9、智能健康与模式识别：头盔、安全带检测及自闭症预测

智能健康与模式识别：头盔、安全带检测及自闭症预测

在当今科技飞速发展的时代，智能技术在健康和交通管理等领域发挥着越来越重要的作用。本文将介绍两项基于智能技术的研究，一是对摩托车手头盔和四轮车驾驶员安全带的识别，二是利用机器学习算法预测唐氏综合征儿童的自闭症情况。

摩托车手头盔和四轮车驾驶员安全带识别

传统的交通违规拦截方式存在诸多问题。交通警察一直依赖人工方法拦截违规者，这种传统方式成本高且风险大。例如，印度的一些司机对佩戴头盔和遵守交通规则很固执，警察常常需要采取站在车辆前强行拦截等原始方法，这不仅让警察面临危险，而且在恶劣天气下，人工交通检查也面临巨大挑战。

为了解决这些问题，研究人员提出了一种软件解决方案。该系统包含两个模块，分别用于检测摩托车手的头盔和四轮车驾驶员的安全带，并且有一个易于操作的图形用户界面（GUI），用户可以从中选择检测类型。

• 头盔检测（使用YOLO）
  • 模型选择 ：头盔检测模型基于YOLOv3构建。YOLOv3能够一次性对图像进行分类，推理时间短，非常适合印度摩托车流量大的交通状况，能快速识别戴头盔和未戴头盔的骑手。
  • 检测过程 ：当检测到头盔的置信度超过50%时，会在骑手头部区域绘制一个边界框，以确保围巾、口罩等类似头盔的物体不会被误分类为头盔。
• 安全带检测（使用卷积神经网络 - CNN）
  • 数据准备