14、深度学习助力的智能安全防护与易腐货物运输路线优化

深度学习助力的智能安全防护与易腐货物运输路线优化

1. 深度学习在智能安全防护中的应用

在当今社会，保障人们的安全和健康至关重要。借助深度学习方法和图像处理技术，我们能够创建一个安全的聚集环境，确保人们在各种场所的安全。

1.1 技术评估指标

为了评估相关技术的恢复潜力，我们首先评估其在每张图像中检索问题的能力，然后计算这些结果的标准估计值。通常，使用W - 测量来评估恢复潜力，其计算公式如下：
[W=\frac{(s + 1)\times B\times C}{s\times(B + C)+2}]
同时，重叠率（Overlap）的计算也很关键，公式为：
[Overlap=\frac{O_1\cap O_2}{O_1\cup O_2}]

1.2 实际应用功能

• 口罩检测 ：利用深度学习技术，通过设备可以检测人们是否佩戴口罩。如图所示，该设备能够准确识别口罩的佩戴情况。
• 体温检测 ：借助热传感器和深度学习，设备可以检测人体体温。如果体温高于正常温度，自动门会打开，允许人员进入特定场所；若体温正常，且人员在门前站立超过5秒，警报会响起，安保人员会要求其离开。
• 智能门锁系统 ：该系统会验证人员是否佩戴口罩和手套等安全设备。当检测到口罩和手套时，绿灯亮起，门会打开；若红灯亮起，则表示人员未采取安全措施。同时，如果人员在进入后试图摘下口罩或手套，智能设备会自动发出警报，从而避免新冠病毒等疾病的大规模传播。

此