在人流密集的公共场所，扶梯是重要的垂直交通工具。然而，大件物品搭乘扶梯极易引发安全事故，造成人员伤亡与设备损坏。智能图像识别技术的引入，为扶梯安全运行筑牢了坚实防线，其构建的扶梯大件物品动态监测系统，成为保障公共安全的新利器。
该系统运用了先进的计算机视觉算法，核心是基于深度学习的目标检测算法。它借助卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力，对输入的扶梯实时图像进行多层次分析。在训练阶段，算法通过大量标注好的包含大件物品（如大型行李箱、家具等）的扶梯图像数据进行学习，自动提取物品的形状、轮廓、纹理等关键特征，构建出精准的特征模型。在实际监测中，系统将实时捕捉的图像与训练好的模型进行比对分析，快速识别出是否存在大件物品。同时，结合光流法等运动分析算法，系统还能实时追踪物品的动态轨迹，判断其运动状态是否会对扶梯运行和其他乘客造成威胁。
一旦监测到大件物品，系统会立即触发警报机制，通知工作人员及时处理，有效避免潜在危险的发生。而且，系统可对监测数据进行记录和分析，为扶梯的安全管理提供数据支持。
睿如科技凭借深厚的技术积累，自研了高精度图像识别检测技术。该技术针对扶梯场景进行了深度优化，具备极高的识别准确率和实时性，即使在复杂光照和人员密集的环境下，也能稳定可靠地运行，为扶梯安全保驾护航。
