在RK3399上编译的Paddlle Lite编译包，直接pip install即可在开发板上安装Paddle Lite。
2023-01-05 17:30:21
5.39MB
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raspi4B_mask_detection_runtime
基于树莓派4B与Paddle-Lite实现的实时口罩识别
v2.6更新
使用了Paddle-Lite v2.6的预测库与PaddleHub上最新的模型
鲁棒性大大提升。
环境要求
ARMLinux
树莓派4B（），验证的系统环境是64为系统，理论上32位系统也可使用，请自行测试。
支持树莓派4B摄像头采集图像，关于此系统的安装教程以及摄像头的配置具体参考博客
gcc g++ opencv cmake的安装（以下所有命令均在设备上操作）
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install gcc g++ make wget unzip libopencv-dev pkg-config
$ wget https://www.cmake.org/files/v3.10/cmake-3.10.3.t
2022-04-10 20:31:37
3.82MB
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Paddle-Lite-Demo
Paddle-Lite提供IOS、Android和ARMLinux的示例，具体如下：
iOS示例:
基于MobileNetV1的图像分类（支持视频流）；
基于MobileNetV1-SSD的目标检测（支持视频流）;
Android示例:
基于MobileNetV1的图像分类；
基于MobileNetV1-SSD的目标检测；
基于Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB的人脸检测；
基于DeeplabV3+MobilNetV2的人像分割；
基于视频流的人脸检测+口罩识别；
基于YOLOV3-MobileNetV3的目标检测；
ARMLinux示例:
基于MobileNetV1的图像分类；
基于MobileNetV1-SSD的目标检测；
关于Paddle-Lite和示例，请参考本文剩余章节和如下文档链接：
文档官网中
2022-01-05 18:11:23
3.71MB
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通过修改MJpg-Streamer代码，在获取的摄像头图像中，使用百度的paddle-lite框架和模型，进行人脸检测和佩戴口罩识别，并对未佩戴者语音提醒。
2021-03-11 18:35:14
5.36MB
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