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基于深度学习的增强现实AR安全帽 

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申请/专利权人:浙江交通职业技术学院

摘要:一种基于深度学习的增强现实AR安全帽,包括:数据采集与预处理模块,用于通过安全帽的摄像头进行图像采集;采集施工环境中的视频流、运动状态、环境温度湿度以及气体浓度数据;并对采集的数据进行预处理;深度学习模型训练与部署模块,针对不同的安全监测任务,构建和训练多种深度神经网络模型;实时分析与预警模块,当安全帽接收到处理后的实时图像和传感器数据时,其内置的深度学习模型迅速进行推理分析,一旦识别出潜在的风险事件,会立即将该信息传输至预警子系统;交互与反馈优化模块,设计用户友好的AR交互界面,通过语音识别和手势识别技术,实现佩戴者与系统的自然交互。本发明融合深度学习算法,实现精准安全监测、实时风险预警和智能辅助决策。

主权项:1.一种基于深度学习的增强现实AR安全帽,其特征在于,所述安全帽包括:数据采集与预处理模块,用于通过安全帽的摄像头进行图像采集。通过MEMS加速度计、陀螺仪、温湿度传感器以及气体检测传感器采集施工环境中的视频流、运动状态、环境温度湿度以及气体浓度数据;并对采集的数据进行预处理;深度学习模型训练与部署模块,针对不同的安全监测任务,构建和训练多种深度神经网络模型;实时分析与预警模块,当安全帽接收到处理后的实时图像和传感器数据时,其内置的深度学习模型迅速进行推理分析,一旦识别出潜在的风险事件,会立即将该信息传输至预警子系统;交互与反馈优化模块,设计用户友好的AR交互界面,通过语音识别和手势识别技术,实现佩戴者与系统的自然交互。

全文数据:

权利要求:

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