摘 要：文章基于 YOLOv5 算法，开发实现了人脸口罩佩戴智能监测系统。系统可以实现对目标图片、目标视频、实时监控画面的人脸进行是否佩戴口罩的检测。通过开源数据收集、网络照片采集、人工拍照采集等方式自制得到了不同环境下人像的数据集。使用了 PyTorch 深度学习框架，使用了 PyQt 作为界面的开发框架，系统提供了高精度的实时口罩检测功能，具有较好的应用前景。
关键词：YOLOv5；CNN；口罩检测；深度学习
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.04.025
基金项目：嘉兴职业技术学院 2022 校立科研项目（jzyy202249）
中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）04-0098-03
Research and Implementation of Face Mask-Wearing Detection Based on YOLOv5
WU Yuhao1, WANG Huicheng2, ZHU Yunqiang2
(1.Jiaxing Vocational & Technical College, Jiaxing 314036, China; 2.Xinfengming Group Co., Ltd., Jiaxing 314513, China))
Abstract: Based on YOLOv5 algorithm, this paper develops and achieves an intelligent detection system of face mask-wearing. The system can detect faces of mask-wearing in target pictures, videos and real-time monitoring screen. Through the collection of open-source data, python crawler, manual photo and other methods, the data sets of portraits in different environments are obtained. The deep learning framework of PyTorch is used, and PyQt is used as the development framework of the interface. The system provides high precision realtime mask-earing detection function, and has a better application prospect.
Keywords: YOLOv5; CNN;mask-wearing detection; deep learning
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作者简介：吴昱昊（1996—），女，汉族，浙江上虞人，助教，硕士研究生，研究方向：深度学习、社会网络分析。