- [项目介绍](#项目介绍)
- [演示视频](#演示视频)
- [系统框图](#系统框图)
- [数据集及标注](#数据集及标注)
- [1. 数据集获取](#1-数据集获取)
- [2. 标注](#2-标注)
- [3. 标注好的数据集](#3-标注好的数据集)
- [训练过程及模型转换](#训练过程及模型转换)
- [硬件模块介绍](#硬件模块介绍)
- [总体控制代码](#总体控制代码)
- [遇到问题的解决](#创新之处和遇到问题的解决)
- [1. 研发过程中遇到的问题](#1-研发过程中遇到的问题)
- [1)测温模块在程序运行中一直返回温度值,是测得的环境温度](#1测温模块在程序运行中一直返回温度值是测得的环境温度)
- [2) 口罩识别模型会对摄像头采集的每一帧图像进行识别,如果对模型输出的每一个预测结果做出反应的话,会造成系统过于混乱](#2-口罩识别模型会对摄像头采集的每一帧图像进行识别如果对模型输出的每一个预测结果做出反应的话会造成系统过于混乱)
- [3) 由于K210开发板可用接口有限,在正常的插上测温模块后就不能插舵机模块了。](#3-由于k210开发板可用接口有限在正常的插上测温模块后就不能插舵机模块了)
- [2. 测试阶段遇到的问题](#2-测试阶段遇到的问题)
- [1) 语音播报模块在播放完音频后会有一声比较短暂刺耳的爆音](#1-语音播报模块在播放完音频后会有一声比较短暂刺耳的爆音)
- [2) 模型对测试数据集预测效果不好,准确率较低](#2-模型对测试数据集预测效果不好准确率较低)
- [不足待改进之处](#不足待改进之处)
- [1. 弱光条件下识别准备率有待提升](#1-弱光条件下识别准备率有待提升)
- [1) 原因](#1-原因)
- [2) 建议改进措施](#2-建议改进措施)
- [2. 远距离识别准确率不高](#2-远距离识别准确率不高)
- [1) 原因](#1-原因-1)
- [2) 建议改进措施](#2-建议改进措施-1)
- [3. 测温模块精度不高](#3-测温模块精度不高)
- [1) 原因](#1-原因-2)
- [2) 建议改进措施](#2-建议改进措施-2)
- [产品图](#产品图)
- [1. 内部结构](#1-内部结构)
- [2. 产品外观图](#2-产品外观图)
- [参考资料](#参考资料)
### 项目介绍
人脸口罩佩戴识别监测系统是一款集口罩识别、体温检测、语音播报和门闸开合于一体的智能识别反馈系统,它利用yolov2神经网络训练生成的模型进行人脸识别,具有较高的准确性、较低的时延等特性。
该设备能够针对口罩佩戴情况进行不同的内容反馈,并且语音提示,如果符合通过条件,可以控制闸机进行人员分流,非常适合当前后疫情时代的公共场所的疫情防控需求。
### 演示视频
[![演示视频](https://res.cloudinary.com/marcomontalbano/image/upload/v1653838400/video_to_markdown/images/youtube--jPf7qErI8BM-c05b58ac6eb4c4700831b2b3070cd403.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=jPf7qErI8BM "演示视频")
### 系统框图
#### 1. 系统框图
![系统框图](https://github.com/the-light011/Face-Mask-detction-DeepLearning/blob/main/pics/%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%9B%BE%20.jpg)
**注:** 系统框图与最终实现有所差别
### 数据集及标注
#### 1. 数据集获取
训练的数据集是来自互联网的公开数据集,链接如下:
https://github.com/cabani/MaskedFace-Net,里面有正确佩戴口罩和不正确佩戴口罩的数据集,各有20Gb左右。
https://github.com/balajisrinivas/Face-Mask-Detection/tree/master/dataset,里面有未佩戴口罩的数据集
我们用到的K210开发板在运行图像识别的时候,模型只能输入224*224大小的图片,所以需要先将数据集大小调整为**224\*224**.
