隨著電動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車頭盔智能AI識別聯(lián)動系統(tǒng)解決方案。該方案利用先進的識別算法，對騎行者進行自動識別，一旦檢測到未佩戴安全頭盔的人員，系統(tǒng)將立即報警，并將報警信號同步推送至管理人員，以保障交通參與者的安全。智能預警平臺不但能統(tǒng)計戴頭盔數(shù)據(jù)，還能展示各種AI算法的實時報警及各種統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

一、產(chǎn)品簡介

“Ai頭盔識別系統(tǒng)”是一種智能識別設備，能夠?qū)崟r檢測電動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)可以精確識別頭盔的存在，并在頭盔未佩戴或佩戴不安全時及時發(fā)出警告。

整個解決方案的主要產(chǎn)品包括：智能電動車頭盔檢測（AI）攝像機、電動車頭盔檢測告警燈，警告圓形喇叭、電動車頭盔智能AI識別聯(lián)動算法等等設備。

二、系統(tǒng)組成

該系統(tǒng)主要由以下幾個部分組成：

1. 智能識別攝像頭：用于捕捉道路上的騎行者圖像，并使用先進的圖像處理技術(shù)進行自動識別。
2. AI算法：采用深度學習等技術(shù)，實現(xiàn)對騎行者的自動識別和頭盔佩戴狀態(tài)的檢測。
3. 報警系統(tǒng)：當檢測到未佩戴安全頭盔的人員時，系統(tǒng)將立即發(fā)出報警信號。
4. 推送模塊：將報警信號同步推送至管理人員，以便及時采取措施。

三、識別算法原理

我們的識別算法主要基于以下步驟：

1. 圖像預處理：對攝像頭捕捉到的圖像進行噪聲去除、亮度調(diào)整等處理，以提高識別精度。
2. 特征提取：利用圖像中的特征，如顏色、紋理等，對騎行者進行初步識別。
3. 深度學習模型：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等深度學習模型，對頭盔佩戴狀態(tài)進行分類，識別出是否佩戴頭盔。
4. 實時性優(yōu)化：通過優(yōu)化算法和計算資源，確保系統(tǒng)在實時性方面的表現(xiàn)。

四：處理流程

為了有效地檢測電動車騎手是否佩戴頭盔，我們采用先進的圖像識別和物體檢測技術(shù)，通過實時監(jiān)控攝像頭捕捉的畫面，利用算法自動識別騎手是否佩戴頭盔，一旦檢測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、應用場景

城市交通監(jiān)控：應用于城市的交通監(jiān)控攝像頭系統(tǒng)中，實時識別過往電動車和摩托車駕駛員是否佩戴頭盔，違規(guī)者可以被自動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所，用于確保員工遵守安全規(guī)定，實時監(jiān)測和提醒未佩戴安全頭盔的人員。

學校周邊安全提醒：在學校周邊區(qū)域安裝，用于提醒學生和家長在接送孩子時應佩戴頭盔，以此增強安全習慣。

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站等卡口設置，用以自動檢測過往騎行者是否佩戴頭盔。

共享單車/電動車服務：集成到共享單車或共享電動車服務中，通過應用程序提示用戶佩戴頭盔，并在啟動前進行頭盔佩戴檢測。

停車場出入口管理：在商場、辦公樓或公共停車場的出入口安裝，檢測騎行人員離開時是否佩戴頭盔，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)控設備集成，提供更全面的交通安全監(jiān)管。

六、實際應用案例解析

近日，電動車AI頭盔識別系統(tǒng)研究部署會在深圳市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)提升電動車騎行安全的會議，會議主要研究了頭盔識別系統(tǒng)得應用實例和應用前景。

該系統(tǒng)通過深度學習算法，能夠準確識別電動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，響應問題，處理問題，事件備案的整個流程，為此我們專門研發(fā)了電動車頭盔識別的智能預警平臺，通過平臺實時報警，抓取現(xiàn)場圖片，形成報警前10秒及報警后10秒組成報警錄像文件，并通過短信、自動撥打相關(guān)人員電話等移動通知方式及時通知，并在平臺及時按社區(qū)、按街道等方式統(tǒng)計戴頭盔人數(shù)和不戴頭盔人數(shù)，第一時間形成各個監(jiān)管單位未戴頭盔占總數(shù)量的百分比，從而成為上級單位考核下屬監(jiān)管的重要依據(jù)。

電動車頭盔智能AI識別聯(lián)動系統(tǒng)解決方案具有廣泛的應用前景和實際效果。通過先進的圖像處理技術(shù)和深度學習算法，該系統(tǒng)能夠自動識別未佩戴頭盔的騎行者，并在檢測到異常情況時及時報警，將安全隱患降至最低。同時，該系統(tǒng)還具有實時性、兼容性和高效管理等特點，能夠為交通安全管理提供有力支持。我們相信，隨著該系統(tǒng)的推廣和應用，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