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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
     
  • 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Yolov5与DeepSort的车辆检测与跟踪系统
    优质
    本项目开发了一套高效的车辆检测与跟踪系统，结合了先进的YOLOv5目标检测算法和DeepSort跟踪模型，旨在提供精准、实时的车辆监控解决方案。 Yolov5_DeepSort车辆检测和跟踪系统包含车辆数据集以及训练好的YOLOv5车辆检测权重，代码配置好环境后可以直接使用。
     
  • 基于Python的口罩佩戴检测项目源码及所有数据.zip
    优质
    本资源包含使用Python开发的口罩佩戴检测项目的完整源代码和相关数据集。适合用于学习人脸识别、深度学习模型训练与应用。 在本项目中我们使用了SSD架构来实现一个基于Python的口罩佩戴检测系统。为了确保模型能在浏览器及终端设备上实时运行，我们将模型设计得很小巧，仅包含101.5万个参数。该模型接受260x260大小的输入，并且主干网络只有8个卷积层，加上定位和分类层后总共为24层（每层通道数通常为32、64或128），因此整个模型非常紧凑。尽管如此，它依然能有效检测大多数普通的人脸图像；然而对于较小的人脸图像而言，其识别效果可能不如那些参数量更大的模型。
     
  • 利用Python实现的口罩佩戴检测代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Python的口罩佩戴检测系统源码，采用深度学习技术自动识别图像或视频中人物是否正确佩戴口罩。适合初学者研究和学习使用。 针对目标检测任务可以分为两个部分：目标识别与位置检测。通常情况下，特征提取需要由特定的神经网络来完成，例如VGG、MobileNet或ResNet等。这些用于提取特征的网络常被称为Backbone。在BackBone之后接全连接层（FC）能够执行分类任务，但FC在网络定位目标方面表现不佳。随着算法的发展，目前主要采用具有特定功能的网络替代FC的作用，比如Mask-Rcnn、SSD和YOLO等。我们选择利用已有的人脸检测模型，并额外训练一个用于识别口罩的模型以提高准确性并减少成本。 详细介绍可参考相关文献或资料进行进一步了解。