摘要

随着城市化进程的加速和电动车的普及，交通安全问题日益突出，其中电动车驾驶者未佩戴头盔的行为成为导致交通事故伤亡的重要原因。传统的交通管理方法依赖人工巡检，效率低下且难以实现大规模监管。计算机视觉技术的发展为自动化识别提供了可能，深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）在目标检测领域表现优异。基于此，本研究提出一种基于YOLO（You Only Look Once）算法的电动车头盔佩戴识别系统，通过实时视频流分析检测骑行者是否佩戴头盔，从而辅助交通执法和提高道路安全水平。该系统结合大规模数据集训练，优化模型性能，确保高精度和实时性，适用于复杂交通场景。

本研究采用改进的YOLOv5模型作为核心检测框架，结合迁移学习技术提升小样本数据的训练效果。系统输入为道路监控视频或移动设备拍摄的影像，输出检测框及佩戴状态分类结果。技术实现上，采用PyTorch框架搭建网络，利用数据增强手段解决样本不均衡问题，并通过非极大值抑制（NMS）优化检测框重叠现象。系统功能包括实时检测、违规记录存储及统计报表生成，支持API接口扩展至交通管理平台。实验表明，该系统在自建数据集上达到95.2%的准确率，优于传统检测方法，具备实际部署价值。

数据表

检测记录数据表

系统运行过程中产生的头盔检测结果存储于该表，包含时间戳、坐标信息及分类状态，结构如表3-1所示。

违规事件数据表

记录未佩戴头盔的违规事件，用于后续执法分析，结构如表3-2所示。

模型训练日志表

记录训练过程中的超参数和性能指标，用于模型优化回溯，结构如表3-3所示。

博主介绍：

🎓 计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
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系统介绍：

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功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

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项目案例参考：

最后再唠叨一句：

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