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基于5G+云平台的居民区电动自行车停放充电场所监控创新应用试点项目建设思路

1. 项目背景

1.1 项目重要性

1.1.1 电动车火灾事故频发

• 近年来，电动车引发的火灾事故频发，对市民日常生活安全构成了严重威胁。
• 2024年2月23日，南京市雨花台区明尚西苑事件中，15人遇难和44人受伤，再次敲响了电动车消防安全管理的警钟。

1.1.2 电动车火灾危害性分析

• 电动车起火30秒，毒烟可覆盖整个房间和楼道，产生的大量有毒浓烟，极易引发伤亡事故。
• 起火原因主要包括：过度充电、线路老化、充电器使用不当等。

1.2 当前电动车充电管理现状

1.2.1 集中充电管理措施

• 各地市有关部门出台了针对电动车棚管控的相关措施，加大人力和物力投入。
• 一般采取小区集中存放、集中充电，充满断电、安装了视频监视、配置了必要的灭火器，由物业负责巡查管控。

1.2.2 集中充电管理存在的问题

• 鉴于空间限制，大部分老小区集中充电棚设置仍然贴近居民楼，一旦发生火灾，后果不堪设想。
• 当前电动自行车充电管理方式还比较传统，主要依靠物业人力定期巡查管理。

2. 项目建设思路

2.1 项目目标

2.1.1 试点目标

• 试点并推进居民区电动自行车充电火灾监管自动化、智能化，逐步用技防代替人防。
• 坚持“机器比人可靠”理念，降低人为因素导致灾难的可能性。

2.1.2 预期成效

• 实时监测，预警预报提前感知。
• 设备联动，降低火灾隐患损失。
• 管控平台，实现监管一张图。
• 风险评价，促进物业管理规范。

2.2 系统构成

2.2.1 智能预警摄像头

• 通过集成先进的视频分析算法，系统能够对充电车棚区域内的电池温度异常进行实时检测。
• 利用深度学习优化的AI视频识别模型，系统具备在25米检测范围内识别尺寸为9cm*9cm火焰的能力。

2.2.2 监控平台

• 系统利用视频处理和热成像监测技术，对异常情况进行实时预警预报。
• 当摄像机识别到电池温度异常上升、车棚烟雾、初始阶段火情等异常状态时，通过算法识别并激活现场声光报警系统。

2.2.3 系统使用流程图

• 详细描述系统从监控到预警、处置的完整流程。

2.3 管控系统核心功能

2.3.1 实时监控功能

• 系统具备在25米检测范围内识别尺寸为9cm*9cm火焰的能力。
• 结合计算机视觉技术，系统还能够侦测并分析烟雾的弥漫范围，一旦超过监控画面的5%，即刻触发报警机制。

2.3.2 风险评估功能

• 基于传感器及历史报警数据，运用数据分析技术识别出安全隐患较高的关键点位，并评估潜在火情的风险等级。
• 利用风险评估模型，针对监控点的最高温度、报警频次等维度展开风险评估，促进管理单位对自身风险点的主动识别与整改。

2.3.3 预警预报功能

• 系统利用视频处理和热成像监测技术，对异常情况进行实时预警预报。
• 当摄像机识别到电池温度异常上升、车棚烟雾、初始阶段火情等异常状态时，通过算法识别并激活现场声光报警系统。

2.3.4 联动处置功能

• 系统通过与智能断路器、自动灭火系统等各智能设备的联动，对异常情况进行即时处置。
• 当发生火情时，监测预警平台与智能断路器实现联动，自动切断异常充电线路的电力供应，物理隔离火源。

3. 工作安排

3.1 试点先行、连点成面，逐步推进

• 江苏省应急管理厅拟采用“试点先行、连点成面，逐步推进”的模式。
• 目前已对接联系南水北调（江苏）数智科技有限公司展开试点。
• 下一步将支持并鼓励研发企业根据试点应用情况对产品进行一步升级完善，并择机推广应用。

3.2 合作与协同

• 积极寻求与相关部门、企业、科研机构的合作与协同。
• 整合各方资源，共同推进项目实施。

3.3 宣传与培训

• 加强对项目宣传与培训力度，提高公众对电动车充电安全的认识。
• 举办电动车充电安全知识讲座，提高居民的安全意识。

3.4 监管与评估

• 加强对项目的监管与评估，确保项目实施效果。
• 定期对项目进行评估，及时发现问题并采取措施进行整改。 """