基于python的人脸识别口罩佩戴功能检测数字图像处理系统.zip 数字图像处理——疫情下基于人脸识别的证件制作系统 包含人脸识别功能、口罩佩戴功能、证件照生成功能、各种图片处理功能 目录说明 data：供项目使用的人脸识别模型库 images：项目运行所依赖的一些图片 faces：人脸数据集 favicon：程序图标 tmp：运行过程中产生的临时图片 pic：提供使用的一些图片 result：佩戴口罩或美化图片后产生的图片 使用说明 先在数据收集界面上传图片（包含有且仅有一张人脸）并填写名字 点击矩形框即可上传 在防疫检测界面检查是否佩戴了口罩 点击左侧开始检测按钮打开摄像头，随后会在矩形框展现出摄像头拍摄的内容 点击结束按钮结束检测 在身份验证界面上传图片或视频或打开摄像头进行身份认证 点击图像识别上传图片或点击视频识别上传视频（此时会关闭处结束检测外的其他按钮使用） 也可以选择摄像头识别打开摄像头（此时会关闭处结束检测外的其他按钮使用）

n95耳带焊接， 超声波耳带焊接机是公司为抗击疫情最新研发的一款平价口罩机，可用于一次性医用口罩,无纺布防防尘口罩，3M口罩机，N95口罩的生产需求，具有成本低，效率高的特点。原材料通过超声波口罩花边机切割一次成型，在配套超声波耳带焊接机焊接耳带，一台设备日生产量10000-20000个左右，适用于小规模口罩生产需要。

利用yolov5实现口罩佩戴检测算法(非常详细) 基于YOLOV5口罩检测数据集+代码+训练好的模型+标注好的数据

一、绪论 （一）选题背景及意义 （二）国内外研究现状 （三）本文主要研究内容 二、相关技术介绍 （一）目标检测 （二）YOLO算法 三、系统总体设计 （一）系统需求分析 （二）系统功能设计 四、系统实现 （一）图像预处理 （二）图像识别 （三）代码实现 五、总结与展望 主要参考文献 一、绪论 （一）选题背景及意义 （二）国内外研究现状 （三）本文主要研究内容 二、相关技术介绍 （一）目标检测 （二）YOLO算法 三、系统总体设计 （一）系统需求分析 （二）系统功能设计 四、系统实现 （一）图像预处理 （二）图像识别 （三）代码实现 五、总结与展望 主要参考文献

这个项目使用热门的目标检测算法yolov5算法，实现了对于戴口罩和不戴口罩的人脸识别需求，项目运行之后展示一个由qt技术编写的主界面窗口，项目可以实现图片和视频的检测。图片检测需要上传图片，系统会自动识别出图片中的人是否佩戴口罩。视频检测中包括实时监测和文件检测，实时监测可以通过摄像头直接识别出未佩戴口罩的人。在机器学习技术中，要想使得所训练的模型具有较高的准确度，其中一个关键就是要有足够量的数据让它进行一轮又一轮的学习，不断提取特征，分析，学习。在这个项目中，数据集文件夹为yolo_mask，数据集文件夹下分两个文件夹 images和labels，这两个文件夹分别存储图片数据和图片标签数据文件，这两个文件夹都分别下分test,train,val文件夹，分别表示测试集，训练集，验证集和其标注文件。在这个项目中，我们选用了2000张图片数据，其中训练集，测试集，验证集按照6：2：2的比例分配数据。将这些图片数据分别存储在，然后使用图形图像注释工具LabelImg对这2000张图片数据进行标注，标注完成之后会得到一系列的txt文件，这里的txt文件就是目标检测的标注文件。

资源包含文件：设计报告word文档+源码 针对目标检测的任务，可以分为两个部分：目标识别和位置检测。通常情况下，特征提取需要由特有的特征提取神经网络来完成，如 VGG、MobileNet、ResNet 等，这些特征提取网络往往被称为 Backbone 。而在 BackBone 后面接全连接层***(FC)***就可以执行分类任务。但 FC 对目标的位置识别乏力。经过算法的发展，当前主要以特定的功能网络来代替 FC 的作用，如 Mask-Rcnn、SSD、YOLO 等。我们选择充分使用已有的人脸检测的模型，再训练一个识别口罩的模型，从而提高训练的开支、增强模型的准确率。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/124897861

yolov5-口罩佩戴识别，有兴趣一起试试

深度学习 口罩识别数据集

标注为txt格式，适用于yolo，2000张，其中标签为mask和unmask，只需要修改yaml文件中的地址就可以使用，训练识别精度高

利用yolov5训练口罩识别的源码，提供7959张口罩的数据集和已经标注好的标签。数据集的照片和标签在源码yolov5-6.2-mask\data\mask路径下，最后提供已经训练好的模型可以直接使用。