人在路上走,锅从天上来!涂鸦智慧社区,倾力守护居民“头顶上的安全”

本文介绍了当前高空抛物事件的严重性,以及民法典和刑法修正案对此的法律规定。涂鸦智能推出智慧社区解决方案,利用高清智能监控和AI识别技术,实现实时监控、视频取证和自动告警,有效解决高空抛物的取证难题,提升社区安全管理效率。该方案还支持灵活布控和后台数据分析,助力打造安全、智慧的社区环境。

马路上走的好好的,突然从天上掉下来一口锅!事发时,锅就落在两位路过的老奶奶身边,距离不足三米!所幸现场没有人员受伤。这一幕发生在5月5日早上9时许的杭州市上城区凤凰中心附近。

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(图片来源于网络)

近年来,全国各地陆续发生高空抛物恶性事件:各种生活垃圾洒落在地面各个区域,甚至污染绿化区域,保洁清理工作的难度大;物业难以管理和控制伤人事件造成的纠纷,居民生命财产安全不断受到威胁。高空抛物成为“悬在城市上空之痛”。

今年1月1日起施行的民法典,细化了高空抛物致人损害的承担责任主体,刑法修正案(十一)也对高空抛物罪进行了明确规定。

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(图片取自央视新闻微博)

对肇事者追究法律责任往往需要取证,然而往往因楼层太高,物体抛出到落地有一个时间差,物体坠落速度快等原因,抛物行为极少有目击者,导致相关部门难以追溯到责任人。为解决这一难点,不少地区也开始了“智慧社区”建设试点的推进,用科技的力量对社区安全问题进行防治和管控,让技术为法律服务。

 

涂鸦智慧社区解决方案

涂鸦社区是基于涂鸦智能底层技术和生态,面向社区空间智能化场景推出的 PaaS 级智慧社区解决方案,提供智能门禁、安防监控、周界报警、数智物业等社区智能服务。适用于智慧地产、智慧物业等应用场景,针对社区的终端设备、数据信息、系统应用等资源,提供统一的业务运营管理平台。

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对“高空抛物”等事件进行实时监控、视频取证、及时告警,以此实现社区管理数字化、线上化和智慧化,持续赋能物业公司创新服务模式,高效管控社区安全问题,为住户家庭提供新的智慧体验。 

 

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本方案可灵活采用有无线或者有线的布控方式,针对于一些小区因无法部署有线网络或网络施工困难的点位也可采用无线方案和有线方案相结合的模式。

 

当不文明的违法行为发生后,怎么调查取证呢?

传统的监控方式下,物业人员需要一帧帧的排查监控录像,确认抛物时间和定位;涂鸦社区的方案采用高清网络智能化监控模式,兼容多种厂家设备,支持灵活对社区环境进行监控管理。

  • 实时监控

全方位24小时视频监控,实时监测各单元居民楼抛投情况,精准捕捉违法        高空抛物行为,提高治安管理效率。

  • AI智能识别

    通过算法过滤干扰因素如飞虫、鸟类等,精准识别高空抛物现象,并自动记录坠落物体运动轨迹,在视线不佳的条件下依旧能精准判断。

  • 支持储存回放

    采集的视频支持存储、回查、下载等;配合NVR可实现快速定责,对不文明行为起到震慑作用;

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(某小区高空抛物监控视频)

 

 当高控抛物危险行为发生时,平台会自动告警吗?

发生高空抛物后,社区物业安保室的管理平台5秒内即触发弹窗、平台响起告警信息,物业管理人员的App端同时也弹出警示提醒对话框。

  • 自动告警

平台集成告警系统应用,与视频的联动,确保“高抛”事件发生第一时间进行就近出警,及时对告警进行视频复合,取证便捷,处理迅速。图片

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(平台系统告警)

 

  • 后台管理

平台集中展示社区智能终端的运营数据,进行统一分析和管理,可满足移动侦测、异常行为预测、越界报警、消防占道等各种社区安防需求,使社区实现可视化,信息化,协同化管理,提高管理效率。

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 丰富的硬件产品生态 

涂鸦生态提供了丰富的智慧社区解决方案所需的各种智能硬件, 并持续引进硬件供应商(IHV)接入更多智能设备产品, 助力项目快速落地。

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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器导航与自主移动领域的研究员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器、自动驾驶及无机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器技术领域的专业员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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