Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能
基于计算机视觉的电动车禁行区域智能检测与预警技能
安装使用
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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：基于计算机视觉的电动车禁行区域智能检测与预警技能 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-4/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。
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使用示例
“分析一下A区东门今天上午9点到10点的监控录像，看看有没有电动车违规进入步行街。”，它会调用技能处理指定时间段的视频，识别出所有电动车并标记违规事件，最后生成一份包含违规数量、时间点和截图的分析报告。或者，
对AI说：“上传这张停车场图片，检查一下消防通道有没有被电动车占用。”，它会立即分析图片，框出占道的电动车并发出预警。
介绍
本技能旨在解决园区、社区及单位内电动车违规停放或行驶带来的安全管理难题。传统的人工巡查方式效率低下、覆盖面有限且难以实现全天候监控，而该技能通过计算机视觉技术，能够自动识别禁行区域内的电动摩托车和电动车，有效填补了安防盲区。
使用时，您只需将技能接入现有的视频监控系统或上传待分析的图片，它即可对视频流或静态图片进行实时分析。系统会自动框选并识别画面中的电动车，统计违规事件的数量，并在检测到违规行为时触发预警通知，帮助管理人员第一时间响应。
该技能非常适合负责园区、社区、办公楼宇或大型单位安全管理的物业人员、安保负责人以及智慧城市项目的实施工程师。他们无需具备专业的AI知识，即可利用此技能提升管辖区域的安全管理效率和智能化水平。
建议在部署前，对监控摄像头的安装角度和清晰度进行评估，以确保最佳的识别效果。同时，可根据实际管理需求，灵活设置不同的禁行区域和预警阈值，并与现有的门禁或广播系统联动，形成完整的处置闭环。
核心特点
与通用物体检测技能相比，本技能专门针对电动车（电动摩托车/电动自行车）进行了模型优化，在复杂场景（如人群、自行车混杂）下的识别准确率更高。同时，它内置了违规计数与预警触发的工作流，开箱即用，无需用户额外编写复杂的业务逻辑。
注意事项
该技能严重依赖摄像头的图像质量，在夜间、雨雪、强光或摄像头被遮挡等恶劣条件下，检测准确率可能会下降。
常见问题
这个技能能区分电动自行车和普通自行车吗？
是的，该技能经过专门训练，能够有效区分电动自行车与普通自行车，主要依据车辆结构特征（如电池包、电机轮廓）进行识别。
支持同时接入多少个摄像头？
理论上支持多路视频流并发处理，具体并发数量取决于部署服务器的计算资源（如GPU性能）。建议根据实际场景压力进行测试和配置。
给 AI 助手的安装指引
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