Lnton羚通智能分析算法口罩佩戴监测系统

口罩佩戴监测系统通过yolo网络对现场画面人员口罩佩戴情况进行识别检测。我们使用YOLO算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率，这些边界框是由预测的概率加权的。

YOLOv8是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv5的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；Mosaic数据增强的也是来自YOLOv8团队的成员，通过随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对小目标的检测效果很不错。

在目标检测领域，为了更好的提取融合特征，通常在Backbone和输出层，会插入一些层，这个部分称为Neck。Yolov8中添加了FPN+PAN结构，相当于目标检测网络的颈部，也是非常关键的。这样结合操作，FPN层自顶向下传达强语义特征（High-Level特征），而特征金字塔则自底向上传达强定位特征（Low-Level特征)，两两联手，从不同的主干层对不同的检测层进行特征聚合。

口罩佩戴监测系统是一种用于监测和检测人们是否正确佩戴口罩的系统。它结合了图像识别、人脸识别和视频监控等技术，旨在提供实时的、准确的口罩佩戴情况监测和记录。

Lnton羚通智能分析算法口罩佩戴监测系统通过安装摄像头或使用已有的监控设备对人群密集区域进行实时视频监控，例如公共交通站点、商场、学校等。摄像头应该覆盖到关键位置，以便捕捉到人们的面部图像。

Lnton 羚通

来源：LNTON羚通科技