基于BottleNeck结构和SLLU的电动车头盔智能检测方法及装置

本发明公开了一种基于BottleNeck结构和SLLU的电动车头盔智能检测方法及装置，包括以下步骤：使用自定义的SLLU激活函数替换YOLOv8 Conv模块中的Sigmoid Linear Unit激活函数；使用自定义的BGSCB模块，替换YOLOv8颈部Neck的卷积Conv模块；使用改进的C2f‑Star模块替换YOLOv8颈部Neck的C2f模块；使用SLLU激活函数、BGSCB模块和C2f‑Star模块改进的YOLOv8n定义为YOLOv8n‑SLBGS模型，利用公开数据集Helmet Detection训练YOLOv8n‑SLBGS器件进行模型参数确定，最终得到改进YOLOv8算法的智能检测模型。本发明提出的方法在保证测试速率的同时，提高了YOLOv8n算法的准确率；在电动车头盔监控应用中取得了平均准确率3.3%和精度6.9%的性能提升，可应用于智慧城市建设中提升城市交通管理水平。