摘要
本文旨在基于Python开发一种口罩佩戴识别系统，通过深度学习技术实现对口罩佩戴情况的准确检测。采用了YOLOv5系列目标检测算法作为基础模型，并结合迁移学习进行训练和优化。同时，为了提供更好的用户体验，本系统还设计了用户登录注册界面，实现了用户信息的管理和保存。最后，在开发过程中，使用了PyQt5图形界面设计工具，使系统界面更加友好和易用。
本文目录
研究背景
论文大纲
1. 效果演示
（一）用户注册登录界面
（二）选择图片识别
2. 口罩数据集及训练
（一）获取图像数据
（二）数据标注
（三）数据集划分
（四）训练结果分析
3.识别结果展示
（一）小目标多人检测
编辑（二）不同口罩种类识别结果
4.下载链接
研究背景
借助卷积神经网络等技术，我们可以高效地对人脸图像进行特征提取和识别，进而判断口罩的佩戴情况。通过在Python平台上开发基于深度学习的口罩佩戴识别系统，不仅可以实现高效、准确的口罩检测，还可以降低人力成本，提高监测的广泛性和精细性[6-8]。
值得强调的是，基于Python的口罩佩戴识别技术的研究既属于科技创新的范畴，也直接关系到社会健康的可持续发展。它在提升疫情防控效率、保障监管人员健康、推动智能化社会建设等方面具有巨大潜力。通过深度学习与图像处理的交叉融合，可以为防疫工作赋予更精准、更高效的力量，为应对类似危机和挑战提供新的思路和方法。
综上所述，基于Python的口罩佩戴识别技术的设计与实现不仅是科技创新的体现，更是关乎社会健康和安全的重要探索。它将为疫情防控筑起坚实的屏障，为构建更加智慧、安全、健康的社会环境注入持久的动力。
论文大纲
1. 效果演示
（一）用户注册登录界面
登录界面如图所示，包括注册、登录以及忘记密码三个按钮，在输入用户名和密码后点击中间的“登录”按钮，用户名和密码正确后自动跳转口罩检测主界面。
（二）选择图片识别
在操作区选择加载权重功能，点击按钮后应该能够成功加载权重并显示加载成功的提示。选择一张测试图片，通过系统界面上传该图片进行检测。测试结果如图所示，能够在显示区域正确地展示原图，并在检测区域显示口罩检测的结果，包括是否佩戴口罩以及矩形框的位置。
2. 口罩数据集及训练
（一）获取图像数据
首先，借助Python的爬虫技术从互联网上收集口罩佩戴和未佩戴的图片，通过编写爬虫脚本，可以访问各种图片网站、社交媒体平台或在线图库，从中抓取合适的图像数据。
爬取的图片展示：
（二）数据标注
采用了Python中的LabelImg标注工具对图像数据进行了标注。标注的过程中，将佩戴口罩的样本命名为"masking"，而未佩戴口罩的样本则命名为"unmasked"。通过这一标注步骤，为训练模型提供了准确的类别信息，有助于模型在后续的训练过程中能够更加精准地识别口罩的佩戴状态。
（三）数据集划分
将数据集按照7:3分为两个子目录：train（训练集）和test（测试集）。每个子目录下都有两个子文件夹：masking和unmasked，分别存放佩戴口罩和未佩戴口罩的图像样本。
（四）训练结果分析
在经过200轮训练以后，基于YOLOv5s为预训练的口罩检测模型训练结果如图所示。
本次训练的口罩检测模型准确率最终为97.3%，完全满足毕业设计需求。
3.识别结果展示
（一）小目标多人检测
在下图小目标多人检测结果图，可以看到本模型不仅可以正确检测出图中多人是否佩戴口罩，而且从右图已佩戴口罩检测图中最左侧人虽然佩戴了口罩，但未正确佩戴，本模型同样可以正常检测，证明本模型具有较高的鲁棒性。
（二）不同口罩种类识别结果
在当今市场上，各种防疫口罩琳琅满目医用外科口罩更是充满了丰富的色彩和图案。模型对于不同样式的口罩检测结果如图所示，可以看出本模型不受口罩种类和图案的影响。
4.下载链接
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