Reversible-Column-Networks (R-CNN) 是一种基于卷积神经网络的图像识别技术，它通过将输入图像划分为多个小区域（称为“卷积块”），然后对每个区域进行特征提取和分类。YOLOv7 是一种实时目标检测算法，它使用 R-CNN 技术来快速准确地识别图像中的物体。

在改进的 YOLOv7 电动车头盔佩戴检测系统中，我们使用了 Reversible-Column-Networks 来优化 YOLOv7 的性能。具体来说，我们将输入图像划分为多个小区域，并对每个区域进行特征提取和分类。这样可以减少计算量，提高检测速度。同时，我们还引入了注意力机制，使得模型能够更加关注重要的特征区域，从而提高检测的准确性。基于Reversible-Column-Networks的改进YOLOv7的电动车头盔佩戴检测系统