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毕业设计：基于 YOLOv3 的口罩检测系统源码.zip

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简介：
本项目为毕业设计作品，提供了一套基于YOLOv3框架的口罩检测系统源代码。该系统旨在高效准确地识别图像和视频中的人脸及佩戴的口罩情况，助力公共安全与健康防护。 毕业设计：基于 YOLOv3 的口罩检测系统源码.zip

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  • 毕业设计：基于 YOLOv3 的口罩检测系统源码.zip
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    本项目为毕业设计作品，提供了一套基于YOLOv3框架的口罩检测系统源代码。该系统旨在高效准确地识别图像和视频中的人脸及佩戴的口罩情况，助力公共安全与健康防护。 毕业设计：基于 YOLOv3 的口罩检测系统源码.zip
     
  • YOLOv3口罩检测源码
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    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和DeepSort的口罩佩戴检测及跟踪系统源代码（毕业设计）.zip
    优质
    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YOLOv3的口罩检测研究.docx
    优质
    本文档探讨了利用改进版YOLOv3算法进行口罩自动识别的研究。通过实验分析，展示了该方法在实际应用中的高效性和准确性。 渣渣辉的本科论文题目是《口罩识别》。
     
  • 基于YOLOv3的口罩检测模型：YOLOv3_mask
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    YOLOv3_mask是一款高效精准的口罩佩戴情况检测系统，它基于流行的实时目标检测框架YOLOv3开发，能够快速准确地识别图像或视频中人物是否正确佩戴口罩，在疫情防控中发挥重要作用。 YOLOv3_breath_mask是基于YOLOV3的口罩检测模型，专门用于在公共场所识别人员是否佩戴口罩，以应对2020年新型冠状病毒疫情。该系统使用人体作为参考点来进行口罩替代检测。 运行环境要求如下： - Python版本： 3.7.4 - Tensorflow-GPU 版本：1.14.0 - Keras版本： 2.2.4 为了获得最佳性能，建议在训练时选择高性能的GPU。否则可能会遇到速度慢或程序停止的问题。 数据集要求： 需要一个已经标注好的口罩检测数据集，包括.jpg图像文件和.xml标签文件。breath_anchors.txt中包含先验框大小信息，而breath_classes.tst则定义了数据集中对应的类别信息。 训练准备步骤如下： 1. 准备符合VOC格式的数据集结构。 2. VOCdevkit 目录下应包括以下子目录和内容： - ImageSets: 存放由voc2yolo3.py生成的列表文件 - Annotations: 包含所有的图片标注信息（xml标签） 确保数据准备充分，按照VOC格式组织好后即可开始训练。
     
  • 口罩检测与疫情口罩识别（毕业设计）
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    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。
     
  • MATLAB口罩检测系统源代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的口罩佩戴情况检测系统源代码。该系统利用计算机视觉技术自动识别图像或视频中人物是否正确佩戴口罩，并可应用于多种场景，保障公共卫生安全。 该课题是基于Matlab的口罩识别系统，在疫情之后成为一个新兴的研究领域。由于这一领域的研究起步较晚，全网可供参考的相关资料并不丰富。本项目采用颜色加形态学算法进行开发，首先需要实现人脸检测功能，因为口罩通常佩戴在脸部而不是手臂或胸部等其他部位。此外，该设计还包含有人机交互界面，并且还需要进一步拓展相关功能。
     
  • 基于OpenCV的口罩检测代码.zip
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    本资源提供了一种利用OpenCV库实现的口罩自动检测程序源代码。该代码能够有效识别图像或视频中的人脸及其佩戴的口罩情况，适用于疫情防控和公共安全监测场景。 基于OpenCV的口罩识别Python程序可以用于检测图像或视频流中的面部是否佩戴了口罩。该方法利用深度学习模型与OpenCV库相结合，实现高效准确的目标检测功能。通过训练特定的数据集，系统能够有效地区分戴口罩和未戴口罩的情况，并在图像中标记出相应的位置及状态信息。
     
  • Yolov3口罩检测训练数据集
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    本数据集专为基于YOLOv3的目标检测模型设计，包含大量标注了人脸及口罩佩戴情况的图像，旨在提升模型在不同场景下识别和定位戴口罩人员的能力。 我已经使用Yolov3训练完成了一个包含大约4000个样本的数据集，并用它来进行学习。
     
  • 口罩检测系统
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    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。