共享电动车的头盔安全使用识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种共享电动车的头盔安全使用识别方法、装置及存储介质，方法包括：在检测到智能终端进行共享电动车骑行扫码时，触发头盔解锁操作；检测所述智能终端反馈的头盔佩戴拍摄信息并输入至预先训练的识别模型进行识别；若识别为已佩戴头盔则触发共享电动车解锁操作。本发明专利技术通过在检测到智能终端进行共享电动车骑行扫码时，触发头盔解锁操作；检测所述智能终端反馈的头盔佩戴拍摄信息并输入至预先训练的识别模型进行识别；若识别为已佩戴头盔则触发共享电动车解锁操作，在无需额外增加硬件投资的情况下，能让共享电动车的骑行人主动佩戴头盔，兼具头盔防盗功能，大大降低共享电动车公司的升级成本。享电动车公司的升级成本。享电动车公司的升级成本。

【技术实现步骤摘要】
共享电动车的头盔安全使用识别方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及电动车
，更具体地说，特别涉及一种共享电动车的头盔安全使用识别方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]电动自行车（简称电动车）已经是广大市民普遍使用的一种交通工具。电动车相对汽车占用车道小、经济环保、价格便宜，又比自行车高效方便、简单省力，已成为我国市民普遍使用的交通工具之一。我国电动车保有量逐年上升，2019年电动车保有量预计突破2.5亿辆。然而，随着电动车数量的增加，与之相关的交通事故日益增多。据统计，2012年至2016年，全国电动自行车主动肇事比例和致死率分别高达29.1%和22.3%。4年间，电动自行车肇事起数、死亡人数均呈逐年上升趋势，尤其是死亡人数年均增长18.21%，远高于其他出行方式，是道路交通事故死亡人数中上升速度最快的一个群体。
[0003]申请人查询了一些城市的近期数据，例如南京市，2020年全市发生涉及电动自行车交通事故共1355起，致186人死亡，1425人受伤，分别占比48.08%、37.8%和53.31%。而在涉及电动自行车的死亡事故中，90%的致死原因是头部颅脑损伤。2018年宁波市电动自行车骑行者死亡人数为387人，占事故死亡总人数的44.79%。其中，头部受伤造成的死亡占所有电动自行车死亡的88.89%。
[0004]数据表明，电动自行车骑手在道路交通事故中的死亡人数占很大比例，而不戴头盔驾驶电动自行车是造成人员伤亡的主要原因。这些触目惊心的数据促使交警部门加强了电动车的出行管理，全国范围内开始规范电动车骑行，比如强制骑行人员佩戴头盔，写入《中华人民共和国道路交通安全法》就是其中最重要的一项举措。
[0005]安全头盔能够有效保护电动车驾驶员的头部，减少驾驶员在交通事故中严重颅脑伤的发生。作为市民出行的重要途径之一的共享电动车也积极响应这一安全要求，要求骑行人在骑行共享电动车时必须佩戴头盔。但是，在实际应用中，目前市场上的共享电动车绝大部分为了防盗需要都用一根钢丝绳把头盔系在车上，给骑行人的实际使用造成了如下弊端：佩戴体验感不佳，因为佩戴者始终被一根钢丝牵扯，造成视线受阻，扭头观察困难；安全保护不到位，在发生交通事故时，一旦发生摔车后，人车分离，钢丝绳有很大概率将头盔从骑乘者头部扯开，从而起不到保护作用；易造成二次伤害，在某些角度的撞车或者摔车情况下，骑行人有一定概率被钢丝绳缠绕勒到头部甚至是颈部，造成二次伤害；防盗性能不佳，一根细细的钢丝用小钳子小剪刀就能剪断，头盔很容易失窃。
[0006]由于以上种种弊端，申请人发现在实际使用中，使用共享电动车自带头盔的比例非常低，这就使得骑行共享电动车的安全性大打折扣。为此，有必要设计一种共享电动车的头盔安全使用识别方法、装置、设备及存储介质。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种共享电动车的头盔安全使用识别方法、装置、设备及
存储介质，以克服现有技术所存在的缺陷。
[0008]为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：共享电动车的头盔安全使用识别方法，包括：在检测到智能终端进行共享电动车骑行扫码时，触发头盔解锁操作；检测所述智能终端反馈的头盔佩戴拍摄信息并输入至预先训练的识别模型进行识别；若识别为已佩戴头盔则触发共享电动车解锁操作。
[0009]进一步地，所述触发头盔解锁操作包括：对所述共享电动车的头盔锁发送解锁指令；检测到解锁反馈信息确认解锁是否成功，若是则继续否则继续发送解锁指令直至解锁成功。
