Advertisement

人脸辨识系统可判断口罩佩戴是否规范，并在未正确佩戴时发出语音提醒。

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

简介：
本项目研发的人脸识别系统能够智能检测并判断用户口罩佩戴情况，一旦发现佩戴不当会及时进行语音提示，保障公共卫生安全。 人脸识别功能可以判断是否规范佩戴口罩，如果没有佩戴，则会弹出语音提示。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 人脸辨识系统可判断口罩佩戴是否规范，并在未正确佩戴时发出语音提醒。
    优质
    本项目研发的人脸识别系统能够智能检测并判断用户口罩佩戴情况，一旦发现佩戴不当会及时进行语音提示，保障公共卫生安全。 人脸识别功能可以判断是否规范佩戴口罩，如果没有佩戴，则会弹出语音提示。
     
  • 口罩正确佩戴的数据集（正确/错误/未佩戴）
    优质
    本数据集包含关于口罩正确、错误佩戴及未佩戴状态的图像资料，旨在通过机器学习模型识别不同佩戴方式，提升公共卫生活动中的安全性与有效性。 口罩规范佩戴数据集包括三类：规范佩戴、不规范佩戴和未戴口罩。
     
  • 关于佩戴口罩、未佩戴口罩和不规范佩戴口罩的数据及对应的.xml标签
    优质
    本资料分析了在不同情境下人们佩戴口罩的行为情况，并提供了对应于佩戴、未佩戴以及不规范佩戴口罩的相关数据及其XML标签，便于进一步的数据处理与应用。 我们有一个包含约3000张图片的数据集，这些图片展示了佩戴口罩、未佩戴口罩以及不规范佩戴口罩的情况，并且每张图片都配有对应的.xml标签文件。
     
  • 关于判断是否佩戴口罩的安卓NDK项目的分析
    优质
    本项目为一款基于Android NDK开发的应用程序，旨在通过摄像头实时捕捉用户面部信息，并运用算法精准判断用户是否正确佩戴口罩，以保障公共卫生安全。 这是一个用于检测口罩佩戴的安卓项目。开发环境是Windows 10, 使用的是Android Studio 北极狐版本，并且使用了NCNN 和 OpenCV 库进行开发。项目的开发语言包括JNI C++ 和 Java，所有的依赖库、源码和模型都已打包在内。下载后直接编译即可运行，检测一张图像的时间大约为100毫秒左右。
     
  • YOLOv4人脸口罩佩戴检测实战
    优质
    本项目基于YOLOv4框架开发的人脸口罩佩戴检测系统，旨在通过高效准确的技术手段识别人们是否正确佩戴口罩，适用于疫情防控等多种场景。 本课程演示环境为Ubuntu系统，并提供适用于Windows系统的YOLOv4版本的人脸口罩佩戴检测教程。 人脸口罩佩戴检测是当前急需的应用之一，而YOLOv4是最新的目标检测技术之一。本课程将使用YOLOv4实现实时的人脸口罩佩戴检测功能。提供的数据集包含超过一万张已标注的图像，并且经过训练后的模型能够在真实场景中对人脸是否佩戴口罩进行高精度实时检测。 在项目制作过程中，我们将详细介绍如何创建和处理这些数据集，包括利用labelImg工具进行标签标记以及使用Python代码修复和清理第三方数据集。课程使用的YOLOv4版本来自AlexyAB/darknet，并且所有演示都在Ubuntu系统上完成。 具体的学习内容涵盖安装YOLOv4、自动划分训练测试集、修改配置文件以适应特定任务需求、模型的训练与验证过程，以及如何评估检测效果（包括mAP计算和绘制PR曲线）等。此外还将进行先验框聚类分析，帮助理解不同目标尺寸对模型性能的影响。
     
  • 基于人脸识别的口罩佩戴检测系统.rar
    优质
    本项目开发了一套基于人脸识别技术的口罩佩戴自动检测系统，能够有效识别个体是否正确佩戴口罩，并适用于公共场所进行防疫监控。 直接运行main.py文件即可开始程序。面对新型冠状病毒的全球流行趋势，我们认识到传染病防治在未来很长一段时间内仍然是疾病预防控制工作的重点任务之一。因此，在日常生活中佩戴口罩成为了保护自己与他人安全的重要措施。本次课程设计旨在通过人脸识别技术来实现人脸戴口罩的功能检测。 具体目标包括： 1. 在给定图片上完成对人脸加戴口罩的测试。 2. 根据所构建的模型提供相应的建议。 3. 展示仿真过程及结果。
     
