人工智能赋能：YOLO 轻松识别口罩佩戴状况，守护公共卫生安全

2023-12-02 21:18:06

YOLO简介

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，由 Joseph Redmon 等人在 2015 年提出。与其他目标检测算法不同，YOLO 只需运行一次神经网络即可检测图像中的所有目标，从而实现高效、快速的检测。

利用YOLO进行人脸佩戴口罩检测

数据准备
- 收集人脸佩戴口罩和未佩戴口罩的图像数据集。
- 对图像进行预处理，包括调整大小、归一化等操作。
- 将图像及其对应的标签（佩戴口罩或未佩戴口罩）存储在 .txt 文件中。
- 将训练集、验证集和测试集划分为不同的子集。
模型训练
- 选择合适的 YOLO 版本（如 YOLOv5）作为基础模型。
- 在训练集上训练模型，使用合适的优化器和学习率。
- 定期评估模型在验证集上的性能，并调整超参数以优化模型性能。
模型评估
- 在测试集上评估模型的性能，包括检测精度、召回率和平均精度。
- 分析模型的错误，并根据需要对模型进行微调以提高性能。
部署模型
- 将训练好的模型部署到目标平台（如服务器、嵌入式设备等）上。
- 开发应用程序或软件来调用模型进行人脸佩戴口罩检测。
- 将应用程序或软件部署到实际应用场景中，如公共场所、学校、医院等。

YOLO 人脸佩戴口罩检测代码示例

import cv2
import numpy as np

# 加载 YOLOv5 模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet("yolov5s.cfg", "yolov5s.weights")

# 准备摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = cap.read()

    # 预处理图像
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255.0, (416, 416), (0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)

    # 将图像输入模型
    net.setInput(blob)

    # 前向传播
    detections = net.forward()

    # 后处理检测结果
    for detection in detections:
        confidence = detection[2]
        if confidence > 0.5:
            class_id = int(detection[5])
            if class_id == 0:  # 检测到人脸
                x, y, w, h = detection[3:7] * np.array([frame.shape[1], frame.shape[0], frame.shape[1], frame.shape[0]])
                cv2.rectangle(frame, (int(x - w / 2), int(y - h / 2)), (int(x + w / 2), int(y + h / 2)), (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow("Frame", frame)

    # 按下 ESC 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
        break

# 释放摄像头
cap.release()

# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()