本文是一篇管理工程论文，本文针对社区治理中的两种常见的违规事件（车辆占用消防车道、电动车违规进电梯）利用深度学习算法提出了解决模型，并对原有模型针对其在特定场景中的问题进行了改进，以达到期望的效果。
第1章绪论
1.1研究背景
随着城市化进程的快速推进和社会经济的繁荣发展，城市社区已逐渐成为人们居住和生活的核心区域。作为城市的基石，社区不仅为居民打造了安全舒适的居住环境，更在推动社会和谐、增强邻里互动以及提供多元化服务等方面发挥着不可或缺的作用。然而，伴随着城市扩张和人口增长，社区治理也面临着前所未有的挑战，其中社区违规事件的频发尤为引人关注。
社区违规事件包括但不限于破坏社区秩序的不友善行为、高空抛物、乱扔垃圾、噪音扰民、乱停乱放、占用消防通道、破坏公共设施等，其中电动车违规进电梯和机动车违规占道等行为，不仅扰乱了社区的公共秩序，损害了社区的整体形象，更重要的是带来了严重的安全隐患[1]。这些隐患可能阻碍紧急救援，妨碍消防车辆的通行，甚至因电动车在家中充电而引发火灾等灾难性后果，如2024年2月23日南京雨花台区明尚西苑6栋因电动车起火引发火灾，事故共造成15人遇难，44人不同程度受伤的重大人员伤亡。尽管国家已出台相关政策法规，如《高层民用建筑消防安全管理规定》，2024年2月26日，济南市出台《关于电动自行车违规停放充电法律责任的通告》等，明确了电动车不能进入电梯、不能在家中充电等，并设定了相应的处罚措施，但在实际生活中，这些违规行为仍时有发生。
传统的社区违规事件检测方式主要依赖人工巡逻和视频监控，但这些方法受到人力资源有限、巡查不稳定等因素的影响，效果并不尽如人意[2]。此外，传统方法还存在准确率低、效率低下、盲区多、人为干扰、人力成本高昂、实时性差等诸多弊端，难以满足现代社区管理的实际需求。因此，迫切需要探索一种高效、准确且自动化的社区违规事件监测方法，以提升社区管理的水平和效率。
1.2研究意义
本文的研究工作对于社区治理和居民安全具有重要意义。通过应用基于YOLOv5改进的Gatf-YOLOv5方法和基于EfficientDet改进的Scnl-EfficientDet方法，本文旨在通过优化、完善智慧社区管理平台，提高对社区中常见的电动车违规进电梯和机动车违规占道两种场景中违规行为检测的解决能力。
对于电动车违规进电梯问题，Gatf-YOLOv5方法有效解决了模型体积大、难以应用于嵌入式终端的问题，同时优化了特征提取和模型结构，提高了在复杂环境和部分遮挡时的目标检测性能。这不仅能够准确识别电动车进电梯的违规行为，还能减少误报和漏报的情况，为社区治理提供了有力支持。
对于机动车违规占道问题，Scnl-EfficientDet方法通过优化anchors生成、改进训练过程、损失函数和特征融合网络等方面，提高了在车辆密集和环境因素干扰下的目标检测准确率。这能够及时发现并处理车辆违规占用消防车道的情况，保障社区道路、消防通道的畅通无阻，为紧急救援提供便利。
此外，本文的研究工作还为深度学习在社区治理等实际应用场景中的推广和应用提供了有益的探索和参考。在智慧社区管理平台中，通过利用人工智能技术对社区治理中的违规行为进行全天候24小时不断的监测和识别，本文能够提高社区治理的效率和质量，减轻人力和物力负担。同时，这同样有助于提高社区居民的生活品质和安全感，为构建和谐、安全的社区环境贡献力量。
第2章相关技术与B社区违规事件现状分析
2.1智能检测相关技术
2.1.1卷积神经网络
卷积神经网络的基本结构如下图2-1所示。
（1）输入层
卷积神经网络（CNN）的起始点是输入层，其主要任务是有效地接收和预处理原始的输入数据，以确保网络的其他部分能够顺利地进行特征学习和分类任务。在处理涉及图像的任务时，这一层通常直接处理二维或三维的图像数据矩阵。
数据接收：输入层是数据的入口点，负责接收各种形式的原始数据，如图像、声音信号等。对于图像而言，这意味着接收由像素值组成的二维或三维矩阵。这些像素值反映了图像在特定位置的色彩和亮度信息。
数据预处理：在数据被送入网络的更深层次之前，输入层可能会执行一些关键的预处理步骤。这些步骤可能包括归一化（将数据调整到特定范围，如0到1之间）或去均值化（从每个像素值中减去整个数据集的均值），以改进网络的训练动态和性能。这些操作有助于减少数据中的冗余和量纲差异，使网络更容易学习到有用的特征。
2.2 B社区违规事件现状分析
2.2.1B社区违规事件现状
社区违规事件通常指涉及违反社区安全管理规定、损害社区秩序和公共利益的行为。这些违规行为可能触犯国家法律法规，或者违反社区内部的规章制度。社区违规事件包括但不限于破坏社区秩序的不友善行为、高空抛物、乱扔垃圾、噪音扰民、乱停乱放、占用消防通道、破坏公共设施等等。本文主要对电动车违规进电梯和车辆占用消防车道两类社区违规事件进行分析。