#### 2. 标注
用到的标注软件为 **labelImg**,下载链接为:https://wwt.lanzoul.com/iAXAG05bnjxc,
或其他标注软件也可以,需要把标注结果导出为xml格式
#### 3. 标注好的数据集
下载链接如下,
pics: https://www.aliyundrive.com/s/cRFP1YaU9WM
labels: https://www.aliyundrive.com/s/uMY9xoWPovu
pics文件夹里存放图片,分为三类:with_correct_mask/with_incorrect_mask/without_mask
labels文件夹中存放标签,为xml格式
**注:** 用开发板的摄像头拍摄多张照片多为数据集的一部分可以提高模型的识别精度
### 训练过程及模型转换
由于K210开发板只支持YOLOV2和V3,我们采用YOLOV2框架来进行训练
环境配置及训练方法见链接:
[Mx-yolov3+Maixpy+ K210进行本地模型训练和目标检测_我与nano的博客-CSDN博客_k210芯片](https://blog.csdn.net/qq_51963216/article/details/121044449?utm_source=app&app_version=5.1.1)
[[人工智能\]更新:Mx-yolov3 3.0版本 (qq.com)](https://mp.weixin.qq.com/s/OpFfBedx2MrLX7QeQBJPrw)
K210开发板只能运行kmodel格式的模型文件,所以需要将训练好的tilite、pt、h5等格式的模型转换成kmodel格式的模型。我们采用的是**NCC**工具箱,上面的链接中有提到。
### 硬件模块介绍
#### 用到的开发板是K210开发板,详细介绍见稚晖君在知乎上的这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/81969854 介绍的很详细
### 总体控制代码
#### 总体控制代码见: 主要控制代码/summary.py
其中还有一个py文件叫 mlx90614,是红外测温模块的底层代码,需要复制到sd卡根目录,或者用maxpyide发送到开发板上
其中模型文件、音频文件和各种提示图片需要自己准备。将各种文件存到SD卡中,插在K210开发板上即可运行
### 创新之处和遇到问题的解决
#### 1. 研发过程中遇到的问题
##### 1)测温模块在程序运行中一直返回温度值,是测得的环境温度
**解决办法**:经过分析后可得在程序的循环中,测温模块一直在测量温度。将控制程序改为只有在识别到正确佩戴口罩后才会测量温度。设定[34.5 37.9]的温度区间,低于最低值是认为测得的是环境温度,测温失败;高于该区间的最大值后认为体温异常,播放声音提醒。并且在5秒内没有测得大于温度区间最小值的温度后,视为放弃测温,程序进入下一次循环。
##### 2) 口罩识别模型会对摄像头采集的每一帧图像进行识别,如果对模型输出的每一个预测结果做出反应的话,会造成系统过于混乱
**解决办法**:我们在发现这个问题后,认为模型对摄像头采集的每一帧进行预测并作出后续反应的话,会造成系统混乱,因为模型有小概率会识别不稳定。经过几天的仔细思考,发现可以利用模型识别的累积效果,引入状态列表和状态和变量,将模型识别10的结果存入状态列表中,并在状态列表长度为10时计算状态和。模型识别结果0为without_mask, 1为with_correct_mask, 2为with_incorrect_mask. 若状态和小于3,则认为这10次中多数都是without_mask,识别为正确佩戴口罩;若状态和在7到13之间,则认为10次中多数都是with_correct_mask,识别为正确佩戴口罩;若状态和大于17,则认为10次中多数是with_incorrect_mask,识别为口罩佩戴不正确。
经过这样的累计效果后,系统可以正常工作,识别精度也有提升,但是正确佩戴口罩和口罩佩戴不正确会识别错误,分析原因是,由于模型预测结果2被认为是with_incorrect_mask,所以10次中有少数的with_incorrect_mask和多数的with_correct_mask也会被判定为口罩配得不正确。将模型预测结果1改为with_incoeerct_mask,2改为with_correct_mask后,这个问题有�
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基于深度学习的人脸口罩识别检测系统(可识别正确佩戴口罩、未正确佩戴口罩、未佩戴口罩+测温和控制闸机的开闭).zip基于深度学习的人脸口罩识别检测系统(可识别正确佩戴口罩、未正确佩戴口罩、未佩戴口罩+测温和控制闸机的开闭).zip基于深度学习的人脸口罩识别检测系统(可识别正确佩戴口罩、未正确佩戴口罩、未佩戴口罩+测温和控制闸机的开闭).zip基于深度学习的人脸口罩识别检测系统(可识别正确佩戴口罩、未正确佩戴口罩、未佩戴口罩+测温和控制闸机的开闭).zip基于深度学习的人脸口罩识别检测系统(可识别正确佩戴口罩、未正确佩戴口罩、未佩戴口罩+测温和控制闸机的开闭).zip基于深度学习的人脸口罩识别检测系统(可识别正确佩戴口罩、未正确佩戴口罩、未佩戴口罩+测温和控制闸机的开闭).zip基于深度学习的人脸口罩识别检测系统(可识别正确佩戴口罩、未正确佩戴口罩、未佩戴口罩+测温和控制闸机的开闭).zip 【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能正常的情况下才上传的,请放心下载使用。 2、适用人群:主要针对计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、数学、电子信息等)的同学或企业员工下载使用,具有较高的学习借鉴价值。 3、不仅适合小白学习实战练习,也可作为大作业、课程设计、毕设项目、初期项目立项演示等,欢迎下载,互相学习,共同进步!
