騎車不戴頭盔識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)通過GPU深度學(xué)習(xí)技術(shù)，燧機(jī)騎車不戴頭盔識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)針對(duì)行駛在馬路上的騎摩托車、騎自行車、騎電動(dòng)摩托車等未戴頭盔的行為進(jìn)行抓拍，騎車不戴頭盔識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)可以不經(jīng)過人為干預(yù)自動(dòng)對(duì)上述違規(guī)行為進(jìn)行自動(dòng)抓拍識(shí)別，騎車不戴頭盔識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)大幅度提升后臺(tái)監(jiān)控人員工作效率，降低因人為因素產(chǎn)生的誤報(bào)漏報(bào)現(xiàn)象。騎車不戴頭盔識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)技術(shù)上采用 Tesnorflow+TensorRT推理組合，精度高速度快更實(shí)用。

隨著社會(huì)的發(fā)展和人們生活水平的進(jìn)步，大家對(duì)于出行安全人員遵守交通規(guī)則，從自身做起，避免因?yàn)檫`規(guī)行為發(fā)生嚴(yán)重的交通事故。而戴頭盔是騎行者遇到危險(xiǎn)時(shí)的最后一道防線。 據(jù)統(tǒng)計(jì)交通事故中約 80%為顱腦損傷致死，有關(guān)研究表明，正確佩戴安全頭盔能夠?qū)⒔煌ㄊ鹿仕劳鲲L(fēng)險(xiǎn)降低 60%~70%。而在真實(shí)的生活當(dāng)中，戴安全頭盔卻沒有引起大家足夠的重視，并且傳統(tǒng)的安防監(jiān)控手段又沒有辦法及時(shí)對(duì)違規(guī)不戴安全頭盔行為進(jìn)行預(yù)警。

燧機(jī)騎車不戴頭盔識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)通過道路上已有監(jiān)控?cái)z像頭，騎車不戴頭盔識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)行駛在馬路上的騎電動(dòng)以及自行車沒有按照交通規(guī)則要求佩戴頭盔的不文明行為的進(jìn)行自動(dòng)抓拍存檔預(yù)警。騎車不戴頭盔識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)通過這種形式，來(lái)提醒當(dāng)事人駕需佩戴安全頭盔乘電動(dòng)自行車，通過AI技術(shù)手段大幅度提高出行人員的人身安全。