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算法簡介

電動車未佩戴頭盔識別算法運用計算機視覺與深度學習技術,對大量電動車騎行者佩戴頭盔與未佩戴頭盔的圖像數據進行訓練,精準提取騎行者頭部區域的特征以及頭盔的形狀、顏色、位置等信息。借助道路監控攝像頭、小區門口攝像頭等設備,對電動車騎行者進行實時監測,一旦檢測到未佩戴頭盔的情況,立即發出警報并記錄相關信息,可用于交通管理部門進行安全教育與執法管理,以提升電動車騎行者的安全防護意識,降低交通事故中的傷亡風險。

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應用領域

智慧交通

在智慧交通管理中,電動車未佩戴頭盔識別算法可有效監管電動車騎行者的安全裝備佩戴情況。通過及時警示未佩戴頭盔的行為,促使騎行者養成佩戴頭盔的習慣,減少因頭部受傷導致的交通事故死亡率,優化交通秩序,保障騎行者的生命安全。

智慧社區

智慧社區內,該算法可在社區出入口及周邊道路進行監測。加強對社區居民電動車騎行安全的管理,提高社區交通安全水平,營造安全和諧的社區交通環境,減少社區內交通事故引發的糾紛與損失。

智慧校園

智慧校園中,針對學生和教職工的電動車騎行,通過此算法進行監控。培養師生的交通安全意識,確保校園周邊道路的安全有序,為校園的安全穩定運行提供支持,同時也可作為校園安全教育的生動案例素材。

智慧安防

智慧安防領域內,電動車未佩戴頭盔識別可在城市道路等區域輔助安全管理。與其他安防監控數據相結合,全面掌握交通參與者的安全行為狀況,為社會治安綜合治理提供數據依據,維護社會公共安全。

算法部署方式

服務器部署

算法可部署于本地服務器及云服務器,攝像頭接入數量無限制,且攝像頭路數與各路攝像頭所應用算法種類僅受本地服務器性能制約,同時支持在國產化服務器上進行部署。

邊緣端部署

在邊緣端進行部署時,能夠與算能、瑞芯微等類型的邊緣計算盒子實現良好兼容,可依據客戶的特定需求開展定制化部署工作,以充分滿足不同應用場景下的多樣化需求。

算法定制方式

算法如何定制

基于對實際業務場景的深入評估與分析,提供契合特定業務需求的定制化算法解決方案,算法定制流程:數據采集→數據標注→算法開發→算法測試→算法迭代。

算法售后服務

為客戶提供為期一年的免費質保服務,包括與客戶需求進行算法升級工作;提供每周 7 天、每天 24 小時的全天候技術支持服務。

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