口罩佩戴监测系统

口罩佩戴监测系统通过yolo网络对现场监控画面进行实时监测，比如工厂车间、商场或者食堂后厨人员口罩佩戴情况等。当口罩佩戴监测系统监测到工作人员进入监控画面却没有按照规定戴口罩时，不需要人工干预，系统立即抓拍告警及时提醒后台人员处理违规情况，避免更大损失的发生。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。

YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4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数据增强的作者也是来自YOLOv5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。Yolov5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。