基于深度学习R-CNN模型的口罩识别方法设计.pdf
湖南商务职业技术学院毕业设计
目录
1引言1
1.1项目背景和意义1
1.2项目的目的和目标1
2相关技术与工具介绍2
2.1数据采集技术2
2.2深度学习模型概述2
2.3目标检测技术介绍2
2.4Web框架技术3
2.5开发环境与工具3
2.5.1Python简介3
2.5.2PyCharm开发工具的简介4
2.5.3第三方库简介5
2.5.4Tensorflow简介5
3方法设计与实现6
3.1数据集收集与预处理6
3.1.1数据集的获取6
3.1.2数据集预处理7
3.2深度学习模型选择与设计8
3.2.1深度学习模型的选择8
3.2.2模型的设计9
3.3模型的编译与训练10
3.4模型的评估与优化12
3.4.1模型的评估12
3.4.2模型的优化12
3.5前端设计与实现14
3.5.1系统前端设计14
3.5.2设计效果展示及分析14
I
湖南商务职业技术学院毕业设计
4小结16
II
湖南商务职业技术学院毕业设计
基于深度学习R-CNN模型的口罩识别方法设计
1引言
1.1项目背景和意义
自2019年底新型冠状病毒（COVID-19）的爆发，对全球公共健康构成了前
所未有的挑战。在这一背景下，口罩作为预防呼吸道疾病传播的关键工具，其
作用变得尤为关键。随着疫情的持续，公众对于规范佩戴口罩的意识日益增强，
这迫切要求社会管理能够快速且准确地识别口罩佩戴情况。因此，一种基于深
度学习技术的口罩识别方法应运而生，旨在通过自动化技术提升监管效率。
本次项目致力于开发一种基于R-CNN模型的口罩识别方法，利用深度学习
算法对图像中的口罩佩戴状况进行自动检测与分析。R-CNN模型作为目标检测
领域的标杆，已经在多个视觉识别任务中证明了其精确性和稳定性。本项目通
过优化FasterR-CNN框架，并整合特征金字塔网络（FPN），有效解决了多尺
度目标的检测难题，尤其是在小尺寸目标的识别上取得了显著提升。该研究成
果不仅对疫情防控具有辅助作用，增强了公共场所口罩佩戴规范性的监控，而
且为其他相关领域，如安全监控和工业视觉系统，提供了技术支撑，展现了其
深远的社会影响和广泛的应用潜力。
1.2项目的目的和目标
利用R-CNN模型实现快速、准确的口罩识别。提高疫情防控效率，降低疫
情传播风险。为研究人员和工程师提供宝贵的经验，推动人工智能技术的发展。
提高公众的疫情防控意识，降低感染风险。
建立一个高效的R-CNN模型，能够准确识别人员是否佩戴口罩。实现对各
种场景下的口罩识别，包括但不限于车站、机场、商场等。开发一个易于使用
的接口，方便实际操作人员使用。通过该项目，培养一批具备实践经验的人工
智能人才。提高项目的社会效益，为疫情防控做出贡献。
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