随着城市化进程的加快，电动车在城市出行中扮演着越来越重要的角色。然而，电动车进入电梯入户充电存在巨大的安全隐患，容易发生爆炸并引发火灾，因此电动车在电梯入户充电检测场景中的安全性和效率备受关注。本文提出了一种基于“AI+边缘计算”的实时电动车识别系统，以应对电动车在电梯内带来的安全隐患。通过改进的YOLOv8深度学习模型和国产边缘计算设备RKNN3588s，本系统实现了电动车在电梯内的高效精准检测。自建数据集上的实验结果显示，模型的精确率达96.5%，召回率为86.3%，平均精度均值（mAP@0.5）为86.5%。该系统不仅提升了电梯内的安全监控水平，减少了人工监控成本，还为物业管理和电梯制造公司提供了可靠的技术解决方案，具有广阔的应用前景。