基于UML的汽车安全带提示控制系统建模. 设计要求： 若未系安全带，亮红灯提示； 车辆行驶速度小于10km/h，红灯不闪烁，蜂鸣器不发声；大于10km/h,红灯闪烁，蜂鸣器发声，但是行驶时间超过5分钟，则蜂鸣器停止发声，红灯亮，不闪烁。 倒车时，红灯灭 系上安全带，红灯灭

高空作业安全带，VOC数据集已经标注，标准了安全带的各个关键点，行人，能够应用到安全带的检测，判断做业人员是否按照穿戴标准作业。

本文提出了一种基于深度学习的安全带检测方法，尝试将近年来在图像检测方面有较好应用的深度学习方法来提高安全带检测的准确率。相比传统的安全带检测方法，深度学习的最大优势在于它可以自动的从样本数据中学习特征，最大限度的减少了人为的干预以及手工设计特征的复杂性。 本方法充分发挥深度学习端到端的特性，充分利用rcnn和yolo系列算法的优点，搭建深度学习中的卷积神经网络模型，并用卷积神经网络模型对样本图片进行训练得到用于安全带检测的模型，然后用该模型对待检测图片进行检测，判断出车辆司机是否佩带安全带。本文中利用Keras框架对整个训练和检测过程进行了实现，并对实验结果进行了分析，证明了该方法的有效性。

电网变电站高空作业规范检测-安全绳、安全带佩戴检测图像数据集（600张，voc,yolo两类标签，下载链接）.txt

电网变电站高空作业规范检测-安全绳、安全带佩戴检测图像数据集（数据集2，600张，voc,yolo两类标签，下载链接）.txt

电网变电站高空作业规范检测-安全绳、安全带佩戴检测图像数据集（数据集3，600张，voc,yolo两类标签，下载链接）.txt

电网变电站高空作业规范检测-安全绳、安全带佩戴检测图像数据集（数据集4，700张，voc,yolo两类标签，下载链接）.txt

安全带使用安全专项检查表.docx，这是一份不错的文件

本设计要解决的问题是提供一种基于STM32单片机测量心跳(心率MAX30102)和呼吸频率(声音传感器)的车用安全带预警OLED显示的方法，该预警方法包括下述步骤： 步骤一：读取心跳频率测量模块和呼吸频率测量模块采集的模拟信号： 步骤二：分别将心跳频率测量模块和呼吸频率测量模块采集的模拟信号进行 放大、滤波和处理获得驾驶员心跳频率和呼吸频率； 步骤三：判断驾驶员心跳频率和呼吸频率是否在设定的阈值范围内； 步骤四：若驾驶员心跳频率为零，则发出驾驶员没有系安全带的提示音；若驾驶员心跳频率或呼吸频率超出设定的阈值范围，则打开车内预警装置。

身体安全带行业调研及趋势