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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(shù)，對大量電動車騎行者佩戴頭盔與未佩戴頭盔的圖像數(shù)據(jù)進行訓練，精準提取騎行者頭部區(qū)域的特征以及頭盔的形狀、顏色、位置等信息。借助道路監(jiān)控攝像頭、小區(qū)門口攝像頭等設(shè)備，對電動車騎行者進行實時監(jiān)測，一旦檢測到未佩戴頭盔的情況，立即發(fā)出警報并記錄相關(guān)信息，可用于交通管理部門進行安全教育與執(zhí)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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在智慧交通管理中，電動車未佩戴頭盔識別算法可有效監(jiān)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(yǎng)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(yōu)化交通秩序，保障騎行者的生命安全。
智慧社區(qū)內(nèi)，該算法可在社區(qū)出入口及周邊道路進行監(jiān)測。加強對社區(qū)居民電動車騎行安全的管理，提高社區(qū)交通安全水平，營造安全和諧的社區(qū)交通環(huán)境，減少社區(qū)內(nèi)交通事故引發(fā)的糾紛與損失。
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(jiān)控。培養(yǎng)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(wěn)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。
智慧安防領(lǐng)域內(nèi)，電動車未佩戴頭盔識別可在城市道路等區(qū)域輔助安全管理。與其他安防監(jiān)控數(shù)據(jù)相結(jié)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(shù)據(jù)依據(jù)，維護社會公共安全。
算法可部署于本地服務(wù)器及云服務(wù)器，攝像頭接入數(shù)量無限制，且攝像頭路數(shù)與各路攝像頭所應用算法種類僅受本地服務(wù)器性能制約，同時支持在國產(chǎn)化服務(wù)器上進行部署。
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(xiàn)良好兼容，可依據(jù)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。
基于對實際業(yè)務(wù)場景的深入評估與分析，提供契合特定業(yè)務(wù)需求的定制化算法解決方案，算法定制流程：數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)標注→算法開發(fā)→算法測試→算法迭代。
為客戶提供為期一年的免費質(zhì)保服務(wù)，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(shù)支持服務(wù)。
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