隨著電動(dòng)車在城市交通中的普及,騎行者的安全問題日益突出。為了提高交通安全管理水平,我們提出了一種電動(dòng)車頭盔智能AI識(shí)別聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)解決方案。該方案利用先進(jìn)的識(shí)別算法,對(duì)騎行者進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,一旦檢測(cè)到未佩戴安全頭盔的人員,系統(tǒng)將立即報(bào)警,并將報(bào)警信號(hào)同步推送至管理人員,以保障交通參與者的安全。智能預(yù)警平臺(tái)不但能統(tǒng)計(jì)戴頭盔數(shù)據(jù),還能展示各種AI算法的實(shí)時(shí)報(bào)警及各種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
一、產(chǎn)品簡(jiǎn)介
“Ai頭盔識(shí)別系統(tǒng)”是一種智能識(shí)別設(shè)備,能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)電動(dòng)車騎行者的頭盔佩戴情況。通過高靈敏度的傳感器和AI算法,系統(tǒng)可以精確識(shí)別頭盔的存在,并在頭盔未佩戴或佩戴不安全時(shí)及時(shí)發(fā)出警告。
整個(gè)解決方案的主要產(chǎn)品包括:智能電動(dòng)車頭盔檢測(cè)(AI)攝像機(jī)、電動(dòng)車頭盔檢測(cè)告警燈,警告圓形喇叭、電動(dòng)車頭盔智能AI識(shí)別聯(lián)動(dòng)算法等等設(shè)備。
二、系統(tǒng)組成
該系統(tǒng)主要由以下幾個(gè)部分組成:
- 智能識(shí)別攝像頭:用于捕捉道路上的騎行者圖像,并使用先進(jìn)的圖像處理技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。
- AI算法:采用深度學(xué)習(xí)等技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)騎行者的自動(dòng)識(shí)別和頭盔佩戴狀態(tài)的檢測(cè)。
- 報(bào)警系統(tǒng):當(dāng)檢測(cè)到未佩戴安全頭盔的人員時(shí),系統(tǒng)將立即發(fā)出報(bào)警信號(hào)。
- 推送模塊:將報(bào)警信號(hào)同步推送至管理人員,以便及時(shí)采取措施。
三、識(shí)別算法原理
我們的識(shí)別算法主要基于以下步驟:
- 圖像預(yù)處理:對(duì)攝像頭捕捉到的圖像進(jìn)行噪聲去除、亮度調(diào)整等處理,以提高識(shí)別精度。
- 特征提?。豪脠D像中的特征,如顏色、紋理等,對(duì)騎行者進(jìn)行初步識(shí)別。
- 深度學(xué)習(xí)模型:使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等深度學(xué)習(xí)模型,對(duì)頭盔佩戴狀態(tài)進(jìn)行分類,識(shí)別出是否佩戴頭盔。
- 實(shí)時(shí)性優(yōu)化:通過優(yōu)化算法和計(jì)算資源,確保系統(tǒng)在實(shí)時(shí)性方面的表現(xiàn)。
四:處理流程
為了有效地檢測(cè)電動(dòng)車騎手是否佩戴頭盔,我們采用先進(jìn)的圖像識(shí)別和物體檢測(cè)技術(shù),通過實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)z像頭捕捉的畫面,利用算法自動(dòng)識(shí)別騎手是否佩戴頭盔,一旦檢測(cè)到未佩戴頭盔的情況,將立即觸發(fā)后續(xù)的告警和警示流程。
五、應(yīng)用場(chǎng)景
城市交通監(jiān)控:應(yīng)用于城市的交通監(jiān)控?cái)z像頭系統(tǒng)中,實(shí)時(shí)識(shí)別過往電動(dòng)車和摩托車駕駛員是否佩戴頭盔,違規(guī)者可以被自動(dòng)記錄并可能收到罰單。
工業(yè)安全管理:在工業(yè)區(qū)、建筑工地等需要佩戴安全頭盔的場(chǎng)所,用于確保員工遵守安全規(guī)定,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和提醒未佩戴安全頭盔的人員。
學(xué)校周邊安全提醒:在學(xué)校周邊區(qū)域安裝,用于提醒學(xué)生和家長(zhǎng)在接送孩子時(shí)應(yīng)佩戴頭盔,以此增強(qiáng)安全習(xí)慣。
交通卡口/公路監(jiān)控:在車流量較大的路口或高速公路的收費(fèi)站等卡口設(shè)置,用以自動(dòng)檢測(cè)過往騎行者是否佩戴頭盔。
共享單車/電動(dòng)車服務(wù):集成到共享單車或共享電動(dòng)車服務(wù)中,通過應(yīng)用程序提示用戶佩戴頭盔,并在啟動(dòng)前進(jìn)行頭盔佩戴檢測(cè)。
停車場(chǎng)出入口管理:在商場(chǎng)、辦公樓或公共停車場(chǎng)的出入口安裝,檢測(cè)騎行人員離開時(shí)是否佩戴頭盔,以提醒駕駛者確保安全。
智能交通系統(tǒng):作為智能交通系統(tǒng)的一部分,與其他傳感器和監(jiān)控設(shè)備集成,提供更全面的交通安全監(jiān)管。
六、實(shí)際應(yīng)用案例解析
近日,電動(dòng)車AI頭盔識(shí)別系統(tǒng)研究部署會(huì)在深圳市XX街道辦成功開啟。這是一次關(guān)于如何利用人工智能技術(shù)提升電動(dòng)車騎行安全的會(huì)議,會(huì)議主要研究了頭盔識(shí)別系統(tǒng)得應(yīng)用實(shí)例和應(yīng)用前景。
該系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)算法,能夠準(zhǔn)確識(shí)別電動(dòng)車騎行者的頭盔狀態(tài),從而判斷其是否佩戴頭盔,以此提高騎行安全。從發(fā)現(xiàn)問題,響應(yīng)問題,處理問題,事件備案的整個(gè)流程,為此我們專門研發(fā)了電動(dòng)車頭盔識(shí)別的智能預(yù)警平臺(tái),通過平臺(tái)實(shí)時(shí)報(bào)警,抓取現(xiàn)場(chǎng)圖片,形成報(bào)警前10秒及報(bào)警后10秒組成報(bào)警錄像文件,并通過短信、自動(dòng)撥打相關(guān)人員電話等移動(dòng)通知方式及時(shí)通知,并在平臺(tái)及時(shí)按社區(qū)、按街道等方式統(tǒng)計(jì)戴頭盔人數(shù)和不戴頭盔人數(shù),第一時(shí)間形成各個(gè)監(jiān)管單位未戴頭盔占總數(shù)量的百分比,從而成為上級(jí)單位考核下屬監(jiān)管的重要依據(jù)。
電動(dòng)車頭盔智能AI識(shí)別聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)解決方案具有廣泛的應(yīng)用前景和實(shí)際效果。通過先進(jìn)的圖像處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法,該系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別未佩戴頭盔的騎行者,并在檢測(cè)到異常情況時(shí)及時(shí)報(bào)警,將安全隱患降至最低。同時(shí),該系統(tǒng)還具有實(shí)時(shí)性、兼容性和高效管理等特點(diǎn),能夠?yàn)榻煌ò踩芾硖峁┯辛χС?。我們相信,隨著該系統(tǒng)的推廣和應(yīng)用,將為交通安全管理工作帶來更多便利和效益。
審核編輯 黃宇
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