Advertisement

一种用于检测摩托车驾驶员是否佩戴头盔的方法、装置及系统。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
一种用于检测摩托车驾驶员是否佩戴头盔的技术方案，包括一种检测装置以及与之相关的系统。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 检测摩托车驾驶员未佩戴头盔的方法、装置及系统.pdf
    优质
    本文介绍了一种用于识别摩托车驾驶员是否佩戴安全头盔的技术方案，包括方法、硬件设备和整体系统设计。 本段落档介绍了一种检测摩托车驾驶员是否佩戴头盔的方法、装置及系统。
     
  • 摩托车及自行车头盔监测数据集
    优质
    该数据集包含丰富的摩托车和自行车头盔使用情况的监测记录，旨在研究道路安全、提升骑行者保护措施。 摩托（包含自行车）头盔监测数据集包含了499张骑行状态下的头盔图片。
     
  • 基于YOLOv4的头盔佩戴安全检测识别
    优质
    本研究采用YOLOv4模型进行优化，旨在开发高效准确的头盔佩戴检测系统，保障骑行者和行人的交通安全。 该内容包含如何训练及测试的代码，并使用一个安全帽数据集以及训练模型进行YOLO目标检测和跟踪。数据集中包括两个类别：person 和 hat，共有8000多张标注好的图片，标签格式有两种分别为txt和xml格式。
     
  • 毕业设计-电动自行车头盔佩戴检测系统的深度学习实现(YOLOv5_DeepSORT头盔检测).zip
    优质
    本作品为一款基于YOLOv5和DeepSORT算法的电动自行车头盔佩戴检测系统，旨在通过深度学习技术提高骑行安全。该系统能够准确识别并跟踪佩戴状态，有效减少交通事故风险。 毕业设计：基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统——采用YOLOv5_DeepSORT进行头盔检测。
     
  • 基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统的毕业设计
    优质
    本作品为毕业设计项目，致力于开发一套基于深度学习技术的电动自行车头盔佩戴自动检测系统，旨在提升骑行安全。通过AI算法识别骑乘者是否正确佩戴头盔，提供实时反馈与警示，助力减少交通事故伤害风险。 【作品名称】：基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统【毕业设计】 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 确保设备使用Windows10 64位操作系统进行以下操作，其他操作系统请自行下载对应版本的软件。 3.1 软件安装 3.1.1 集成开发环境安装与配置 （1）程序所使用的集成开发环境为Visual Studio Code，可以下载最新版本使用。 （2）需安装Code Runner插件，并确保其是最新版本。 数据库安装与配置 （1）请下载MySQL v5.7版本而非v8.0版本的数据库。 （2）设置root用户密码为123456 3.1.3 编程语言安装 （1）程序所使用的编程语言为Python，建议使用Anaconda进行下载和配置，请选择对应于Windows 64位操作系统的Python v3.7版本。
     
  • 《毕业设计》——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统.zip
    优质
    本项目为一款基于深度学习技术开发的电动自行车头盔佩戴检测系统。该系统通过分析视频或图像数据，智能识别骑行者是否正确佩戴安全头盔，旨在提高道路使用者的安全意识和防护水平。 我花了许多时间整理出一份真实且实用的毕业设计实战成果，内容详尽丰富。这份资料不仅适用于进行毕业设计，还可以作为学习技能或工作中参考的重要材料。 如果您购买了我提供的任一付费资源后，请通过平台私信联系我以获取其他相关免费资源。
     
  • 基于深度学习YOLOv8和PyQt5的电动车头盔佩戴实时检测及智能监管系统方案
    优质
    本项目提出了一种结合深度学习模型YOLOv8与Python图形库PyQt5的创新解决方案，旨在实现对电动自行车骑乘者头盔佩戴情况的实时监控与智能化管理。通过高效准确的目标识别技术，该系统能够有效提升公共安全，并辅助交通管理部门进行有效的监管和教育工作。 在许多非机动车交通事故中，未佩戴头盔是造成驾驶人受伤或死亡的主要原因。检测并惩处此类骑手对于降低道路交通事故的严重性以及保障人们的生命财产安全具有重要意义。 随着深度学习与目标检测技术的发展，越来越多基于深度学习的智能系统被应用于交通识别场景之中。因此，本段落研究并设计了电动车头盔佩戴实时检测系统，该系统能够辅助交管部门对非机动车进行监管，并且具备一定的现实意义和实用价值。 最终实现了基于YOLOv8+PyQt5的电动车头盔佩戴检测算法，此算法在实时性和准确性方面都达到了较高的水平。实验结果显示，相较于其他模型，YOLOv8将头盔佩戴类别的平均精确度提升至了84.3%，精确率也提高了到83.5%。 此外，由于其对小目标的显著识别优势，不仅加快了检测速度还增强了检测效果，从而提升了电动车头盔佩戴检测的整体效率，并为交通系统提供了更迅速且有效的解决方案。
     
  • 电动车骑行头盔佩戴数据集
    优质
    该数据集收集了大量关于电动车骑行者佩戴头盔行为的真实场景信息，旨在通过分析骑行者的实际使用情况来推动交通安全研究和智能穿戴设备的发展。 需要对1504张图片中的电动车和头盔进行手工标注，这些数据可以直接用于训练模型。
     
  • 基于Yolov5算法的电动车头盔佩戴识别检测系统（含源码、模型及评估曲线）.7z
    优质
    本项目提供一个基于YOLOv5算法的电动车骑乘人员头盔佩戴情况识别与检测系统，包含完整源代码、训练好的模型以及性能评估曲线图表。 1. 基于Yolov5算法实现的电动车头盔佩戴识别检测项目包括源码、模型文件及评估指标曲线。 2. 该项目包含训练过程中的loss（损失值）下降曲线、Recall（召回率）曲线和precision（精确度）曲线，以及mAP等评估指标的展示。 3. 模型经过了200次迭代优化，拟合效果较好。 4. 当前模型能够识别两个类别：“头盔”和“人头”。 如有相关使用问题，可以留言与博主沟通。