口罩专题
yolov5的口罩识别系统+GUI界面 （附代码）
基于YOLOv5模型的口罩识别系统，结合了GUI界面，旨在帮助用户快速、准确地识别图像或视频中佩戴口罩的情况。YOLOv5是一种流行的目标检测模型，具有高效的实时检测能力，而GUI界面则提供了友好的用户交互界面，使得整个系统更易于操作和使用。 通过该系统，用户可以上传图像或者选择视频进行口罩识别，系统会使用YOLOv5模型自动检测图中人脸并判断是否佩戴口罩。识别结果将会在界面上直观显示，同时
基于YOLOv7的口罩检测
目录 1. 作者介绍2. YOLOv7网络模型2.1 算法简介2.2 数据集介绍2.3 YOLO格式数据集制作 3. 代码实现3.1 分割数据集3.2 修改数据配置文件3.3 修改训练代码，进行训练3.4 修改测试代码，进行测试3.5 检测结果 1. 作者介绍 曹宇欢，女，西安工程大学电子信息学院，2023级研究生 研究方向：模式识别与人工智能 电子邮件：1472644890@
深度学习之基于Django+Tensorflow卷积神经网络实时口罩检测系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 一、项目背景 随着全球疫情的持续，佩戴口罩成为了公众日常生活中不可或缺的一部分。特别是在人员密集的场所，如商场、餐饮、地铁等，佩戴口罩对于减少病毒的传播具有重要意义。然而，传统的口罩检测方法依赖于人工巡检，这不仅效率低下，而且容易漏检。
深度学习之基于YOLOV5的口罩检测系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 一、项目背景 随着全球公共卫生事件的频发，口罩成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。在公共场所，如商场、车站、学校等，确保人们正确佩戴口罩是防控疫情的重要措施之一。然而，人工检查口罩佩戴情况不仅效率低下，而且难以全面覆盖。为了解决这一问
yolov5口罩检测实战
学习资料提要：手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程_搭建yolo目标检测的环境. 使用yolo-air模块来做实验-CSDN博客 在B站上有这个UP主的实操视频 一 环境安装 1.先在anaconda prompt 里面 (1)conda activate 会转为（base）环境 (2)conda create -n mask python==3.8
【VGG】口罩人脸分类
文章目录 1. 项目准备1.1. 问题导入1.2. 数据集简介 2. VGG模型3. 实验步骤3.0. 前期准备3.1. 数据准备3.2. 网络配置3.3. 模型训练3.4. 模型评估3.5. 模型预测 写在最后 1. 项目准备 1.1. 问题导入 新冠肺炎病毒在全球肆虐，武汉大学率先公开了口罩遮挡人脸数据集。我们从中选取了6000余张戴口罩的人脸图片和6000余张正常的人
Python+opencv实现人脸表情判别，口罩识别
文章目录 一、dlib,face_recognition以及opencv-python库安装dlib安装方法：Cmake安装Boost下载安装dlib face_recognition安装方法opencv-python安装方法 二、dlib的68点模型三、Python实现人脸识别&表情判别四、基于CNN的表情识别五、口罩识别自己训练模型进行识别导入keras库，划分数据集构建网络数据预处理数
人工智能|深度学习——基于Xception实现戴口罩人脸表情识别
一、项目背景 近年来，随着人工智能技术的不断发展，人脸表情识别已经成为了计算机视觉领域中的重要研究方向之一。然而，在当前的疫情形势下，佩戴口罩已经成为了一项必要的防疫措施，但是佩戴口罩会遮挡住人脸的部分区域，给表情识别带来了一定的挑战。 目前，已经有很多关于没有遮挡人脸的表情识别的技术研究，例如基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。这些技术已经取得了不错的成果
这个口罩小朋友戴上就不肯脱！真相原来是这样！
