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。