代码收藏家 【毕业设计】基于深度学习的口罩佩戴检测 人工智能 深度学习 Python 计算机视觉 数据集制作
一、背景意义
在全球公共卫生事件频发的背景下，口罩佩戴成为了重要的防控措施，尤其是在疫情期间。口罩不仅能有效减少病毒传播，还能保护佩戴者免受空气中有害物质的侵害。因此，确保人们在公共场所正确佩戴口罩显得尤为重要。然而，人工监控口罩佩戴情况不仅耗时费力，还可能出现疏漏。基于深度学习的口罩佩戴检测系统应运而生，旨在自动识别和监控口罩佩戴情况，以提升公共安全管理的效率。通过实时监测口罩佩戴情况，确保人们在公共场所遵守防疫规定，降低感染风险。自动化的检测系统减轻了管理人员的工作负担，使其能够更专注于其他安全管理任务。
二、数据集
2.1数据采集
数据采集是构建口罩佩戴数据集的第一步。这一过程包括以下几个方面：
确定数据来源：选择合适的图像来源，包括公共图像数据库、社交媒体、监控视频或自行拍摄的图像，以确保样本的多样性和代表性。
收集图像：获取大量包含口罩佩戴情况的图像，确保涵盖所有分类，包括mask（佩戴口罩）和no-mask（未佩戴口罩）。此时应确保样本数量足够，以便后续模型训练。
保证多样性：在采集过程中，注意不同环境、光照条件、拍摄角度和人物特征的变化，以增强数据集的泛化能力。
数据清洗是确保数据质量的重要环节，主要步骤包括：
去除重复数据：检查数据集中是否存在重复或高度相似的图像，并去除这些冗余样本，以避免对模型训练造成干扰。
筛选质量不佳的图像：剔除模糊、曝光过度或不足、不符合分类标准的图像，确保剩余图像的清晰度和可用性。
分类整理：对收集到的图像进行初步整理，确保数据集中只包含预定义的类别，以便于后续的标注和处理。
2.2数据标注
数据标注是将清洗后的图像进行分类和标记的过程，主要步骤包括：
选择标注工具：使用专业的图像标注工具（如LabelImg、VGG Image Annotator等）对图像进行标注，这些工具能够帮助用户方便地对图像进行框选和分类。
标注类别：对每张图像进行标注，将其对应的口罩佩戴状态标记为mask或no-mask。在标注过程中，绘制边界框以准确包围每个对象。
复核与修正：在标注完成后，进行数据审核，确保标注的准确性和一致性，必要时对标注结果进行修改和调整。
在使用LabelImg标注口罩佩戴数据集的过程中，标注者面临着显著的复杂性和繁重的工作量。该数据集包含两个主要分类：mask（佩戴口罩）和no-mask（未佩戴口罩）。标注者需要逐一检查数百到数千张图像，准确识别每个图像中个体的口罩佩戴情况。首先，标注者需仔细观察每张图像，以判断人物是否佩戴口罩，有时同一图像中可能存在多个对象，增加了判断的难度。接着，使用LabelImg工具绘制边界框并将其标记为相应的类别，这一过程要求标注者保持高度的专注力，以避免因疏忽导致的错误。在完成初步标注后，标注者还需进行复核，确保标注的一致性和准确性。这一系列复杂而繁重的工作，最终构建出高质量的口罩佩戴数据集，为后续的深度学习模型训练提供可靠的基础。
包含3530张口罩图片，数据集中包含以下几种类别：
佩戴口罩：指正在佩戴口罩的人员。
未佩戴口罩：指未佩戴口罩的人员。
2.3数据预处理
数据预处理是为模型训练准备数据的关键步骤，主要包括以下内容：
图像格式转换：将收集到的图像转换为统一的格式（如JPEG或PNG），并调整为相同的尺寸，以便于模型输入。
数据增强：通过旋转、缩放、翻转、裁剪等方式对图像进行数据增强，以增加样本数量，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
归一化处理：对图像像素值进行归一化处理，将其缩放到0到1之间，以加速模型训练过程，确保训练过程的稳定性。
划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以确保每个集的样本能够代表整体数据分布，便于后续模型训练和评估。
在使用深度学习进行训练任务时，通常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。这种划分是为了评估模型的性能并确保模型的泛化能力。数据集划分为训练集、验证集和测试集的比例。常见的比例为 70% 训练集、20% 验证集和 10% 测试集，也就是7:2:1。数据集已经按照标准比例进行划分。
标注格式:
yolo_dataset/
│
├── train/
│ ├── images/
│ │ ├── image1.jpg
│ │ ├── image2.jpg
│ │ ├── ...