我是个前言 吴工之前写文章，上百度查字典好不容易搜刮了些名人名言，但是不料看者寥寥，吴工心有不甘，这次老脸也不要了，用了“今日头条”体做为本文标题，心想这下总有上钩的了吧... 我是个前言 这段时间口罩是摘不掉了。老实说戴上口罩除了省下刮胡子的时间以及饭后擦嘴剔牙可以草率一点外，给生活还是带来挺大的不便。最主要的体现在个体的辨识度下降了。如果您连下面这幅图里面谁是谁都分不太清的话.... 那
漂亮舒服的KN95口罩，防护能力也很强
现在大家出门都需要带上一片口罩，对于那些容易过敏的朋友来说，口罩的过滤效果很重要，像是我现在用的这款沫么柳叶型口罩，就是KN95级的，而且做得很漂亮，还有这不起雾的特性，透气表现也不错，夏天使用也很舒服。 相比于普通的口罩，沫么这款做得更加好看一些，我这么一盒里面有30片口罩，分成了5种颜色，这样戴出去显得更具个性化，比起常见的黑色、白色，颜色选择也更多一些。另外沫么这个包装盒本身也是一
口罩日产量破1亿背后：近3000家企业疯狂增产转产
3月2日，据国家发改委发布信息显示，2月29日，包括普通口罩、医用口罩、医用N95口罩在内，全国口罩日产能达到1.1亿只，日产量达到1.16亿只，分别是2月1日的5.2倍、12倍，进一步缓解了口罩供需矛盾。其中，医用N95口罩日产能产量分别达到196万只、166万只。 此前，据工信部统计，以2019年情况看，中国具备一天生产2000多万只口罩的产能。在今年2月5日，发改委社会发展司副司长表示，
抢完口罩抢头盔！头盔销量激增，价格翻倍：昨天59元，今天258元
骑电动车要带头盔，这是安全常识，交警一直在致力宣传。还有一个让人无法拒绝的理由就是带上头盔，开宝马的同学就认不出你了。 不知道同学们发现没有，在年初抢完口罩后，最近微信、微博上又掀起了一股抢头盔的风潮，朋友圈里原来倒卖口罩的人开始倒卖头盔了。 了解了一下才知道，原来是与公安部交管局4月21日发布的“一盔一带”安全守护行动有关。规定称，从今年6月1日起，交管部门将对不按规定佩戴安全头盔、使用安
基于深度学习的口罩人脸识别研究进展
MTCNN模型训练输入的所有图像都是正样本（戴口罩的照片），没有负样本作为模型输入。在后续的识别任务模块中，导入MTCNN模型检测结果，对特征点进行编码比较进行识别。 基于MTCNN的口罩人脸识别框架可分为四个阶段： 人脸检测；面部与面罩对齐；带面具的人脸编码；戴口罩人脸对应的身份识别。 如图1所示，在训练过程中，同一目标
深度学习：基于yolov8口罩识别
目录 一、项目背景： 二、项目配置： 数据集： 数据集格式：图片格式png，大小853张 三、模型训练： 1.数据集预处理： 2.划分数据集： 3.配置yolov8训练的yaml： 4.训练参数设置： 四、分析模型： 1.F1 Curve图： 2.results图： 一、第二次的模型参数效果 五、模型测试： 六、结语： 一、项目背景：
挑战杯 基于YOLO实现的口罩佩戴检测 - python opemcv 深度学习
文章目录 0 前言1 课题介绍2 算法原理2.1 算法简介2.2 网络架构 3 关键代码4 数据集4.1 安装4.2 打开4.3 选择yolo标注格式4.4 打标签4.5 保存 5 训练6 实现效果6.1 pyqt实现简单GUI6.3 视频识别效果6.4 摄像头实时识别 7 最后 0 前言 🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 🚩 **基于YOLO实现的口罩佩戴检测 **
基于Qt的人脸识别项目（功能：颜值检测，口罩检测，表情检测，性别检测，年龄预测等）
完整代码链接在文章末尾 效果展示 代码讲解（待更新） qt图片文件上传 #include <QtWidgets>#include <QFileDialog>#include <QPixmap>class ImageUploader : public QWidget {Q_OBJECTpublic:ImageUploader(QWidget *parent = nullptr)
高分研发吸入式 “隐形口罩”，有效抵御新冠病毒| MedChemExpress
今年 2 月，北卡罗来纳州立大学的程柯团队在 Nat Mater 上发表的一篇名为 An inhaled bioadhesive hydrogel to shield non-human primates from SARS-CoV-2 infection 的研究性论文。该研究向我们展示了一种 SHIELD 颗粒，通过鼻腔吸入 SHIELD 干粉，可在气道上形成安全的病毒防护屏障，且这种屏障不受到
