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基于深度学习和OpenCV的口罩佩戴检测系统完整代码 毕业设计 直接运行版

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简介：
本项目为毕业设计作品，提供一套完整的基于深度学习与OpenCV技术实现的口罩佩戴自动检测系统的源代码。直接导入环境后即可执行，旨在评估并提升公众在疫情时期佩戴口罩的行为规范。 基于深度学习和OpenCV的口罩佩戴检测系统 完整代码 毕业设计 可直接运行。

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  • 基于深度学习和OpenCV的口罩佩戴检测系统完整代码 毕业设计 直接运行版
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    本项目为毕业设计作品，提供一套完整的基于深度学习与OpenCV技术实现的口罩佩戴自动检测系统的源代码。直接导入环境后即可执行，旨在评估并提升公众在疫情时期佩戴口罩的行为规范。 基于深度学习和OpenCV的口罩佩戴检测系统 完整代码 毕业设计 可直接运行。
     
  • 基于Pytorch的深度学习人脸检测与识别系统完整代码 毕业设计 直接运行版
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    本作品为基于Pytorch开发的人脸检测与识别系统完整毕业设计项目，包含直接可执行的源代码，适用于研究和教学用途。 DFace 是一个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统，所有功能均使用 PyTorch 框架开发。PyTorch 由 Facebook 开发，具有自动求导、动态构图等高级特性。因此，DFace 自然地继承了这些优点，使得其训练过程更加简单方便，并且代码实现更为清晰易懂。 此外，DFace 可以利用 CUDA 支持 GPU 加速模式。我们建议尝试 Linux 环境下的 GPU 模式，这几乎可以实现实时效果。所有功能的灵感都来源于最近的一些学术研究成果，例如《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》和《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》等。
     
  • 基于YOLOv5和DeepSort的口罩佩戴检测及跟踪系统源代码（毕业设计）.zip
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    本项目为毕业设计作品，提供了一种结合YOLOv5与DeepSort算法实现的口罩佩戴检测及跟踪系统。此开源代码旨在帮助研究人员快速搭建具备实时面部识别和追踪功能的应用平台，特别适用于疫情期间公共场所的监控需求。 该项目是个人毕业设计项目源码，基于YOLOv5与DeepSort算法实现口罩佩戴识别与追踪系统。经过严格调试确保可以运行，并且在评审中获得了95分以上的高评分。
     
  • 基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统的毕业设计
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    本作品为毕业设计项目，致力于开发一套基于深度学习技术的电动自行车头盔佩戴自动检测系统，旨在提升骑行安全。通过AI算法识别骑乘者是否正确佩戴头盔，提供实时反馈与警示，助力减少交通事故伤害风险。 【作品名称】：基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统【毕业设计】 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 确保设备使用Windows10 64位操作系统进行以下操作，其他操作系统请自行下载对应版本的软件。 3.1 软件安装 3.1.1 集成开发环境安装与配置 （1）程序所使用的集成开发环境为Visual Studio Code，可以下载最新版本使用。 （2）需安装Code Runner插件，并确保其是最新版本。 数据库安装与配置 （1）请下载MySQL v5.7版本而非v8.0版本的数据库。 （2）设置root用户密码为123456 3.1.3 编程语言安装 （1）程序所使用的编程语言为Python，建议使用Anaconda进行下载和配置，请选择对应于Windows 64位操作系统的Python v3.7版本。
     
  • 《毕业设计》——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统.zip
    优质
    本项目为一款基于深度学习技术开发的电动自行车头盔佩戴检测系统。该系统通过分析视频或图像数据，智能识别骑行者是否正确佩戴安全头盔，旨在提高道路使用者的安全意识和防护水平。 我花了许多时间整理出一份真实且实用的毕业设计实战成果，内容详尽丰富。这份资料不仅适用于进行毕业设计，还可以作为学习技能或工作中参考的重要材料。 如果您购买了我提供的任一付费资源后，请通过平台私信联系我以获取其他相关免费资源。
     
  • OpenCV检测口罩佩戴状况
    优质
    本项目利用OpenCV实现对视频或图片中的人脸及口罩佩戴情况进行实时检测和识别，旨在评估公众遵守防疫措施的情况。 使用OpenCV的traincascade训练了两个XML文件，一个用于识别戴口罩的人脸，另一个用于识别未戴口罩的人脸。 ```python import cv2 imagedir = d://h04.jpg a = 0 img = cv2.imread(imagedir) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像灰化 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:/路径/haarcascade_frontalface_default.xml) ```
     
  • OpenCV检测口罩佩戴状况
    优质
    本项目运用OpenCV技术开发了一套实时监测系统，能够准确识别并判断人员是否正确佩戴口罩，旨在提升公共场所的安全防护水平。 使用OpenCV的traincascade训练了两个xml文件，一个用于识别戴口罩的人脸，另一个用于识别未戴口罩的人脸。 以下是代码片段： ```python import cv2 imagedir = d://h04.jpg a = 0 img = cv2.imread(imagedir) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像灰化 #face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:/0205/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml) ```