基于Yolov5的口罩佩戴检测系统研究与设计

本文研究了基于Yolov5的口罩佩戴检测系统的设计与实现。随着新冠疫情的爆发，佩戴口罩成为了公共场所的必要行为，如何快速准确地检测出佩戴口罩的情况，成为了当前亟待解决的问题。本文采用了基于深度学习的目标检测算法Yolov5，对人脸进行检测和分类，实现了口罩佩戴检测的功能。在数据集的准备方面，我们采用了自己拍摄的数据和公开数据集，并对数据进行了预处理和增强。在模型训练方面，我们使用了预训练模型作为初始权重，使用了Adam优化器，通过调整超参数和增加正则化项，提高了模型的准确率和泛化能力。在实验中，我们对模型进行了评估和比较，结果表明，本文所提出的Yolov5口罩佩戴检测系统具有较高的准确率和鲁棒性。未来，我们将继续优化模型，提高检测速度和准确率，为疫情防控和公共安全做出更大的贡献。