基于YOLOv5的电动车入梯预警系统设计与实现项目，旨在通过深度学习和计算机视觉技术，解决电动车进入电梯带来的安全隐患问题。系统采用YOLOv5目标检测算法作为核心，结合边缘计算设备，在电梯场景中实时检测电动车入梯行为，并通过声光报警、联动电梯门阻止等方式，有效防止电动车进入电梯。实验结果表明，该系统在电动车检测的准确性和实时性方面表现优异，能够显著提升电梯安全管理和火灾风险防控能力。

项目通过优化YOLOv5模型，针对电梯场景的遮挡、光照变化等问题进行了算法改进，并设计了轻量化的特征融合模块（MDFF），显著提升了小目标检测性能。系统还结合物联网技术，将检测数据实时上传至云端管理平台，实现了物业管理人员和监管部门的远程监控与高效处置。通过实际部署和测试，系统在多个小区电梯中成功运行，为保障居民安全和提升物业管理水平提供了有力支持。未来，项目将进一步优化算法性能，拓展应用场景，为智慧社区建设提供更加全面的解决方案。

系统实现

基于YOLOv5的电动车入梯预警系统通过整合计算机视觉、深度学习和交互式用户界面技术，实现对电动车入梯行为的实时检测与预警。系统采用YOLOv5深度学习模型作为核心检测算法，并结合PyQt5构建了用户界面，支持从图片、视频和摄像头等多种输入源获取电动车入梯图像。系统主要由前端摄像头、数据传输模块、实时检测模块、数据统计模块和用户界面模块组成。前端摄像头负责采集电梯内的实时图像数据，并通过数据传输模块将数据发送至后端服务器。实时检测模块基于YOLOv5模型，对图像中的电动车目标进行快速检测和分类。当检测到电动车进入电梯时，系统会触发声光报警，并通过用户界面实时显示检测结果。数据统计模块则对检测数据进行多维度分析，生成统计图表，帮助用户了解电动车入梯的频率、时间段和位置分布等信息。用户界面模块提供直观的操作界面，允许用户查看实时检测画面、历史记录和统计报表，并支持远程监控和管理。通过多线程处理和实时检测，系统能够在保证用户界面响应的同时，高效处理大量数据，并提供数据可视化和检测记录功能，为电梯安全管理提供了高效可靠的解决方案。

检测位置热力图

本图表展示了智能车辆检测系统在不同位置的检测频率分布情况。从图中可以看出，某些区域的检测频率较高，而其他区域则相对较低。这种差异可能与实际场景中车辆的密集程度有关。例如，在交通繁忙的区域，由于车辆数量较多，因此检测到的概率也更高；而在人迹罕至的地方，即使有车辆经过，也可能因为缺乏参照物而被忽略掉。

二、类别分布比例与数量

这两个部分分别展示了不同类型的目标（如婴儿车、电动车、自行车、行人和轮椅）在总样本中所占的比例以及各自的绝对数量。其中，“类别分布比例”饼状图直观地反映了各类别之间的相对大小关系；“类别检测数量”柱状图则清晰地列出了每种类型的具体数值。通过对比这两组数据，可以更好地理解各个类别的流行程度及其在实际应用中的重要地位。

三、各类型检测数量趋势

折线图描绘了五种主要目标随时间变化的检测数量走势。从中可以发现，某些类别的增长速度较快，显示出其在市场上的强劲势头；相反，有些类别则呈现出波动甚至下降的趋势，暗示着它们可能正面临挑战或衰退的风险。此外，还可以观察到某些特定时间段内的显著变化，这可能是由外部因素（如政策调整、经济环境变化等）所导致的。

四、检测框大小分布

箱形图详细描述了不同尺寸范围的检测框在整个数据集中的出现频率。横轴代表不同的目标类别，纵轴表示检测框的大小范围。通过观察箱子的高度和宽度，可以判断出哪些尺寸的检测框更常见于哪些特定的目标类型。这对于优化算法以提高对小目标的敏感性和准确性具有重要意义。同时，也可以帮助工程师们根据实际情况选择合适的参数设置来适应不同的应用需求。