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抽象头盔使用对于摩托车骑手来说至关重要，以确保其在道路上的安全。此外，执行交通法规，例如识别没有头盔的车辆并承认其车牌，有助于维护道路安全和执法。在此项目中，我们提出了一个可靠的系统，用于针对摩托车专门量身定制的头盔检测和数板识别。我们利用Yolov5对象检测模型来检测图像或视频中的摩托车，然后确定骑手是否戴头盔。如果在没有头盔的情况下检测到骑手，则系统将使用光学特征识别（OCR）识别摩托车的车牌。我们采用了基于Python的OCR库Easyocr来从车牌图像中提取文本，并将信息保存到CSV文件中以进行进一步处理。拟议的系统提供了一个全面的解决方案，以增强有关头盔使用和摩托车的车牌识别的道路安全和执行交通法规。关键字：头盔检测，板识别，摩托车安全，Yolov5对象检测，光学特征识别（OCR），Easy Orkirlible，道路安全，交通规定，执法，执法，CSV文件处理。
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