  • 关于MaskRe.zip的佩戴口罩判断数据集
    优质
    MaskRe.zip 是一个包含面部图像的数据集，旨在用于训练和评估机器学习模型对人们是否佩戴口罩进行准确识别的能力。 MaskRe.zip是一个专为深度学习设计的VOC（Visual Object Classes）格式的数据集，主要用于训练模型识别人们是否佩戴口罩。在当前全球公共卫生事件背景下，这种技术具有重要的实际应用价值，可以用于公共场所的安全监控、健康检查等多个领域。 VOC数据集是计算机视觉领域广泛使用的数据集格式，它包含图像及其对应的注释信息，如边界框和类别标签等。在这个口罩检测数据集中，VOC格式提供了结构化的信息，使得模型能够快速理解并学习图像中的目标物体——在这里是指佩戴或未佩戴口罩的人脸。 深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习过程，从而实现对复杂模式的识别和理解。在这个数据集中，深度学习模型将被训练来区分佩戴口罩和未佩戴口罩的脸部特征，这可能涉及到面部遮挡、颜色、纹理、形状等多种信息的识别。 数据集是训练深度学习模型的基础，它由大量的样本组成，每个样本包括一张图片和对应的标签。MaskRe.zip中的images文件夹很可能包含了成千上万张带有或无口罩人脸的图片，并且这些图片经过多样化处理，涵盖了不同的角度、光照条件、表情以及遮挡情况，以增加模型的泛化能力。而annotations文件夹则可能包含与这些图像相对应的标注信息，如每个脸部的具体位置和对应的口罩状态标签。 在训练过程中，深度学习模型会通过反向传播算法优化其参数，从而最小化预测结果与真实标签之间的差异。经过充分训练后，该模型可以接受新的输入图像并判断其中的人脸是否佩戴了口罩，并且能够达到97%以上的准确率，这表明它具有良好的泛化能力和实用性。 为了提高模型性能，通常会采用数据增强技术（如随机旋转、裁剪和翻转等），以增加模型对不同情况的适应性。此外，在训练过程中可能还需要进行预训练模型的迁移学习，利用大规模数据集（例如ImageNet）上预先学到的知识来更快地收敛并提升整体表现。 在部署阶段，这个模型可以集成到各种系统中，如视频监控和智能手机应用等，以实时检测画面中的未佩戴口罩的人，并提醒用户或采取相应措施。MaskRe.zip数据集为开发有效的口罩检测系统提供了坚实的基础，是深度学习技术应用于现实问题解决的一个成功案例。
     
  • 利用Python开发的人脸自动佩戴口罩系统
    优质
    本项目采用Python语言构建，旨在开发一套能够自动为视频或图像中的人脸佩戴口罩的系统，结合机器学习与计算机视觉技术，增强公共卫生安全意识。 自2019年新型冠状病毒疫情爆发以来，社会各界十分关注，全国人民深感哀痛。在此期间，口罩、酒精及消毒液等防疫物资变得非常紧俏。本段落主要介绍了一个基于Python的人脸自动戴口罩系统，供有兴趣的读者参考。
     
  • 口罩识别数据集，用于检测用户是否佩戴口罩
    优质
    本数据集专为训练和测试机器学习模型而设计，旨在精准识别个体是否佩戴口罩，助力公共安全与健康监控系统。 口罩数据集用于检测用户是否佩戴口罩。
     
  • 人脸佩戴口罩的人工智能识别数据集
    优质
    本数据集专为训练和评估人脸识别算法在佩戴口罩情况下的性能而设计，包含大量标注图像，旨在促进疫情期间及以后的相关技术研究。 基于口罩人脸数据设计相应的算法来检测和识别被口罩遮挡的人脸。该技术可以应用于社区封闭管理下的人员进出管控、车站与机场的人脸识别闸机系统以及带有人脸识别功能的门禁考勤设备，以适应佩戴口罩的情况。