机构名称：
¥ 1.0
Madhuchhanda Dasgupta、Oishila Bandyopadhyay、Sanjay Chatterji、Kalyani [1] 任何智能交通系统都必须包括对交通规则违规行为的自动检测。在印度这样的国家，所有主要城市的人口密度都很高，摩托车是主要的交通工具之一。研究发现，大多数摩托车手在城市或高速公路上骑行时都不戴头盔。在大多数摩托车事故场景中，戴头盔可以降低摩托车手头部和严重脑部受伤的风险。现在，大多数交通和安全规则都是通过分析监控摄像头获得的交通记录来发现的。这项研究提出了一个框架，用于检测未戴头盔的摩托车上的一个或多个骑手。在建议的方法中，第一阶段使用 YOLOv3 模型来发现摩托车骑手，该模型是 YOLO 模型的增量版本，YOLO 模型是最先进的物体检测方法。在第二阶段，提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的摩托车头盔检测架构。使用交通记录测试了所建议的模型，与其他基于 CNN 的技术相比，结果显示出良好的前景。
使用人工智能进行头盔检测
主要关键词
相关文件推荐