电动车违规进电梯则是近些年随着电动车使用频率增加而逐渐暴露出来的一个社区管理问题。电动车由于其便捷性、经济性，在国内尤其是城市中得到了广泛的应用。但由于电动车的特性，如体积较大、电池有潜在的安全隐患等，它并不适宜进入居民楼的电梯。然而，在B社区中，由于缺乏专门的停放区域或是楼下停车位常常不足，许多电动车车主选择将车辆开入电梯并停放在楼道或家中。这不仅增加了电梯的使用压力，还可能引发火灾、电击等安全事故。
车辆占用消防车道是一个尤为引人关注的违规事件。消防车道是设计用来确保消防车及时、迅速地进入社区进行救援的专用通道。在紧急情况下，任何延误都可能导致生命和财产的严重损失。然而，在B社区中，消防车道常常被私家车、快递车辆、装修工程车等非法停放，从而导致消防车道变得不畅通甚至完全堵塞。有时候，这些车辆的车主因为短时间的方便或是找不到合适的停车位而选择在消防车道上停车，忽视了这种行为可能带来的严重后果[21]。
车辆占用消防车道和电动车违规进电梯是当前社区管理中亟需关注的两大违规事件。这些事件在一定程度上反映了社区管理的不足，也突显了对公共安全意识的缺失。为了维护社区的和谐与安全，这些问题亟需得到有力的解决和整治。
第3章 电动车违规进电梯智能检测方法 ...................... 26
3.1 YOLOv5 算法原理和模型框架 ............................ 26
3.1.1 输入端 ............................. 28
3.1.2 主干网络 ............................... 28
第4章 机动车违规占道智能检测方法 ......................... 55
4.1 EfficientDet 模型 ................................ 55
4.1.1 主干网络 EfficientNet ....................... 55
4.1.2 BiFPNlayer ........................... 57
第5章 智慧社区管理平台应用 ............................. 71
5.1 平台功能设计 .............................. 71
5.2 平台布署设计 .................................. 72
5.3 电动车进电梯应用 ............................ 73
第5章智慧社区管理平台应用
5.1平台功能设计
智慧社区管理平台是一个基于互联网、物联网、大数据等技术的智能化管理平台，通过整合社区内的各类资源和服务，来提高社区管理的智能化水平，为社区居民提供更便捷、更安全、更智能的生活体验。该平台可以解决传统社区管理中存在的诸多问题，如信息不透明、沟通不畅、服务不及时等。通过智慧社区管理平台，社区管理者可以实时了解社区内的各种情况，包括人员流动、设施使用、违规行为监测等，从而做出更加精准和高效的决策。
该平台的主要功能有：
电动车违规进电梯监测功能：该功能通过安装在电梯内部的AI摄像头或传感器，对进入电梯的人员和载具进行实时识别和监测。一旦检测到有电动车进入电梯，系统会立即触发报警机制，通过声音、闪光或显示屏等方式提醒电梯内的人员和社区管理人员，并强制不关电梯安全门，同时，该功能还可以将报警信息实时上传到智慧社区管理平台，管理人员可以通过手机APP或电脑端查看报警详情，并采取相应的处理措施，如远程锁定电梯门、远程喊话、通知安保人员现场处理等。这不仅可以及时发现和制止电动车违规进电梯的行为，还可以避免安全事故的发生，保障居民的生命财产安全。通过对电梯内的全面监控，可以提高居民的安全意识和文明素养，促进社区的和谐稳定。
机动车违规占道监测功能：该功能通过安装在关键区域的监控摄像头，结合图像识别和人工智能技术，对社区内的机动车停放行为进行实时监测和识别。一旦发现有机动车违规停放在非指定区域或占用了消防通道、人行道等禁止停车的区域，系统会立即触发报警机制，并通过声音、短信、APP推送等方式提醒车主和管理人员。同时，该功能还可以将违规车辆的信息（如车牌号、停放时间等）实时上传到社区管理平台，管理人员可以通过平台对违规车辆进行记录、查询和处理。对于严重违规或多次违规的车辆，管理人员可以采取相应的处罚措施，如罚款、拖车等，以确保社区内的交通秩序和公共安全。该功能还可以提供数据分析功能，对社区内的机动车停放情况进行统计和分析，为管理人员提供科学依据和决策支持，以便更好地规划和管理社区内的停车资源。
第6章总结与展望
6.1工作总结
本文针对社区治理中的两种常见的违规事件（车辆占用消防车道、电动车