SeetaFace6使用详细教程(一) 人脸检测--戴着口罩也可以检测
点击左上方“OpenCV与AI深度学习”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达！ 导读 本文主要介绍SeetaFace6开源人脸识别库的人脸检测模块使用步骤。 背景介绍 SeetaFace是中科视拓开发并开源的人脸识别库，笔者以前用过人脸识别功能，相较于OpenCV和一些开源库识别准确率高，且只需一张或数张人脸样本。3月31日SeetaFace已更新到v6版本即SeetaFa
佩戴口罩监测识别摄像机
佩戴口罩监测识别摄像机是一种基于计算机视觉技术的智能监测设备，它能够快速准确地识别出人们是否佩戴口罩，并对佩戴口罩的人员进行识别和记录。这种摄像机在当前抗击病毒的背景下具有重要意义，在公共场所、医疗机构、交通枢纽等地方都有着广泛的应用价值。 该摄像机使用高清摄像头和人脸识别算法，能够在人群中准确识别出佩戴口罩和未佩戴口罩的个体，而且还能进行实时监测。一旦发现未佩戴口罩的个体，
被口罩挡住口红色号的年轻人，撑起百亿美瞳市场
口罩遮住了人们的半张脸，但也不能阻挡大家爱美的心，美瞳正接力口红，成为当下“颜值经济”最热的风口。 投资机构青山资本的数据显示，近5年来美瞳市场规模快速攀升的，年复合增长率高达41%，2020年终端销售额超过200亿。 火热的市场吸引了投资者的注意，在资本的加持下，越来越多的美瞳品牌跑步入局：2021年2月，Moody连续完成总值约3.8亿元人民币B轮和B+轮融资；3月，4iNLOOK完成1亿
大创项目推荐 深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络 机器视觉 深度学习
文章目录 0 简介1 课题背景🚩 2 口罩佩戴算法实现2.1 YOLO 模型概览2.2 YOLOv32.3 YOLO 口罩佩戴检测实现数据集 2.4 实现代码2.5 检测效果 3 口罩佩戴检测算法评价指标3.1 准确率（Accuracy）3.2 精确率(Precision)和召回率(Recall)3.3 平均精度(Average precision AP) 4 最后 0 简介
![[C#]winform利用seetaface6实现C#人脸检测活体检测口罩检测年龄预测性别判断眼睛状态检测](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/55f3328baf324a65a90b14bc61671c13.jpeg)
[C#]winform利用seetaface6实现C#人脸检测活体检测口罩检测年龄预测性别判断眼睛状态检测
【官方框架地址】 https://github.com/ViewFaceCore/ViewFaceCore 【算法介绍】 SeetaFace6是由中国科技公司自主研发的一款人脸识别技术，它基于深度学习算法，能够快速、准确地识别出人脸，并且支持多种应用场景，如门禁系统、移动支付、安全监控等。SeetaFace6的识别准确率高达99%以上，并且可以在各种复杂的环境下进行工作，如不同的光照条件、面部
FastRCNN实现识别口罩
问题 由于新冠疫情的缘故，各地的公共场所都要求佩戴口罩，希望能够通过视频或者图片，识别出有没有佩戴口罩。 解决问题思路FastRCNN a. 在图像中确定N个候选框 b. 对于每个候选框内图像块，使用深度网络提取特征 c. 对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类 d. 对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置 [1]图片地址 训练集地址 ht
极智一周 | NVIDA软件生态、CUDA、TensorRT、cuDNN、DeepStream、戴口罩检测、美光晋华、帕美苏米 And so on
欢迎关注我的公众号 [极智视界]，获取我的更多技术分享 大家好，我是极智视界，带来本周的 [极智一周]，关键词：NVIDIA软件生态、CUDA、TensorRT、cuDNN、DeepStream、戴口罩检测、美光晋华、帕美苏米 And so on。 邀您加入我的知识星球「极智视界」，星球目前促销优惠内有超多好玩的项目实战源码和资源下载，链接：https://t.zsxq.com/