为了更好地将视觉AI落地到轿厢电梯场景，基于深度学习的卷积神经网络模型（CNN），智人经过长达1年的研发投入，成功解决了AI视觉在电梯场景应用落地的诸多实际问题，帮助电梯物联网从概念创新到实际应用，全面提高电梯运行安全性，让AI技术赋能电梯物联网。

智人电梯专用智能分析相机搭载了海思高端AI芯片，可达到极速识别检测，同时支持多种算法并发。目前，智人智能分析相机的电动车识别率已经超过97%，人员检测率则超过了98%，电梯困人检测率超过96%，电梯非平层停靠检测率超过97%。

智人技术团队对电动车识别算法模型进行了大量的电瓶车、婴儿车、自行车、轮椅图片训练，通过区域内特征值对比、帧数判断、阈值分析，不断提高算法精度。

电梯困人识别算法

为准确识别出电梯困人事件，智人采用实时检测轿厢内人数结合物理传感器判断电梯运行状况的算法逻辑，实现了电梯困人检测算法，且电梯困人识别率达到96%。若算法识别出电梯困人，相机会第一时间主动发送信号给系统平台，提示平台紧急救援，并通过APP与电梯被困人远进行语音对讲，安抚被困人员，从而避免因为紧张发生二次伤害事件。

人员检测算法

研发团队基于深度学习算法模型，通过人员头肩比关键节点定位，解决了覆盖复杂光线、遮挡、大角度、快速等诸多复杂环境的影响因素，成功实现高效、精准的人员检测。智人电梯智能分析相机可以在第一时间准确识别出轿厢内的乘梯人数，无论男女老少，无论是否佩戴口罩，都可以准确识别并进行人数统计，在保护乘梯人的人脸隐私的前提下，为系统平台提供人数统计数据。

通过多场景专用AI算法，智人实现了电动车检测告警、电梯困人识别、电梯非平层停靠等专用功能，助力电梯维保单位和物联网平台机构提供有效数据支撑，帮助物业监管杜绝电动车进入，更提高了电梯困人事件救援率，大幅提高电梯运行安全