Advertisement

PyQt5-口罩检测.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目为一个使用Python和PyQt5开发的桌面应用程序，能够实时检测视频或摄像头输入中的人脸是否佩戴口罩，并通过GUI显示结果。 使用PyQt5结合TensorFlow实现口罩识别功能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PyQt5-口罩检测.rar
    优质
    本项目为一个使用Python和PyQt5开发的桌面应用程序，能够实时检测视频或摄像头输入中的人脸是否佩戴口罩，并通过GUI显示结果。 使用PyQt5结合TensorFlow实现口罩识别功能。
     
  • （八）SSD口罩检测资料.rar
    优质
    该文件包含有关SSD技术在口罩质量检测中的应用资料，涉及算法、案例分析及行业标准等信息。 人工智能SSD口罩检测代码包括服务器端、客户端和安卓端的代码。
     
  • 口罩检测系统
    优质
    简介：口罩检测系统是一款集成了人工智能和机器视觉技术的应用程序或设备，能够高效准确地识别并分类各类口罩的质量情况与佩戴合规性，广泛应用于工厂生产监控、公共场所以及医疗环境中，保障人们健康安全。 基于计算机视觉和深度学习的口罩检测系统利用了OpenCV与Tensorflow/Keras技术来识别静态图像及实时视频流中的面罩。在持续的COVID-19大流行期间，有效的口罩检测应用对于交通工具、人口密集地区、住宅区以及大型制造商等企业来说需求很高，以保障安全标准得到遵守。 由于缺乏大规模带有标签的“佩戴口罩”数据集，这项任务变得较为复杂和具有挑战性。我们的面罩检测器不依赖于任何变形蒙版图像的数据集，并且模型准确性高。得益于使用MobileNetV2架构，该系统在计算效率上表现出色，因此特征提取更加高效。 鉴于Covid-19的爆发情况，此项目适用于需要进行实时口罩检测的安全应用场合。它能够与嵌入式设备（如Raspberry Pi和Google Coral）集成，并应用于机场、火车站、办公室、学校及其他公共区域以确保遵循公共卫生准则。由于计算效率高，使得模型更容易部署到这些系统中。
     
  • YOLOv5口罩检测项目源代码.rar
    优质
    本资源为YOLOv5框架下的人脸口罩佩戴情况检测项目的完整源代码，适用于AI识别与个人防护监测场景。 YOLOv5口罩检测项目源码提供了一个基于深度学习的解决方案，用于在图像或视频流中实时检测佩戴口罩的人脸。该项目利用了YOLO（You Only Look Once）算法第五版的强大功能来实现高效且准确的目标识别任务。通过优化模型结构和参数设置，能够有效适应各种环境下的口罩使用情况监测需求，并具备良好的扩展性和灵活性以应对未来可能出现的新挑战或应用场景的变化。
     
  • YOLOv3口罩检测源码
    优质
    YOLOv3口罩检测源码提供了基于YOLOv3框架实现的实时口罩佩戴情况检测程序代码，适用于疫情防控和公共安全领域。 Yolo3口罩识别源码包含大量训练数据集的模型，能够以高达98%的准确率识别口罩。下载后即可运行。此资源属于源码类分享计划的一部分。
     
  • 基于YOLOV5的口罩检测系统，利用PyQt5封装，提供图片、视频及实时摄像头口罩检测功能
    优质
    本项目开发了一个基于YOLOV5的口罩检测系统，并使用PyQt5进行界面封装。该系统能够实现对图片、视频和实时摄像头流中的人员是否佩戴口罩情况进行高效准确地识别与报警提示。 YOLO（You Only Look Once）是一种著名的实时目标检测系统，旨在高效地在图像中定位并识别多个物体。其中，YOLOV5是该系列的最新版本，并以出色的性能和训练速度受到广泛欢迎。 在这个基于YOLOV5的口罩检测项目中，开发者利用了其强大的功能来检测图片或视频中的个体是否佩戴了口罩，从而实现疫情防控自动化。系统的核心在于采用现代神经网络架构（如ResNet、EfficientNet）作为基础模型，并结合批归一化层（Batch Normalization）、多尺度预测和自注意力机制等优化技术以提高目标识别的准确性与速度。 为了增强用户体验，项目还使用了PyQT5这一Python图形用户界面库来封装YOLOV5模型。通过这个友好的界面设计，使用者能够轻松上传图片或视频，并连接摄像头进行实时口罩检测操作；同时该系统可以显示标注有是否佩戴口罩结果的图像或视频帧。 在开发过程中，开发者会对预训练后的YOLOV5模型进行微调以适应特定任务需求——即根据包含大量标记样本的数据集（涵盖人脸及其是否戴了口罩的信息）来调整模型参数。这有助于改善其对目标检测的具体性能表现。 此外，该系统还支持视频流和摄像头输入的实时分析，并将识别结果即时反馈给用户界面显示出来。这对于公共场所监控尤其重要，可帮助提醒未佩戴口罩者并促进健康行为。 综上所述，基于YOLOV5构建而成的这套口罩检测解决方案不仅能够用于个人设备上的图像与视频处理任务中，也适用于大规模监测场景下助力疫情防控工作推进。它为那些想要学习和研究目标识别及GUI开发领域的人们提供了一个有价值的资源平台。
     
  • Yolov5口罩检测数据集
    优质
    本数据集专为基于YOLOv5的口罩检测模型训练及评估设计，包含大量人脸佩戴与未佩戴口罩的真实场景图像，旨在提升公共场合下人员健康安全监控系统的准确性和可靠性。 yolov5口罩数据集、防疫口罩数据集以及AI训练数据集。
     
  • 口罩检测与疫情口罩识别（毕业设计）
    优质
    本项目旨在开发一套基于图像处理技术的口罩佩戴情况检测系统，并针对疫情期间的特殊需求，实现对各类口罩的有效识别和分类。是一款实用性强的毕业设计作品。 训练数据集和代码已经打包好，点击inference.py即可运行。
     
  • 口罩外观视觉检测设备 可检测各类市场上的口罩.pdf
    优质
    本手册介绍了一款先进的口罩外观视觉检测设备，专门用于检测市面上各种类型的口罩，确保其质量与安全标准。 检测类目如下：1. 表面字符、logo以及条形码的检查；2. 异物、破损及脏污问题；3. 鼻梁条/耳绳/海绵体的存在情况，位置是否偏移及其尺寸大小；4. 耳绳焊点瑕疵。