基于Python的口罩佩戴识别的设计与实现（UI界面+MySQL数据库+YOLOv5+训练数据集+开题报告+中期检查+论文）_pyqt5 yolo毕业论文

摘要

        本文旨在基于Python开发一种口罩佩戴识别系统，通过深度学习技术实现对口罩佩戴情况的准确检测。采用了YOLOv5系列目标检测算法作为基础模型，并结合迁移学习进行训练和优化。同时，为了提供更好的用户体验，本系统还设计了用户登录注册界面，实现了用户信息的管理和保存。最后，在开发过程中，使用了PyQt5图形界面设计工具，使系统界面更加友好和易用。

论文大纲

（一）用户注册登录界面

         登录界面如图所示，包括注册、登录以及忘记密码三个按钮，在输入用户名和密码后点击中间的“登录”按钮，用户名和密码正确后自动跳转口罩检测主界面。

（二）选择图片识别

        在操作区选择加载权重功能，点击按钮后应该能够成功加载权重并显示加载成功的提示。选择一张测试图片，通过系统界面上传该图片进行检测。测试结果如图所示，能够在显示区域正确地展示原图，并在检测区域显示口罩检测的结果，包括是否佩戴口罩以及矩形框的位置。

口罩数据集及训练

（一）获取图像数据

        首先，借助Python的爬虫技术从互联网上收集口罩佩戴和未佩戴的图片，通过编写爬虫脚本，可以访问各种图片网站、社交媒体平台或在线图库，从中抓取合适的图像数据。

训练结果分析

        在经过200轮训练以后，基于YOLOv5s为预训练的口罩检测模型训练结果如图所示。

本次训练的口罩检测模型准确率最终为97.3%，完全满足毕业设计需求。

下载链接

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