基于深度学习YOLO模型的口罩识别方法设计.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景和意义1

1.2项目的目的和目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1数据采集技术2

2.2深度学习模型概述2

2.3目标检测技术介绍3

2.4PYQT5框架技术3

2.5开发环境与工具4

2.5.1Python简介4

2.5.2PyCharm开发工具的简介5

2.5.3第三方库简介5

2.5.4Pytorch等深度学习框架6

3方法设计与实现7

3.1数据集收集与预处理7

3.1.1数据集的获取7

3.1.2数据集预处理8

3.2深度学习模型选择与设计10

3.2.1深度学习模型的选择10

3.2.2模型的设计10

3.3模型的编译与训练11

3.3.1模型的评估12

3.3.2计算评估指标：12

3.3.3模型的优化13

3.4前端设计与实现14

3.4.1系统前端设计14

3.4.2设计效果展示及分析15

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

4小结16

参考资料17

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习YOLO模型的口罩识别方法设计

1引言

1.1项目背景和意义

全球疫情挑战：新冠病毒的爆发给全球带来了严重的健康威胁，口罩成为

了防护的重要手段之一。但是，在公共场所中，仍然存在一些人员没有正确佩

戴口罩的情况，这增加了疫情传播的风险。

自动化检测需求：随着人员流动的增加，传统人工检测的效率较低并且受

制于人力资源，需要大量的人力投入来确保公共场所的安全。因此，开发基于

计算机视觉的自动化口罩检测系统可以提高检测效率和准确性。

实时监控和预警：基于YOLOv5模型的口罩检测项目可以上传图片与监控

摄像头等设备结合，实现实时监控和预警。当系统检测到未佩戴口罩的人员时，

可以及时发送警报，使相关部门能够采取措施，如提醒佩戴口罩或劝离等。

提高公共场所安全：通过口罩检测技术，可以提高公共场所的安全性，减

少疫情传播的风险。这对于保护公众健康、控制疫情蔓延具有重要意义。

1.2项目的目的和目标

目的：开发一种基于计算机视觉技术的自动化口罩检测系统，实现在公共

场所对佩戴口罩情况的快速准确的检测，提高公共场所的安全性，减少疫情传

播的风险。

目标：基于YOLOv5模型开发一个口罩检测系统，具有以下目标：

1.实现高准确性：针对不同种类口罩和佩戴方式进行训练，实现在不同

光线、姿态、背景等复杂情况下的精确识别。

2.实现高效率：通过优化算法和使用GPU加速技术，在保证检测准确性

的前提下提高检测速度，实现实时监控和预警。

3.实现高可靠性：设计合理的算法和架构，考虑到硬件设备和环境变化，

保证系统的稳定性和可靠性。

4.实现易扩展性：设计可扩展的接口和架构，方便后续的功能增加和升

级。