[0010]进一步地，所述识别模型的训练步骤包括：将多个正常佩戴头盔的图像集作为训练集，并在所述训练集中划分设定比例作为验证集；通过深度学习框架对训练集进行训练以形成识别模型；通过验证集对所述识别模型进行验证，若验证通过则训练结束，否则增加所述训练集的样本数量进行重新训练。
[0011]进一步地，所述深度学习框架为PyTorch深度学习框架。
[0012]进一步地，所述输入至预先训练的识别模型进行识别之前还包括将头盔佩戴拍摄信息输入至头盔佩戴模型中进行识别。
[0013]进一步地，所述头盔佩戴模型的训练步骤包括：建立包含N个正常佩戴头盔和M个不佩戴头盔的人脸数据集；对所述N个正常佩戴头盔和M个不佩戴头盔的人脸数据集进行图片特征提取；采用分类器对特征提取后的所述N个正常佩戴头盔和M个不佩戴头盔的人脸数据集进行分类。
[0014]进一步地，所述若识别为已佩戴头盔则触发共享电动车解锁操作后还包括：在检测到智能终端进行共享电动车还车扫码时，确认车辆是否定位合法，若是则继续执行，否则提示车辆定位不合法；触发头盔锁定操作；在确认头盔锁定后，触发共享电动车锁车操作。
[0015]进一步地，所述触发头盔锁定操作为：检测所述智能终端反馈的头盔锁定拍摄信息并输入至预先训练的锁定识别模型进行识别。
[0016]本专利技术还提供一种共享电动车的头盔安全使用识别装置，包括：第一触发模块，用于在检测到智能终端进行共享电动车骑行扫码时，触发头盔解锁操作；检测模块，用于检测所述智能终端反馈的头盔佩戴拍摄信息；识别模块，用于将检测模块检测的头盔佩戴拍摄信息输入至预先训练的识别模型进行识别；第二触发模块，用于若识别为已佩戴头盔则触发共享电动车解锁操作。
[0017]本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的共享电动车的头盔安全使用识别方法的步骤。
[0018]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的共享电动车的头盔安全使用识别方法的步骤。
[0019]与现有技术相比，本专利技术的优点在于：本专利技术提供的一种共享电动车的头盔安全使用识别方法、装置、设备及存储介质，通过在检测到智能终端进行共享电动车骑行扫码时，触发头盔解锁操作；检测所述智能终端反馈的头盔佩戴拍摄信息并输入至预先训练的识别模型进行识别；若识别为已佩戴头盔则触发共享电动车解锁操作，在无需额外增加硬件硬件投资的情况下，能让共享电动车的骑行人主动佩戴头盔，兼具头盔防盗功能，大大降低共享电动车公司的升级成本。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图。
[0022]图2是本专利技术共享电动车的头盔安全使用识别方法流程图。
[0023]图3是本专利技术触发头盔解锁操作流程图。
[0024]图4是本专利技术中识别模型的训练流程图。
[0025]图5是本专利技术中头盔佩戴模型的训练流程图。
[0026]图6是本专利技术共享电动车的头盔安全使本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种共享电动车的头盔安全使用识别方法，其特征在于，包括：在检测到智能终端进行共享电动车骑行扫码时，触发头盔解锁操作；检测所述智能终端反馈的头盔佩戴拍摄信息并输入至预先训练的识别模型进行识别；若识别为已佩戴头盔则触发共享电动车解锁操作。2.根据权利要求1所述的共享电动车的头盔安全使用识别方法，其特征在于，所述触发头盔解锁操作包括：对所述共享电动车的头盔锁发送解锁指令；检测到解锁反馈信息确认解锁是否成功，若是则继续否则继续发送解锁指令直至解锁成功。3.根据权利要求1所述的共享电动车的头盔安全使用识别方法，其特征在于，所述识别模型的训练步骤包括：将多个正常佩戴头盔的图像集作为训练集，并在所述训练集中划分设定比例作为验证集；通过深度学习框架对训练集进行训练以形成识别模型；通过验证集对所述识别模型进行验证，若验证通过则训练结束，否则增加所述训练集的样本数量进行重新训练。4.根据权利要求1所述的共享电动车的头盔安全使用识别方法，其特征在于，所述输入至预先训练的识别模型进行识别之前还包括将头盔佩戴拍摄信息输入至头盔佩戴模型中进行识别。5.根据权利要求4所述的共享电动车的头盔安全使用识别方法，其特征在于，所述头盔佩戴模型的训练步骤包括：建立包含N个正常佩戴头盔和M个不佩戴头盔的人脸数据集；对所述N个正常佩戴头盔和M个不佩戴头盔的人脸数据集进行图片特征提取；采用分类器对特征提取后的所述N个正常佩戴头盔和M个不佩戴头盔的人脸数据集进行分类。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈济宸，
申请(专利权)人：陈济宸，
类型：发明
国别省市：