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SSD口罩检测文件包。

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简介:
该人工智能SSD口罩检测系统包含服务器端、客户端以及安卓端的代码实现。

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客服
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  • (八)SSD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。
  • PyQt5-.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。
  • 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。
  • SSD
    优质
    SSD检测软件是一款专为固态硬盘用户设计的实用工具,能够全面评估和监测SSD的状态与性能,确保数据安全并延长设备寿命。 这是一款来自国外的绿色SSD检测工具,无病毒且没有任何捆绑软件,使用起来非常方便快捷。
  • YOLOv3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。
  • 面部:使用SSD进行模型训练的face mask detection
    优质
    本项目旨在开发一种基于SSD(单发检测器)框架的面部口罩检测系统。通过深度学习技术,特别是在图像识别领域的应用,该模型能够准确地在各类场景中定位并判断人脸是否佩戴了口罩,为疫情防控提供技术支持。 基于SSD训练模型的facemask_detection要求使用张量流 2.1.0 和 Python=3.7 环境,如果需要可以使用 Kaggle 平台。 入门步骤如下: 1. 运行 voc2ssd.py 脚本,并将“xmlfilepath”和“saveBasePath”参数修改为所需的路径。 2. 执行 voc_annotation.py: - Line6: 修改 classes 变量以匹配目标类别。 - Line9: 设置 in_file 的路径,该路径应指向数据集的注释文件集合。 - Line32: 将 list_file.write 的路径设置为数据集路径。 完成以上步骤后,您将获得所需的数据。
  • Yolov5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。
  • 与疫情识别(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。
  • 佩戴(实时识别)
    优质
    本软件是一款专为公共安全设计的口罩佩戴检测工具,采用先进的人脸识别技术,能够实现实时、准确地判断用户是否正确佩戴口罩。 开源Halcon联合C#的口罩佩戴识别软件在某些情况下识别度不够,请自行调整“口罩佩戴识别软件\HalconTestCS\bin\x64\Debug目录下的classifier_minist.hdl文件”。关于详细使用方法,可以参考相关文档或主页上的文章。如果运行出现问题,请确保环境配置正确。