Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能
电动车智能检测与违规预警
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能。 它的用途是：电动车智能检测与违规预警 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/smart-e-bike-detection-skill-电动车智能检测技能-x-7/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'检测园区入口通道的电动车违规停放'，它会实时分析摄像头画面，识别出电动车后自动计数并标记违规位置，同时向管理员发送告警通知。
介绍
该技能解决的是园区、社区、单位等禁行区域内电动摩托车/电动车违规停放和行驶的监管难题。传统人工巡查效率低、易遗漏，无法实现24小时不间断监控，而该技能通过计算机视觉自动识别违规行为，替代人工值守，提升安全管理效率。
使用方式很简单：接入摄像头视频流或上传图片后，技能会实时检测画面中的电动车，并自动计数违规停放或行驶的次数。一旦检测到违规行为，它会立即触发预警通知，支持对接第三方告警系统或直接推送消息给管理人员。整个过程无需人工干预，全天候自动运行。
适合园区物业管理者、社区安全负责人、单位安保团队以及智能安防系统集成商使用。尤其适用于需要严格管控电动车进入的场所，如办公楼大堂、地下车库、学校操场、公园步道等，帮助快速发现并处理违规行为，减少安全隐患。
建议使用时确保摄像头覆盖区域光线充足、无大面积遮挡，以提升检测准确率。同时，可结合其他安防系统联动，如自动广播提醒或通知保安现场处理。如需统计长期违规数据，建议定期导出违规记录用于分析治理效果。
核心特点
相比通用目标检测方案，该技能专门针对电动车细分类别优化，并内置违规计数和预警触发逻辑，开箱即用，无需额外开发告警规则。
注意事项
不适合检测非电动车（如自行车、摩托车）或行人，且依赖摄像头画面质量，强逆光或低光照环境下准确率可能下降。
常见问题
支持哪些摄像头型号？
支持标准RTSP视频流和图片上传，兼容主流网络摄像头和监控平台。
检测准确率有多高？
在标准光照和清晰画面下，准确率可达95%以上，具体受摄像头角度和遮挡影响。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/smart-e-bike-detection-skill-电动车智能检测技能-x-7/raw/index.md 读取 Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/smart-e-bike-detection-skill-电动车智能检测技能-x-7/raw/index.md（查看排版版本）