智能烟火检测
平台联动管理

TP-LINK为首义小区电动车棚筑牢“防火墙”

武汉市首义小区

武汉市首义小区建于1995年至1999年间,是武汉市建设最早的小区
之一,总占地面积五十多万平方米,分为南、北两区,共有住宅楼
63栋、住户约10200户,是一个典型的大型老旧小区。

随着居民生活水平的提高,小区内电动车数量持续增加,现有车棚
时常停满正在充电的车辆。值得注意的是,近期全国各地电动车棚
火灾事故频发,起火和蔓延速度往往极快,对人口密集的居住社区
构成严重安全威胁。

老旧小区电动车棚的
安防管理存在以下核心问题:

监控覆盖不足,应急响应滞后

火灾风险高,扑救难度大

现有安全管理薄弱,人工管理效率低下

首义小区的现有电动车棚主要依赖小区公共监控,
而没有专门的棚内监控,存在视角盲区,
既无法及时识别火灾隐患,
也难以保障棚内车辆财物的安全,
事后无法有效追溯。

电动车充电过载、电池老化、线路破损等问题频发,
易引发自燃、短路火灾,且棚内的车辆、
充电器等均为易燃物,火势蔓延迅速,
若靠近小区绿化带等区域,后果更加不堪设想,
因此电动车棚消防工作对于火情发现
和扑救的时间要求极高。

电动车棚缺乏专人24小时值守,
难以实时管控充电不规范、
私拉乱接电线等危险行为,
并且人工值守的效率较低,过度依赖人工,
难以真正实现全天无遗漏的安全防范。

为落实电动车棚消防的相关要求,保障小区居民生命财产安全,
TP-LINK帮助首义小区构建了电动车棚全流程火灾防控体系,
集“实时监控、智能检测、自动联动、快速灭火”于一体,
实现火灾隐患早发现、早预警、早处置,
并将在长湖社区的支持下,继续对江零社区、法苑小区、育才嘉苑等
其它六个老旧社区的电动车棚进行安防覆盖。

精准烟火检测

守护车棚安全

通过部署搭载烟火检测算法的摄像机,
TP-LINK帮助首义小区实现了电动车棚安防管理的优化升级。

方案选用了TP-LINK算法商城400万AI智能网络摄像机,
可通过算法商城配置烟火检测算法,
对电动车棚内明火、
烟雾等异常火灾初期迹象进行精准识别、及时响应。

并且,其支持音频和报警输入输出,
可在发现火情时迅速发出声光报警,
并协助安保人员远程广播引导疏散,
显著增强小区在突发事件中的应急响应与处置能力。
由于首义小区内的车棚大多面积较小,
因此依靠筒机已经足够完成棚内监控覆盖,性价比更高。

而在后续改造其它六个小区时,对于面积较大、车辆情况更复杂的
车棚,则可以选择TP-LINK 400万双波段烟火检测4G网络摄像机,
其具备枪球双重火点检测,并采用红外双波段复核,能够大幅提升
火点检出能力,并且监控范围更广泛。

智能联动,统一管控

TP-LINK图门(TUMS)平台+小区管理小程序

通过TP-LINK图门(TUMS)平台和小区的管理小程序,
首义小区的电动车棚构建起了“监控-检测-灭火”的全流程联动机制。

当摄像头检测到火灾隐患后,图门平台上会显示报警信息。
同时,图门还对接了小区的车棚管理小程序,
可将报警信息同步到小程序上,
由管理人员确认现场情况后,远程启动车棚灭火设备。
还能联动物业安保系统,提醒值勤的保安立刻拨打火警电话,
并前往对应的车棚查看情况、疏散人群。
技防和人防的结合,不仅可以大大提升火情响应和处理效率,
还能减少误报问题,避免不必要的混乱,让居民更放心。

不仅如此,TP-LINK图门平台还具备更强大的功能,
可以统管所有TP-LINK的设备,
无论之后扩展到几个小区,都可以实现统一管理。
一方面,图门平台上可以随时查看
电动车棚的摄像机状态、监控画面和隐患预警,
方便物业管理人员调取数据、日常运维、及时响应。

另一方面,图门采用了“角色划分+权限绑定”的分级管理模式,
可以根据小区分区的管理需求、不同物业岗位的职能等,
灵活构建多层级权限体系,实现数据信息的精准分配与安全管控。
比如,首义小区南区的保安只能查看南区的监控画面和报警信息,
而小区物业经理不仅能看南北两区的监控,还可以远程调试设备。
由此便兼顾了管理高效、数据隐私和权限安全。

除了烟火检测算法以外,
TP-LINK AI摄像机和算法商城还能够提供更多元化的算法,
满足社区不同场景下的安防需求,以智能化守护社区安全。

多种AI算法

守护社区安全

智能烟火识别

TP-LINK烟火检测算法可精准识别烟火,实现火灾早期的及时报警。

基于海量场景化训练数据,在实际环境中具备强大的适应能力

融合多个深度学习模型进行交叉验证与结果复核,可有效过滤
车灯、阳光等干扰源的干扰,降低误报

引入目标轨迹跟踪与特征一致性判别算法,对疑似目标进行持
续行为分析,确保报警更加准确可靠

TP-LINK通道占用算法可精准识别机动车与非机动车,
智能判断车辆占用状态,
辅助社区消防通道、重要出入口等区域的秩序管理。

“检测模型+多重识别模型”融合架构,支持对车辆类型进行
多层校验,保证各种车辆的高识别率和高准确率;

基于自研多目标跟踪算法,综合目标覆盖率、中心点位置、停
留时间等多重逻辑进行占用状态分析,减少误报漏报,精准识
别违停与堵塞行为,协助社区物业管理。

通道占用精准管控

电瓶车精准检测

筑牢社区公共安全防线。
TP-LINK电瓶车检测算法可有效识别电瓶车进出,
预防因电瓶引发的安全隐患,保障公共安全。

针对电梯、楼道等关键区域进行专项优化,
调用多种真实场景数据和多光照、多角度的背景条件,
增强对实际场景的适应性。

细分车型全覆盖,并采用检测与分类模型融合策略进行复核,
可准确识别标准电瓶车、载货车、轻便车及加装挡风披等改装车型,
同时降低婴儿车、轮椅、手推车等相似物体的误报。

集成尺寸过滤、区域规则、动态置信度调整等多重降误报机制,
专门设计“闪现物体过滤”策略,有效过滤区域内杂物干扰。

实际场景的适应性

细分车型全覆盖

多重降误报机制

通过算法视觉技术与高效管理平台,
TP-LINK为首义小区打造了
从“精准感知”到“快速响应”的电动车棚智慧消防体系,
并将继续实现长湖社区里更多小区的车棚改造,
不仅将火灾防控的关口前移,以“技防”替代“人防”,
更展现出卓越的可扩展性与场景适应性。

未来,TP-LINK将持续赋能社区全场景的安全管理,
为更多社区注入科技力量。

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