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基于深度学习的人脸口罩识别检测系统(可识别正确佩戴口罩、未正确佩戴口罩、未佩戴口罩+测温和控制闸机的开闭).zip (104个子文件)
with_incorrect_mask.7z 10.94MB
without_mask.7z 8.75MB
with_correct_mask.7z 8.7MB
maixpy_v0.6.2_77_g11806960d.bin 2.02MB
maixpy_v0.6.2_77_g11806960d_openmv_kmodel_v4_with_ide_support.bin 1.45MB
maixpy_v0.6.2_77_g11806960d_minimum_with_kmodel_v4_support.bin 1.02MB
with_ovm.bin 925KB
maixpy_v0.6.2_77_g11806960d_minimum_with_ide_support.bin 704KB
maixpy_v0.6.2_78_g469c985e6_minimum.bin 700KB
labelImg.exe 12.87MB
.gitignore 2KB
yolov2.h5 12.63MB
yolov2.h5 8.77MB
yolov2.h5 7.26MB
yolov2.h5 3.4MB
yolov2.h5 1.03MB
yolov2.h5 1.03MB
Loss.html 27KB
Loss.html 26KB
Loss.html 23KB
Loss.html 23KB
Loss.html 22KB
Loss.html 19KB
产品外观.jpg 507KB
产品内部结构.jpg 196KB
图 4.4.2 音频模块.jpg 74KB
系统结构图 .jpg 65KB
Loss.jpg 26KB
Loss.jpg 26KB
Loss.jpg 25KB
Loss.jpg 24KB
Loss.jpg 24KB
Loss.jpg 22KB
get_temp_error.jpg 18KB
model_load_error.jpg 10KB
test4.kmodel 3.17MB
test6.kmodel 2.18MB
test3.kmodel 1.82MB
test2.kmodel 866KB
test1.kmodel 248KB
test5.kmodel 248KB
README.md 11KB
readme.md 523B
readme.md 351B
readme.md 221B
readme.md 94B
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abnormal_temp.mp3 47KB
normal_temp.mp3 45KB
with_incorrect_mask.mp3 44KB
without_mask.mp3 39KB
《MicroPython从0到1》基于K210平台_v1.0--01Studio编著(1).pdf 12.35MB
图4.2.2 测温模块连接方式.png 1.73MB
图4.3.2 K210电脑连接方式.png 445KB
图4.3.1 K210芯片主图.png 324KB
图4.1.2摄像头连接方式(金手指朝下) .png 282KB
图4.4.1 LCD显示屏.png 269KB
图4.2.1 测温模块(MLX90614).png 248KB
图4.4.3 舵机模块1.png 133KB
图4.1.1 摄像头模块(pyAI-K210 CAM).png 87KB
图4.4.3 舵机模块2.png 68KB
图 3.10音频模块.png 46KB
图4.1.3 摄像头模块流程图.png 40KB
图4.2.3 测温模块流程图.png 14KB
summary.py 9KB
LcdDisplayTest.py 1KB
audio.py 1KB
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yolov2.tflite 8.68MB
yolov2.tflite 7.03MB
yolov2.tflite 3.19MB
yolov2.tflite 877KB
yolov2.tflite 877KB
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anchors.txt 77B
anchors.txt 77B
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anchors.txt 74B
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lable.txt 52B
lable.txt 52B
lable.txt 52B
lable.txt 52B
lable.txt 52B
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新建文本文档.txt 45B
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abnormal_temp.wav 114KB
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