│ │
│ └── labels/
│ ├── image1.txt
│ ├── image2.txt
│ ├── ...
│
└── test...
└── valid...
voc_dataset/
│
├── train/
│ ├───├
│ │ ├── image1.xml
│ │ ├── image2.xml
│ │ ├── ...
│ │
│ └───├
│ ├── image1.jpg
│ ├── image2.jpg
│ ├── ...
│
└── test...
└── valid...三、模型训练
3.1理论技术
深度学习的发展为人工智能领域带来了新的机遇，而卷积神经网络（CNN）作为其重要分支，专门设计用于处理像素数据，已成为图像处理和计算机视觉的基础。CNN受到生物视觉机制的启发，旨在模拟人类大脑视觉皮层的工作原理。通过卷积核对输入图像进行扫描，CNN能够有效地提取空间和时间上的层次特征，如边缘、颜色和纹理，这些特征广泛应用于图像分类、物体检测和面部识别等任务，展现出在图像和视频分析中的卓越效果。卷积神经网络主要由三种类型的层组成：卷积层、池化层和全连接层。卷积层负责特征提取，池化层用于降低特征维度并减少计算量，而全连接层则将提取的特征进行组合和分类。这种层次结构使得CNN能够在多种视觉任务中实现高效的学习和推理。
卷积层是卷积神经网络（CNN）的核心，负责从输入图像中提取特征。通过滑动小矩阵（卷积核）在输入图像上进行卷积操作，卷积层能够捕捉到图像中的基本特征，如边缘和纹理。随着网络层次的加深，后续的卷积层能够提取更复杂的特征，最终形成高层特征，代表整个对象或场景的高级抽象。卷积核的权重在输入数据的所有位置应用，使得模型的参数量大幅减少，便于训练和提高模型的泛化能力。
紧接在卷积层之后的是池化层，其主要功能是下采样，减少特征图的空间维度，同时保留重要特征信息。池化层使用滑动窗口，根据不同类型的池化方法（如最大池化、平均池化）来减小特征图的尺寸。这种降维操作不仅减少了模型中的参数数量，减轻了计算负担，还增强了模型对小位置变化、旋转和尺度变化的鲁棒性。
全连接层在卷积神经网络中起到“分类器”的作用，综合前面层次提取的高级特征并输出最终的预测结果。在全连接层中，特征图被展平成一维向量，使网络能够考虑图像的全局信息。此层通常采用激活函数（如ReLU或Sigmoid）来增强网络对复杂模式的捕捉能力。虽然全连接层提供了强大的表示能力，但也可能导致参数过多、计算量大，从而引发过拟合。因此，通常在全连接层之前或之间使用正则化技术（如Dropout）来防止过拟合，提高模型的泛化能力。
3.2模型训练
在口罩佩戴检测系统的数据集划分和准备完成后，接下来的步骤包括环境配置、模型训练、模型评估、推理和结果可视化。首先，确保所有必要的工具和库已正确安装。可以通过创建一个虚拟环境来隔离项目依赖，并安装深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）以及YOLO相关的库。接着，编写数据集配置文件，以定义训练和验证数据的路径及类别信息，使YOLO模型能够正确加载数据。
# 创建并激活虚拟环境
python -m venv yolov5_env
source yolov5_env/bin/activate # Linux/Mac
# yolov5_env\Scripts\activate # Windows
# 安装必要的库
pip install torch torchvision
pip install opencv-python
pip install matplotlib
pip install pandas
pip install tqdm
# 创建数据集配置文件
echo "train: ./train/images" > data.yaml
echo "val: ./val/images" >> data.yaml
