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【A4】深度學(xué)習(xí)之基于Yolov3的口罩檢測系統(tǒng)

2022-07-11 17:35:00      索煒達(dá)電子      657     

文件編號:A4

文件大?。?/strong>68M

開發(fā)環(huán)境:Python3.8、OpenCV4.6、Tensorflow2.9、Pycharm2020

猿創(chuàng)承諾:該項(xiàng)目親測正常運(yùn)行,需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費(fèi),確保正常使用,不能正常使用全額退款。

簡要概述:今年以來新型冠狀病毒在全球肆虐。為了防止疾病傳播國家規(guī)定出入公共場所必須佩戴口罩。在人流量較大的區(qū)域,靠人工檢測人們是否佩戴口罩會給檢測者帶來一定危險。本文利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了一個口罩檢測系統(tǒng),當(dāng)輸入靜態(tài)圖片或者動態(tài)視頻時,能迅速準(zhǔn)確識別出人群中哪些人沒有佩戴口罩,并加以標(biāo)記。本系統(tǒng)主要使用深度學(xué)習(xí)技術(shù),yolov3 目標(biāo)檢測模型來訓(xùn)練計(jì)算機(jī)對于口罩的檢測。該項(xiàng)目分別自己訓(xùn)練和使用遷移學(xué)習(xí)兩種方法。

項(xiàng)目步驟:

-配置 anaconda 環(huán)境

-使用 labelImg 進(jìn)行圖像標(biāo)注

-使用 yolov3 訓(xùn)練圖像(對 voc 數(shù)據(jù)集進(jìn)行修改)

-mAP 性能測試

Yolov3 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu):

yolov3 框架采用 DenseNet-53

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mAP 模型測試:

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按需寫作:

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演示視頻:

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點(diǎn)擊查看:系統(tǒng)演示視頻 提取碼:61ic

運(yùn)行效果:

源碼目錄不能為中文

圖片檢測

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視頻檢測

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實(shí)時檢測

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遠(yuǎn)程協(xié)助:

溫馨提示:索煒達(dá).猿創(chuàng)官方提供收費(fèi)遠(yuǎn)程協(xié)助,確保您項(xiàng)目運(yùn)行成功。

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文件目錄

 ├ 1.項(xiàng)目源碼

 ├ 2.運(yùn)行截圖

 └ 3.演示視頻

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