电动车进入电梯上楼充电，易引发火灾等严重安全事故；而在电梯内吸烟，不仅影响他人健康，烟雾也可能干扰电梯设备正常运行。传统的人工监管方式难以做到全方位、实时化监督，因此，构建电梯公共安全智能监管系统，利用先进技术实现对电动车闯入和吸烟行为的自动识别与管控，具有重要的现实意义。在电梯轿厢内顶部安装高清摄像头，确保能够清晰拍摄到电梯轿厢内的全貌，包括电梯门入口、乘客活动区域等。摄像头需具备宽动态范围功能，以适应电梯内光线变化，保证在不同光照条件下都能获取高质量图像。配备烟雾传感器，用于检测电梯内是否存在烟雾。烟雾传感器应具有高灵敏度，能够快速响应极少量烟雾的出现。同时，可考虑安装红外人体感应传感器，辅助判断电梯内是否有人，以优化系统运行逻辑，避免误判。在电梯机房或附近合适位置安装边缘计算网关。该设备具备强大的计算能力，能够对摄像头采集的视频流以及传感器数据进行实时处理。采用深度学习推理引擎，在本地对图像进行分析，识别电动车和吸烟行为，减少数据传输延迟，提高识别的实时性。对摄像头采集的视频数据进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，以提高图像质量，便于后续的识别算法更好地工作。同时，对传感器数据进行校准和初步分析，确保数据的准确性和可靠性。

　　在物业管理中心的服务器上搭建数据库，用于存储电梯运行数据、识别结果、告警记录等信息。采用关系型数据库（如 MySQL）和非关系型数据库（如 MongoDB）相结合的方式，对结构化数据（如设备状态、告警时间等）和非结构化数据（如视频片段）进行分类存储，便于数据的查询、统计和分析。通过大数据分析技术，对长期积累的电梯运行数据和识别结果进行深入挖掘。分析电动车闯入和吸烟行为的发生规律，如发生时间、楼层分布等，为制定针对性的管理策略提供数据支持。同时，利用机器学习算法不断优化识别模型，提高识别准确率。当系统检测到电动车进入电梯时，立即触发告警机制。通过声光报警器在电梯轿厢内发出警报，提醒乘客禁止电动车进入电梯。同时，系统向电梯控制系统发送指令，阻止电梯关门运行，直至电动车离开电梯。告警信息也会实时发送到监控中心和移动端应用，通知物业管理人员及时处理。烟雾传感器实时监测电梯内的烟雾浓度，当烟雾浓度超过设定阈值时，系统初步判断可能存在吸烟行为。同时，利用图像识别技术对摄像头拍摄的视频进行分析，识别是否有人手持香烟、做出吸烟动作等行为特征。通过烟雾检测和行为分析的双重验证，提高吸烟行为识别的准确性。一旦确定有人在电梯内吸烟，系统立即发出告警通知，在电梯轿厢内通过语音提示禁止吸烟，并在监控中心和移动端应用上推送告警信息。同时，系统自动记录吸烟行为发生的时间、地点、视频片段等信息，以便后续进行追溯和处理。物业管理人员可以根据记录的信息，对违规人员进行教育和处罚。

　　利用大数据分析技术，对历史数据进行趋势分析，预测电动车闯入和吸烟行为在未来一段时间内的发生概率和趋势。通过分析不同时间段、不同楼层的违规行为变化情况，帮助物业管理人员提前制定防范措施，合理安排巡查力量，提高管理效率。通过实时准确地识别电动车闯入和吸烟行为，并采取相应的管控措施，能够有效降低电梯内火灾等安全事故的发生风险，保障居民的生命和财产安全。自动化的监管系统大大减少了人工巡查的工作量，提高了管理效率。物业管理人员可以通过监控中心和移动端应用实时了解电梯的运行状态和安全情况，及时处理异常事件，节省了人力和时间成本。通过预防电梯安全事故的发生，减少了因事故导致的电梯维修、赔偿等费用。同时，合理的设备选型和系统架构设计，降低了系统的能耗和维护成本，为物业管理公司带来长期的经济效益。在电梯轿厢内集成智能语音交互设备，当系统检测到电动车闯入或吸烟行为时，不仅通过声光报警，还可利用智能语音直接与违规人员对话，清晰告知其行为违规及可能造成的危害，引导其纠正行为。同时，乘客也能通过语音指令查询电梯运行状态、故障报修等，提升乘梯便捷性与互动体验。