小区出入口骑电动车不戴头盔识别系统基于YOLOv12+CNN深度学习算法，燧机科技小区出入口骑电动车不戴头盔识别系统通过集成AI大模型，检测头盔佩戴情况。当小区出入口检测到未佩戴头盔者，系统会立即触发响应：首先通过定向音响发出语音提醒；若骑乘人员仍不配合，系统将自动抓拍图像并推送至物业管理系统。系统将自动检测未佩戴头盔的驾驶者并发出语音提醒，同时对于佩戴头盔的驾驶者实现快速开闸放行，以此提高交通安全管理水平，减少交通事故的发生。
随着两轮电动车成为城市“最后一公里”的主流交通工具，头盔佩戴率却长期徘徊在低位。根据交管部门统计，电动车致死事故中约80%与颅脑损伤有关，而小区出入口恰恰是“出门第一公里”的安全盲区。传统人工劝导效率低、易产生纠纷，为此，我们设计并落地了一套基于YOLOv12+CNN深度学习算法的“小区出入口骑电动车不戴头盔识别系统”，将AI大模型、边缘计算与物业业务系统深度耦合，实现“发现—提醒—记录—放行”的闭环管理。
燧机科技小区出入口骑电动车不戴头盔识别系统在道闸上方部署4K 120fps全局快门相机📷️，小区出入口骑电动车不戴头盔识别系统利用多模态大模型做语义增强：当系统捕获到“携带头盔但未佩戴”的图像时，可自动生成“请把头盔戴在头上，谢谢配合”的个性化提示文本，经TTS引擎转为方言语音，提升亲和力。头盔不是负担，而是回家最近的路。YOLOv12+CNN算法让冰冷的摄像头拥有了“温度”，而大模型赋予系统“思考”能力，最终实现“不罚而劝、不拦而管”的柔性治理。我们相信，当技术真正融入社区毛细血管，安全就会成为居民无需提醒的自觉。
