【不戴头盔还看手机！女子#骑车集齐所有危险要素撞断5颗牙#】

朝阳网警 2020-06-30 10:21:43

#平安法治2020#近日，江苏扬州高邮发生一起电动车追尾停在路边的货车的事故。警方认定，骑车女子没有佩戴安全头盔，骑行时低头看手机，没能及时避让前方违停的货车，导致被撞断5颗牙齿、嘴唇撕裂。事故在进一步处理中。#温馨提示# ：不戴头盔，危险！低头看手机，危险！荔直播的秒拍视频

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骑车不戴头盔识别检测系统通过GPU深度学习技术，骑车不戴头盔识别检测系统针对行驶在马路上的骑摩托车、骑自行车、骑电动摩托车等未戴头盔的行为进行抓拍，骑车不戴头盔识别检测系统可以不经过人为干预自动对上述违规行为进行自动抓拍识别，骑车不戴头盔识别检测系统大幅度提升后台监控人员工作效率，降低因人为因素产生的误报漏报现象。骑车不戴...

骑车不戴头盔智能识别抓拍系统利用先进的机器视觉技术，骑车不戴头盔智能识别抓拍系统通过现场路口监控摄像头接入4-8路代替传统的人工巡逻，实现对骑车人是否佩戴头盔的实时监测。覆盖多个重要路口，确保监控范围广泛且全面。为了确保系统能够及时发现未佩戴头盔的骑车人，每路摄像头附近都安装了一套语音提醒装置。当AI算法检测到有骑车人未佩戴头盔时，装置会立即发出清晰、响亮的语音提醒，引导骑车人及时佩戴头盔，确保自身安全。

骑电动车不戴头盔识别抓拍系统基于神经网络人工智能视觉算法，骑电动车不戴头盔识别抓拍系统利用安装的摄像头或已有的监控设备对道路上的骑电动车的人员进行实时视频监控。骑电动车不戴头盔识别抓拍系统通过摄像头扫描，并利用人工智能视觉算法识别出骑电动车的人员是否戴头盔。一旦系统发现骑电动车人员没有戴头盔，系统将立即抓拍图像，并通过网络回传到后台系统平台，同时通过现场语音告警提醒骑车人员戴好头盔，以提升道路交通安全意识。

摘要：本文介绍了两个电动车头盔检测数据集：1) TWHD数据集包含5026张图片，标注了15348个戴头盔、7876个未戴头盔和16759个双轮车目标；2) 国内道路数据集包含5255张图片，标注了4926个戴头盔、4221个未戴头盔和8158个双轮车目标。两个数据集均包含三类标注（头盔/未戴头盔/双轮车），数据来源包括开源数据集和网络爬取图像，可用于电动车头盔检测算法开发。

骑车不戴头盔识别检测系统通过GPU深度学习技术，骑车不戴头盔识别检测对行驶在马路上的骑电动摩托车等未戴头盔的行为进行抓拍，不经过人为干预自动对上述违规行为进行自动抓拍识别。骑车不戴头盔识别检测系统技术上采用 Tesnorflow+TensorRT推理组合，精度高速度快更实用。深度学习应用到实际问题中，一个非常棘手的问题是训练模型时计算量太大。为了加速训练，TensorFlow可以利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。TensorFlow可以通过td.device函数来指定运行每个操作的设备，这个设备可以是

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