在印度，人们因两轮车事故、行人过错和其他人因乘坐两轮车的人的粗心大意而受伤，其中大多数是致命的，原因是没有戴头盔。 最近世界卫生组织进行了一项调查，发现全世界每年有130万人因事故死亡，全世界约有20-5000万人因不戴头盔而受伤。 本文中描述的智能头盔基于一个单一的想法，即借助智能技术以某种方式强制骑摩托车时佩戴它。 本文中的头盔充当车辆的第二把钥匙，进而提高安全性。 除非人戴头盔，否则自行车不会启动，因为戴头盔的人会从压力和光传感器向处理器发出信号。 发射器安装在头盔上，头盔是发射器，接收器安装在自行车点火系统上。 本文展示了使用硬件的输出结果。

这是头盔图片和xml文件的数据集，里面包含975张图片和数据集，可以用来训练深度学习模型，用pytorch-yolo4模型训练基本上可以达到百分之90以上的识别度，可以达到半商业化程度。

本资源是基于K210端侧平台部署头盔识别模型，资源包中包含已经训练好的kmodel格式的模型文件，可以直接部署到K210平台，同时还提供了课程设计报告pdf版以及答辩ppt

包含摩托车、电动车骑手头盔700+标注数据集数据集，VOC格式，可转成XML格式。

此代码包含了电车戴头盔数据集（数据集从biying，baidu，google获取，本人手动标注）。训练完成后，可对戴头盔和不戴头盔的的图片进行头盔检测。并使用了PyQT编写了GUI界面，可通过可视化操作读取图片信息并对是否戴头盔进行检测。

电动车头盔佩戴检测数据集，VOC标签，764张图像

该课题为基于matlab的安全帽，头盔检测系统。考虑到头盔是穿戴于头部 ，因此先进行人脸定位，定位到人脸以后，去寻找安全帽，定位，检测。

头盔探测器 在涉及两轮车的事故中造成严重伤害或死亡的主要原因之一是骑手没有戴头盔。 警察手动检查骑手是否正在使用头盔是目前唯一可用的方法，因此需要一种能够自动检测骑手是否戴着头盔的系统。 如果骑手不戴头盔，该系统还可以用来防止骑车人启动自行车 这里的主要问题是使用摄像头检测头盔，物体检测是AI难题，可能会引起一些误报和误报。 因此，相反，我们可以使用独特的图案为头盔使用基于图案的防篡改全息图贴纸。 这样就可以检测出这种模式，从而可以确认头盔的存在。 这也是一种低成本的方法，因为防篡改全息图贴纸非常便宜。 唯一的缺点是要求某些法规实施该法规。 请注意，缺乏直观的UI是由于在两轮车中实现该想法的想法，而用户则无事可做（想法是机器对机器的交互）。 它还具有一些硬件要求，包括摄像机的设置，也可以用于其他目的，例如检测事故。

如今，由于骑自行车的人没有戴头盔，因此在我们的日常生活中经常发生道路交通事故。 为了避免那些交通事故，骑自行车的人必须戴头盔。 通过佩戴，骑手们可能不得不挽救生命，直到瞬间。 这个项目是为了提高骑手的安全性。 这款智能头盔的设计旨在检测用户是否可以佩戴头盔。 头盔不仅可以检测使用者是否饮酒，还可以检测使用者是否饮酒。 如果使用者喝酒，点火开关将熄灭。 当用户戴好头盔且不酗酒时，只有点火开关亮起。即使是使用GPS和GSM发生事故的用户，也可以将位置共享给联系人。通过使用IOT，用户的数据可以发送到云中以监视活动例如戴头盔，酗酒和发生意外情况。

直升机头盔行业调研及趋势