全罩式安全帽尺寸的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

利用模糊類神經網路及顏色特徵進行未戴安全帽辨識之研究

為了解決全罩式安全帽尺寸的問題，作者許泰章 這樣論述：

目前在車牌辨識系統的相關研究中，近年來技術可謂相當豐碩；從超速偵測到贓車辨識等等，皆有相當研究，影像式偵測器能夠獲得許多傳統偵測器所無法收集之交通參數，且影像式偵測器具有成本低廉、裝設與維修容易等優點，故利用影像處理的方式析出時所需之交通參數，是更有效率、更符成本的趨勢。台灣地區機車車輛數眾多，但在應用在機車騎士執法上這一層面較少討論到。國人普遍駕駛習慣&;#63847;&;#63868;，而道&;#63799;交通事故的發生常常就是因為用&;#63799;人&;#63847;守法的&;#64008;為所致，雖然交通違規並&;#63847;一定每次&;#64038;會造成事故的發生，但其危險

性及對其他用&;#63799;人的&;#63847;&;#63868;影響亦會對社會造成嚴重的成本。從民國95年至99年間，未戴安全帽而招舉報的案件由40萬件上升至50多萬，國人的駕駛習慣&;#63847;&;#63868;在&;#63746;輛&;#63849;快速成長之下&;#63745;使得交通安全的問題日&;#64023;嚴重。 因此本研究研擬使用監視攝影機，透過模糊類神經演算法的運算，篩選出未戴安全帽者，並可結合顏色特徵作進一步分析，提高其辨識率，進行未戴安全帽的辨識工作。 經過實際測試，發現使用模糊類神經網路演算法及後續顏色特徵補助，可以在機車行駛路段中判別未戴安全帽者

。其中在機車駕駛高亮度未戴安全帽樣本學習辨識率為95%，正常亮度晴天為96%。高亮度晴天戴半罩式安全帽者95%、正常亮度晴天下為98%。高亮度晴天戴全罩式辨識率為97%、正常晴天戴全罩式安全帽為98%。實際測試高亮度晴天未戴安全帽辨識率為94%、正常亮度晴天未戴安全帽96%，雖然未達百分之百辨識率，但已成功進行初步辨識工作。