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基于YOLOv5的口罩佩戴检测系统

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简介：
本项目开发了一种基于YOLOv5框架的高效口罩佩戴检测系统。该系统能够实时准确地识别图像或视频中的人物是否正确佩戴口罩，具有广阔的应用前景和实用价值。 Yolov5口罩检测的数据集训练结果包含训练好的权重文件和各种训练曲线图，并保存在runs/train文件夹中。此外还附有代码、检测结果以及测试数据集，类别为戴口罩（face_mask）和不戴口罩。

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  • 基于YOLOv5的口罩佩戴检测系统
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    本项目开发了一种基于YOLOv5框架的高效口罩佩戴检测系统。该系统能够实时准确地识别图像或视频中的人物是否正确佩戴口罩，具有广阔的应用前景和实用价值。 Yolov5口罩检测的数据集训练结果包含训练好的权重文件和各种训练曲线图，并保存在runs/train文件夹中。此外还附有代码、检测结果以及测试数据集，类别为戴口罩（face_mask）和不戴口罩。
     
  • 基于YOLOv5的行人口罩佩戴实时检测方法
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    本研究提出了一种基于YOLOv5框架的行人面部口罩佩戴情况实时检测技术。该方法能够高效准确地识别行人的口罩佩戴状况，在公共安全和健康管理方面具有广泛应用前景。 基于YOLOv5网络实现对行人口罩佩戴情况的实时检测算法。通过收集2000张行人佩戴及未佩戴口罩图片作为数据集，先利用COCO数据集进行预训练以提高训练速度和检测效果，然后将该数据集导入到YOLOv5模型中进行迭代训练与测试。在获得最优权重文件后，对测试集进行验证，并将训练结果可视化展示。
     
  • 基于人脸识别的口罩佩戴检测系统.rar
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    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。
     
  • OpenCV检测口罩佩戴状况
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    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) ```
     
  • 口罩佩戴检测系统需求文档1
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    本需求文档详细描述了口罩佩戴检测系统的功能要求、性能指标及用户界面设计，旨在实现对人员是否正确佩戴口罩的有效识别与提醒。 1. 产品介绍 2. 面向的用户群体 3. 应遵循的标准或规范 4. 产品的范围 5. 产品中的角色 6. 功能性需求 7. 非功能性需求
     
  • 人体佩戴口罩检测实战
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    本项目专注于研究和开发高效的算法模型，用于准确识别并分析人类在公共场合佩戴口罩的情况，旨在提高公共卫生安全水平。 《人体口罩佩戴检测实战》 本教程主要探讨如何运用深度学习模型YOLOv3来实现对人体是否正确佩戴口罩的检测，在2020年全球爆发新型冠状病毒背景下，这一技术对于公共场所防疫工作具有重要意义。我们将详细介绍从数据集准备、模型训练到实际应用的全过程。 首先明确使用的开发环境。项目基于Python 3.7.4版本，并利用Tensorflow-GPU 1.14.0和Keras 2.2.4这两个深度学习库进行开发。本教程采用一个包含约1k张图片的数据集，这些数据是从互联网收集并整理的。 在准备训练所需的数据过程中，需要按照PASCAL VOC的标准格式组织数据集，包括ImageSets、Annotations以及JPEGImages三个子目录。其中，ImageSets用于存放数据列表文件；Annotations保存每一张图像对应的XML标签信息；JPEGImages则存储实际图片内容。为了生成这些必要的文件和结构，可以使用voc2yolo3.py脚本。 接下来是准备YOLOv3训练所需的数据集格式。在项目根目录下运行python voc_annotation.py命令来创建所需的标注文件。此步骤会输出包含图像信息及其口罩佩戴标签的文件，这是训练模型不可或缺的部分。 开始训练YOLOv3时，首先需要下载预训练权重，并通过convert.py脚本将darknet配置与权重转换为Keras可读取的h5格式。完成转换后运行train.py启动正式训练流程，在此期间可以根据实际情况调整如学习率和批次大小等参数以优化模型性能。 在训练结束后进行验证测试环节，对于单张图片检测任务，需要修改yolo.py中的模型路径指向已训练好的权重文件，并执行predict_img.py脚本。若要实现摄像头输入的实时口罩佩戴监控，则运行predict_video.py即可实现在电脑上对视频流中的人脸是否佩戴口罩情况进行识别。 通过此教程不仅掌握了YOLOv3在人体口罩检测的应用，还学习到了数据预处理、模型训练及测试的整体流程，这对于开展其他目标检测任务也具有重要的参考价值。
     
  • 利用Python开发的口罩佩戴检测系统.zip
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    本项目为一款基于Python语言开发的实用工具，旨在通过计算机视觉技术自动识别并监测人们是否正确佩戴口罩，助力疫情防控。 资源包含文件：设计报告word文档+源码 针对目标检测的任务可以分为两个部分：目标识别和位置检测。通常情况下，特征提取需要由特有的特征提取神经网络来完成，例如 VGG、MobileNet 和 ResNet 等，这些特征提取网络往往被称为 Backbone 。在 BackBone 后面接全连接层（FC）就可以执行分类任务。但 FC 对目标的位置识别能力较弱。经过算法的发展，当前主要以特定的功能网络来代替 FC 的作用，如 Mask-Rcnn、SSD 和 YOLO 等。 我们选择充分使用已有的人脸检测模型，并训练一个专门用于识别口罩的模型，从而提高训练效率和增强模型准确率。