本项目提供一个完全免费的口罩检测系统源代码，采用先进的YOLOv10算法。系统不仅包含了大量佩戴口罩的数据集和直观友好的用户界面，还支持实时模型检测功能，助力快速准确地识别口罩佩戴情况。
本段落介绍了一种基于YOLOv10模型的口罩实时检测系统的设计与实现方法，该系统结合了深度学习、目标检测及实时数据处理的优势，为火灾监测提供了一个高效的解决方案。
文中描述的系统包括是否佩戴口罩的数据集、YOLOv10模型以及用户界面（UI）和完整的可运行环境。通过使用7959张图片进行训练，我们建立了一个准确率达到95.3%的目标检测模型来识别人们是否正确佩戴了口罩，并基于此开发出一个带有UI的实时口罩检测系统，用于展示功能并支持在实际场景中应用。
该系统的实现是利用Python和PyQT5完成的。它能够对图片、视频或通过摄像头捕捉到的数据进行实时目标检测，并能保存结果以备后续分析使用。
整个项目的主要步骤包括：
1. 数据集准备：收集了大量涵盖各种环境与条件下的样本数据，为模型训练提供了坚实的基础。
2. 模型训练和优化：我们基于YOLOv10框架进行了火焰烟雾的识别工作，并通过实施数据增强技术和调整超参数来提高检测精度以及响应速度。
3. 实时检测及UI展示：系统能够借助摄像头实时获取图像信息，利用YOLOv10模型快速判断是否有人佩戴口罩，并将结果显示在用户界面上。同时还能显示警报信息以提醒观察者注意潜在的安全问题。
5星
