口罩佩戴智能检测系统

项目背景

在公众场合需要佩戴口罩已经成为常识，各种病毒的主要传播途径就是飞沫传播，戴上口罩就可以有效的阻隔病毒的传播。口罩是预防呼吸道传染病的重要防线，可以降低例如新型冠状病毒感染风险。口罩不仅可以防止病人喷射飞沫，降低飞沫量和喷射速度，还可以阻挡含病毒的飞沫核，防止佩戴者吸入。有研究显示，只要双方都佩戴口罩且间隔1.8米以上，造成感染的几率几乎为0。

但是，未规范佩戴口罩的情况也很常见，无论是进出商场、教室、街道、地下停车场等公共场所，还是在人员密集的会议室里，都可能有人未戴口罩的情况。口罩检测系统基于机器视觉深度学习技术，运用keras算法训练出来的口罩检测模型进行检测，能够实现无人值守的不间断工作，并且系统可以主动发现监控区域内的未佩戴口罩情况，同时最大限度降低误报和漏报现象；极大的节约了人员成本，提高了工作效率。

项目效果介绍

登陆界面

登入页面后，笔记本电脑获取摄像头，对我们是否佩戴了口罩进行识别，下面是视频效果。

未佩戴口罩

佩戴口罩

项目流程

1、从网上寻找了一些有关带口罩人群的照片，并且进行了分类；

2、搭建网络。使用keras，构建卷积神经网络，并进行训练；

3、使用opencv获取人脸，并传入模型进行判别

4、通过前端页面进行展示。