基于深度学习的面部口罩检测识别系统——YOLOv10 + UI界面 + 数据集

1. 引言

面部口罩的佩戴在疫情期间变得尤为重要，尤其在公共场所、医院和办公环境中，口罩的佩戴与否直接影响到人员的健康和安全。为了有效监控人群中的口罩佩戴情况，面部口罩检测识别系统应运而生。通过深度学习技术，尤其是YOLO（You Only Look Once）模型，我们可以实现高效且准确的面部口罩检测。

本博客将详细介绍如何基于YOLOv10深度学习模型构建面部口罩检测识别系统，并结合PyQt5开发一个用户界面（UI），展示实时视频流中的口罩佩戴情况。本文将涵盖数据集准备、模型训练、UI设计、代码实现等方面，确保你能够构建一个完整的面部口罩检测系统。

目录

1. 引言

2. 系统概述

3. 数据集准备

3.1 数据集选择

3.2 数据集标注

3.3 数据增强

4. YOLOv10模型

4.1 YOLOv10架构

4.2 YOLOv10训练

4.3 推理与检测

5. UI界面开发

5.1 PyQt5简介

5.2 UI界面设计

5.3 功能说明

6. 性能优化与扩展

6.1 模型优化

6.2 系统扩展

7. 总结

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2. 系统概述

本系统的目标是通过摄像头实时捕捉人脸图像，并判断每个人是否佩戴口罩。我们使用YOLOv10进行目标检测，YOLOv10是目前非常高效且准确的深度学习目标检测模型。具体来说，系统由以下几个部分组成：

1. 数据集准备：收集并准备包含带口罩和不带口罩人脸的图像数据集。
2. YOLOv10模型训练：训练YOLOv10模型以识别带口罩和不带口罩的人脸。
3. UI界面开发：利用PyQt5设计一个用户友好的界面，能够实时展示检测结果。
4. 性能优化与评估：对模型的性能进行评估和优化，确保检测的准确性和实时性。