禁止电动自行车进楼入户
禁止违规私接充电线路
一直在强调的事情
但仍有人心存侥幸
接下来带大家
看一起电动自行车电瓶违规充电
导致的爆燃事故
2022年12月8日凌晨
天津某小区一楼道内
正在充电的电动自行车/电瓶车
突然发生爆燃
事发监控记录下
短短5分钟内
电瓶接连发生了18次剧烈爆炸
现场火花飞溅，浓烟弥漫
整个楼道都被熏黑
数据显示
有80%的电动自行车/电瓶车火灾
是在充电时发生的
其中超过一半
发生在夜间充电过程中
而90%的电动自行车/电瓶车起火致人伤亡案例
发生在门厅、过道以及楼梯间
近年来，随着绿色、节能、环保的生活理念深入人心，电动自行车/电瓶车凭借其便捷、快速、经济、环保等优势，逐渐成为城镇居民短途出行的主要交通工具。根据中国电动自行车协会统计，2010年到2020年，我国的电动自行车社会保有量由1.1亿辆增长至3亿辆左右，同时在以每年超过3000万辆的速度快速增长。
由于电动自行车/电瓶车火灾事故频发，并呈逐年增长趋势，公安部下发的《关于规范电动车停放充电加强火灾防范的通告》明确提出：要求规范电动自行车停放充电行为，严厉查处违规停放充电行为，同时社会层面也对电动自行车违规充电或电瓶车违规充电行为的危害性进行了大量的宣传，但老旧小区以及高层住宅一般没有足够的充电车棚与智能插座，导致电动自行车/电瓶车“飞线充电”、“进楼入户”、“人车同屋”的现象仍然大量存在。而现有对电动自行车违规充电或电瓶车违规充电行为的检查主要依靠人工进行，该方法效率低下、用户配合度低，而且目前越来越多的电池可以直接从电动自行车上卸下再进行充电，这使得人工排查的难度大
针对电动自行车电池入户充电或电瓶车入户充电安全隐患问题，上海千居智科技有限公司带来基于“电力脉象”技术的充电识别方案。采用最先进的云边协同AI计算架构和AI识别技术，监测电动自行车充电行为。
在户外电表箱位置安装“电力脉象仪”，高频采集电参量。
原理上，由于不同电器在开启、关闭及运行时，体现在用电参量（电压、电流、功率、谐波等）上都有各不相同的特征。AI算法基于这些特征，准确识别“电动车/电瓶车”这种违规电器，并通过手机及时推送提醒至监管人员。
检测电动自行车入户充电或电瓶车入户充电的其他技术方案，例如基于摄像头的视频识别方案和基于RFID的检测方案，都只能“防君子不防小人”。而千居智电力脉象方案具有极高的可靠性，及推广应用价值，目前在上海、广东、江苏等多地，已经展开大规模落地应用。
避免电动自行车/电瓶车火灾
要做到：
