神經網絡算法檢測戴口罩的人并采取相應的行動

背景

“預防勝于治療”是防止新冠肺炎疫情蔓延、保護人類的有效措施之一。許多研究人員和醫生正在研究冠狀病毒的藥物和疫苗。

COVID-19主要通過飛沫感染傳播，當人們咳嗽時，或當我們接觸病人，然后接觸我們的臉(即摩擦眼睛或鼻子)。持續的大流行表明，它的傳染性和傳播速度要快得多。根據感染的傳播，我們有兩種情況:快速傳播和緩慢傳播。

在這場大流行中，我們需要像設計疫苗一樣設計我們的行為。即“不被感染”和“不感染他人”。我們能做的最好的事情就是用肥皂或洗手液洗手。其次是保持社交距離。

為避免被感染或傳播，外出時必須戴上口罩，特別是到市場或醫院等公共場所。

關于這個項目

該系統被設計用來檢測面部，并確定這個人是否戴口罩。利用上述數據，我們可以決定是否允許有關人員進入公共場所，如市場，或醫院。該項目可用于醫院、市場、公交終點站、餐廳等需要進行監控的公共場所。

這個項目包括一個攝像頭，它將捕捉進入公共場所的人的圖像，并檢測這個人是否戴口罩，使用他們的面部特征。

要建立這樣一個項目，你必須遵循3個主要步驟:

步驟1

你將用TensorFlow創建一個神經網絡模型，并在戴口罩和不戴口罩的人的數據集上訓練它。

該數據集可以從這里下載:https://drive.google.com/file/d/1uKAOauSUqH6wtk_wfpSsjNpju1ralPOI/view?usp=sharing

注意：算法運行在Jupyter筆記本電腦上，需要大量的GPU能力來訓練模型。但是，如果您在不更改Model設置的情況下執行我的代碼，我可以保證98%的總置信度。

步驟2

在這里，您將創建一個人臉識別算法，該算法將能夠使用上一步中訓練過的模型檢測人們臉上的口罩。

如果你沒有GPU的能力，或者沒有使用神經網絡模型所需的依賴關系或知識。我已經包含了我的預訓練模型，可以在這一步中使用，而不需要執行第一步。模型名稱:fil: mask_detector.model

步驟3

最后，您將向面具檢測算法添加一個簡單的Serial Command，它將命令Arduino根據檢測狀態打開或關閉LED。

(您還必須在您的Ardunio上部署Arduino代碼并進行正確的布線)

本項目需要以下庫:

TensorFlow

Keras

imutils

numpy

opencv

matplotlib

scipy

argparse

pyserial