基于深度学习YOLO的疫情行人口罩检测系统2(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_
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基于深度学习YOLO的疫情行人口罩检测系统2(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_
技术栈：python，深度学习，YOLO算法、pytorch、pycharm
摘要：口罩成为了预防和控制病毒传播的重要工具。因此，开发一种能够自动检测人员是否正确佩戴口罩的系统显得尤为重要。本系统是基于深度学习YOLO（You Only Look Once）算法的疫情口罩检测系统，该系统通过PyQt5制作的用户界面（UI）实现，支持本地图片上传识别、实时摄像头识别以及视频流识别功能。系统的核心是基于YOLO模型，它能够快速准确地检测图像或视频中的人脸和口罩。通过训练集对模型进行训练，使其能够识别出未佩戴口罩或佩戴不规范的情况。用户可以通过系统界面上传图片、选择摄像头实时检测或上传视频文件进行口罩佩戴情况的检测。实验结果表明，该系统在口罩检测任务上具有高准确率和实时性。本研究不仅提高了口罩检测的自动化水平，也为公共场所的安全管理提供了技术支持。
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