基于YOLOv3的骑行人员头盔佩戴识别系统设计与实现
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【摘要】 为解决道路电动车骑行人员头盔佩戴检测能力缺失的问题，设计了一种基于神经网络的头盔佩戴识别系统，采用改进型YOLOV3算法，在主网络后增加残差结构提高了位置与类别的识别精度，同时设计了GUI应用界面，便于应用测试。实验结果表明，在稀疏和中等密度道路场景下，头盔佩戴的平均识别准确度（mAP）大于90%，在单人场景下mAP大于95%，较传统神经网络算法在精度上有较大提升，为非机动车骑行人员头盔佩戴的自动化识别提供了一个可行的途径，具有较好的应用前景。（剩余2119字）
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