"口罩检测识别报警系统"
本系统是基于深度学习算法和计算机视觉技术的口罩检测识别报警系统，旨在公共场所如地铁安检口、机场、商场、学校等检测人们是否佩戴口罩，并对未佩戴口罩的人发出警示。该系统采用了 YOLOv5 模型和 PyTorch 框架，实现了口罩检测识别和追踪功能，并将其部署在 Jetson TX2 嵌入式开发板上。
该系统的主要功能包括：
1. 口罩检测识别：使用 YOLOv5 模型对图像进行检测，判断人们是否佩戴口罩。
2. 目标追踪：使用卡尔曼滤波器对检测到的目标进行追踪，跟踪佩戴口罩和未佩戴口罩的人。
3. 报警系统：对未佩戴口罩的人发出警示，提醒人们注意佩戴口罩。
该系统的实现过程包括：
1. 数据集选择与清洗：选择合适的数据集，进行数据增强和清洗，提高模型的精准度。
2. 模型训练：使用 YOLOv5 模型对数据集进行训练，实现口罩检测识别和追踪功能。
3. 模型移植：将训练好的模型移植到 Jetson TX2 嵌入式开发板上，实现软硬件集成。
4. APP 部署：将模型移植到 Android 手机 App 上，实现口罩检测识别和追踪功能。
该系统的应用场景包括：
1. 公共场所：如地铁安检口、机场、商场、学校等公共场所，检测人们是否佩戴口罩。
2. 医疗机构：检测医疗人员和病人是否佩戴口罩，防止感染和传播疾病。
3.airportecurity：检测机场旅客是否佩戴口罩，确保机场安全。
该系统的优点包括：
1. 高准确率：使用 YOLOv5 模型和深度学习算法，实现高准确率的口罩检测识别。
2. 实时检测：使用 Jetson TX2 嵌入式开发板，实现实时的口罩检测识别和追踪功能。
3. 广泛应用：该系统可以应用于各种公共场所和医疗机构，提高公共场所的健康和安全性。
该系统是基于深度学习算法和计算机视觉技术的口罩检测识别报警系统，旨在公共场所检测人们是否佩戴口罩，并对未佩戴口罩的人发出警示，提高公共场所的健康和安全性。
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