威胁。为解决这一问题，该小区在电梯内加装海纳云AI智能摄像头，并嵌入“电动车入梯检测算法”，启动阻梯模式，有效阻止电动车入梯上楼。短短一个月内，一部电梯每天的电动车进入事件锐减至平均1起，成效显著。
算法识别电梯，联动阻梯系统防止电动车上楼
在政府监管端，海纳云为胶州市打造了“电梯物联网智慧监管平台”，每天收到多起电动车入梯报警。基于算法99%的报警准确率，市场监管部门通过平台驾驶舱一屏即可掌握电动车入梯风险底数，有效调配执法资源，显著提升监管效率。
电梯困人事件是电梯使用过程中常见的安全隐患，特别是老年人和幼童等特殊群体，在面临这样的困境时，由于行动上的不便或其他原因，他们可能无法及时报警求助，增加了事故的严重性和风险。
海纳云针对这一问题，研发出了“电梯困人识别算法”，为电梯安全加上了一道坚实的保障。该算法与AI智能摄像头紧密结合，一旦检测到电梯内有人员被困，即电梯门关闭且电梯停止运行的状态持续时间超过预设的阈值，算法会立即启动报警机制，将信息迅速上报至物业管理平台。此时，物业人员会迅速响应，确认情况，并启动紧急救援流程。
困人自动识别，高效救援
以济南一小区为例，2023年12月25日，该小区发生了一起电梯困人事件。被困的是一位70多岁的老人。当她乘坐电梯到达10楼时，电梯显示屏出现故障，且电梯门也打不开。就在老人感到无助之际，AI智能摄像头迅速识别到了这一困人情况，并通过内置的语音系统播放安抚语音：“请不要惊慌，救援人员马上赶来。”缓解了老人的紧张情绪。最终，在不到15分钟内，救援人员成功赶到现场，将老人安全救出。
电梯禁烟标志虽显眼，却常被烟民忽视，吸烟行为在电梯内时有发生，对乘客健康和环境造成潜在威胁。同时，还可能激活烟雾报警器，导致电梯突然停运，带来安全隐患。
海纳云研发的“梯内抽烟行为检测算法”，为电梯禁烟装上“智慧眼”，成为了电梯禁烟的有力助手。该算法一旦检测到有人吸烟，AI智能摄像头会立刻启动语音提醒功能，不断播报禁烟信息，直至吸烟者熄灭烟蒂。同时，摄像头还会自动记录违规证据，并上报至业务平台，为物业人员提供及时跟进的依据。
电梯的反复开关门事件，看似细微，却关乎着每一位乘客的安全与乘梯体验。若忽视不理，不仅会引发电梯的各类故障，造成乘梯不便，还可能对电梯的机械部件造成损伤，进而缩短其使用寿命。
为了守护电梯的平稳运行，海纳云研发出了“反复开关门识别算法”，能够实时监控电梯门的开关状态，并在短时间内检测到频繁启闭的行为。一旦识别到此类事件，算法会迅速截取相关视频证据，并上报至业务平台。物业人员便可据此迅速介入，有效处理反复开关门事件，从而预防电梯故障的发生，确保住户的乘梯安全与便捷。
在青岛市一个小区中，在海纳云AI智能摄像头＋算法的赋能下，20部电梯一个月内上报了6起反复开关门事件。其中5起是由人为因素导致的，物业人员通过摄像头的语音功能及时喊话，耐心劝导，成功制止了这些不文明行为。而另外1起则是由电梯门自身故障引起的，物业人员迅速通知了维修人员，故障在最短时间内得到了修复。
电梯作为一种复杂的机电设备，在运行过程中可能会遭遇电气故障、机械故障等各种问题，这些问题都可能导致电梯突然停运、异常启动甚至坠落等安全事故。目前，由于缺乏有效的风险评估手段，我们难以准确识别并干预高风险电梯，从而增加了事故发生的概率。
在这个背景下，海纳云研发的“电梯风险评估算法”应运而生。这款算法基于实时运行数据、故障报警数据、维保年检数据等多维度参数，通过建立精确的数学模型，深入分析电梯的当前状态，进行“精准把脉”、风险评估，并输出电梯的风险值和对应等级。当电梯风险值达到预设的高风险阈值时，算法会立即发出预警，提醒相关人员及时干预。
算法根据多维参数及时评估电梯健康运行状况
电梯风险评估不仅对电梯设备本身评估，还全面分析乘梯人的行为和管理状况。通过风险分析、风险评定，可以预测电梯系统中可能存在的潜在危险源，及时预警，从而帮助工作人员快速发现并消除安全隐患。
电梯内扒门行为频发，已成为电梯安全管理中的重大问题。这种行为不仅可能损坏电梯部件，干扰其正常运作，还可能导致电梯停运、困人事故，甚至增加坠落风险，加速部件老化，提高维护成本，加剧安全隐患。
为解决此问题，海纳云研发了“梯内扒门行为检测算法”。该算法通过摄像头实时监测电梯内扒门行为，一旦检测到异常，即触发语音提醒系统劝阻，有效防止电梯损坏及安全事故发生。
算法智能识别扒门行为，守护乘梯安全
电梯内跳跃行为常因乘客兴奋、急躁或安全意识不足而发生，威胁电梯平稳运行，对机械部件造成额外压力，增加电梯故障及乘客摔倒、碰撞风险，甚至可能触发安全保护机制导致停运或坠梯。
为此，海纳云推出的“梯内跳跃行为检测算法”，运用AI图像识别技术，实时监测电梯内跳跃行为。通过摄像头捕捉动态信息，精确识别跳跃并触发语音提醒，及时制止，预防潜在故障与安全事故，提升乘梯安全水平。
随着电梯内部物品种类的日益丰富和潜在安全风险的增加，单纯依赖摄像头内置的边缘计算AI技术，在面对某些危险物品或异常行为时，可能难以做出准确判断。例如，电梯内的煤气罐、电瓶车、宠物等物品，可能因外观相似或背景复杂而导致误报，进而影响到安全响应的精确度。
为应对这一挑战，海纳云研发了“智慧电梯大模型”。该模型创新性地采用了云边协同的计算模式，对边缘侧算法初步识别的煤气罐、电瓶车等安全隐患进行再次复核。
这一举措确保了在复杂场景下，检测计算的误报率更低，准确度更高，减少人工复检的成本，为电梯安全提供了双重保障。
未来，海纳云将继续深耕智慧电梯领域，不断优化算法，提升识别精度与响应速度，为乘客提供更加安全、便捷的乘梯体验，推动电梯行业的数字化转型与智能化升级。