echo "nc: 2" >> data.yaml # 类别数量
echo "names: ['mask', 'no-mask']" >> data.yaml
完成环境配置后，接下来进行模型训练。这一过程涉及调用YOLO的训练函数，指定数据集配置文件、输入图像的大小和其他超参数。训练过程中，模型将通过优化权重学习如何识别口罩佩戴情况。训练时间可能会持续数小时到数天，具体取决于数据集的大小和模型的复杂性。在训练完成后，模型将保存以供后续推理使用。
import torch
from yolov5 import train
# 设置训练参数
train.run(
data='data.yaml', # 数据集配置文件路径
imgsz=640, # 输入图像大小
batch=16, # 每批次图像数量
epochs=100, # 训练轮数
weights='yolov5s.pt', # 预训练模型路径
workers=4 # 数据加载线程数
)
# 训练完成后，输出模型保存路径
print("训练完成，模型保存于 runs/train/exp/weights/best.pt")
模型训练完成后，需要对模型进行评估，以验证其在验证集上的表现。这一步骤可以通过计算平均精度（mAP）等指标来完成，以评估模型的准确性和鲁棒性。通过对验证集进行推理，模型将生成预测结果，标注出每个图像中口罩佩戴的情况。
from yolov5 import val
# 设置评估参数
val.run(
data='data.yaml', # 数据集配置文件路径
weights='runs/train/exp/weights/best.pt', # 训练好的模型路径
imgsz=640, # 输入图像大小
conf_thres=0.25, # 置信度阈值
iou_thres=0.45 # IOU阈值
)
# 输出评估结果
print("评估完成，查看结果在 runs/val/exp/")
完成评估后，接下来进行模型推理，以检测新图像中的口罩佩戴情况。使用训练好的YOLO模型对待检测图像进行推理，模型将返回检测结果，包括每个对象的边界框和分类。通过这一过程，可以实时评估现场人员的口罩佩戴情况。
import cv2
import torch
# 加载训练好的模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='runs/train/exp/weights/best.pt')
# 读取待检测的图像
img = cv2.imread('test_image.jpg')
results = model(img)
# 获取检测结果
results.print() # 打印检测结果
最后，通过可视化检测结果，可以更直观地展示口罩佩戴情况。将检测结果绘制在图像上，并保存或展示，以便于后续分析和反馈。这一过程有助于评估系统的实际应用效果，确保其在真实场景中的有效性。
# 显示检测结果
results.show() # 在窗口中显示检测结果
results.save('output') # 将检测结果保存到output文件夹
四、总结
口罩佩戴检测系统利用深度学习技术，旨在自动识别和监控人们在公共场所的口罩佩戴情况。数据集包含两个主要分类：佩戴口罩和未佩戴口罩。在项目实施过程中，首先创建并配置虚拟环境，安装所需的深度学习库，并编写数据集配置文件以便于YOLO模型加载数据。随后，通过调用YOLO的训练函数，模型在数小时到数天内学习口罩佩戴的特征。完成训练后，系统通过评估模型在验证集上的表现，确保其准确性与鲁棒性。最终，使用训练好的模型对新图像进行推理，实时检测口罩佩戴情况，并通过可视化结果展示检测效果。该系统不仅提升了公共卫生管理的效率，还为智能防疫措施的实施提供了强有力的支持，推动了安全管理的智能化进程。
作者：微光DeepLearning
