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科締歐,小區機動車違規停放報警系統，園區停車占道堵路檢測報警系統，小區非機動車亂停亂放識別報警系統，街道機動車亂停亂放占道報警系統，城區街道私家車阻塞消防通道報警攝像頭，公園車輛消防通道堵塞檢測聯動預警系統，廠區消防監控報警系統，走廊消防通道堵塞抓拍預警系統，室外消防通道檢測抓拍攝像機，專業人工智能視覺圖像分析設備生產廠家。
產品名稱：小區機動車違規停放報警系統
產品型號：KDO-PCX8202TBW-YH
一、系統概述
隨著私家車的增多，機動車的停放問題由街面延伸到了小區，小區亂停放車輛的難題又該如何化解？小區行車通道變成"公用停車場"，是很多小區都面臨的問題。這樣就給物業管理工作帶來了極大的難度，給小區業主出行帶來不方便；同時也會堵塞消防通道，對小區消防安全帶來重大問題，科締歐正對這問題研發了小區停車占道檢測報警系統可以加強對小區消防通道的疏通和管理，守護千家萬戶的平安幸福。
二、系統特點
支持多達20種目標檢測，滯留容忍時間可靈活調節，檢測強度可靈活調整，可避免環境緩慢變化導致的誤報警，如陽光、陰影的緩慢移動。可避免因為照明變化引起的誤報警，如路燈的開閉。多支持4個不超過8個頂點的凸多邊形ROI, 且每個ROI出現堵塞均可單獨觸發報警。
通過HTTP API 將報警信息推送至用戶管理平臺。
提供Android iOS web windows平臺的SDK, 實現基于P2P技術的公網視頻訪問。
支持P2P無需公網IP及端口映射，實現快速網絡部署。
支持心跳，設備狀態一目了然。
支持ONVIF協議，方便接入其它系統。
三、系統原理
AI智能分析攝像機采用機器視覺圖像感知技術，通過人工智能深度學習技術，實現對機動車檢測分析識別，在機器視覺圖像景中，通過AI機動車識別算法建立圖像模型，完成自動檢測識別機動車，并能以視覺圖像智能分析精確區分干擾物體。
系統基于海量數據的深度學習，檢測實時視頻中的機動車目標，并通過機動車特征分析，準確的識別機動車目標。通過對機動車特征的深度學習，對視頻中的目標進行檢測，系統采用目前先進的基于深度學習的目標檢測算法
四、產品運用
攝像機安裝于小區道路主通道，實時監測過往的車輛，如果有車輛停車，超過設置的時間(比如2分鐘)路邊安裝的設備智能識別啟動報警，通過視覺識別發出了語音報警，提醒機動車不能占用通道。
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