10、疫情防控中的智能检测技术与疾病预测算法

疫情防控中的智能检测技术与疾病预测算法

1. 新冠疫情下的口罩检测研究

新冠疫情给人们的生活和家庭带来了巨大影响，全球各国政府都在努力控制新冠病毒的传播。有研究表明，人口密集地区的疫情患病率更高，而在公共场所佩戴口罩能够有效降低感染率，因此各国政府要求在开放和拥挤区域佩戴口罩。然而，在这些地方对人群进行筛查是一项极具挑战性的工作。

研究团队致力于从图像和实时视频流中区分口罩佩戴情况。通过使用Facemasknet检测模型进行训练，获得了98.9%的准确率。具体操作步骤如下：
1. 模型训练 ：使用Facemasknet对模型进行训练。
2. 应用到图像和视频流 ：将训练好的分类器应用于图像和实时视频流。
3. 人脸识别与提取 ：在图像和视频中识别并提取人脸。
4. 口罩分类 ：应用人脸口罩分类器得出结果，其中绿色和黄色矩形框分别代表检测到的人脸和口罩。
5. 三类分类 ：进行三类分类，同时该技术还可用于火车、公交站、市场、道路、商场、学校等人口密集区域的人口调查，通过检查口罩佩戴情况判断人们是否正确佩戴口罩。

2. 口罩检测研究的未来展望

由于资源有限，目前在视频处理中无法获得较高的帧率。后续计划在性能更优的机器上测试模型。当前模型在输入人脸正视图时准确率较高，未来将开展侧脸口罩分类和更精准的社交距离检测工作。此外，还可能在未来几天开始使用现代版本的YOLOv4模型，并对这些模型进行比较和展示。

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