《往期经典回顾》

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1.1 摘要 🎈

   口罩佩戴实时检测系统可以帮助公共安全、医疗卫生等领域的工作人员快速地识别人们是否正确佩戴口罩，提高疫情防控效率，减少病毒传播风险。本文基于YOLOv8算法框架，通过7959张训练图片（其中6367训练集，1592验证集），训练出一个可用于检测人群中口罩佩戴情况的有效识别模型（主要用于公共场所和交通枢纽的检测识别）。此外，为更好地展示算法效果，基于此模型开发了一款带GUI界面的基于YOLOv8的口罩佩戴实时检测系统，可用于实时检测人群中的口罩佩戴情况。该系统是基于Python和Pyside6开发，并支持以下功能特性：

• 系统背景和标题修改
• 模型权重导入和初始化
• 检测置信度和IOU调节
• 检测目标的信息展示
• 检测用时的统计展示
• 图片导入、检测、结果展示、导出和结束
• 视频导入、检测、结果展示、导出和结束
• 摄像头导入、检测、结果展示、导出和结束

初始化界面 检测结果界面

下面将对部分核心功能进行简单展示 1. 更换背景和标题演示

• 用户可通过点击更换背景，选择想要更换背景的图片，系统便会自动更换壁纸；
• 用户可通过点击更换标题，然后在文字输入栏中输入想要更换的标题，然后点击确定，即可更改系统标题。

2. 模型选择和初始化

• 用户可通过点击模型选择，选择想要加载的系统模型；然后点击权重初始化即可完成模型的准备工作。

3. 图片检测演示

• 用户可通过点击图片中的选择，选择想要加载的图片文件；然后点击检测，等待弹出图片检测完成的提示框，再点击展示即可将对应的目标框展示在原始图片上，完成展示后，用户可手动点击导出将图片保存到指定位置，最后点击结束关闭图片展示区域。
• 相关展示信息，如耗时、检测目标数量、位置信息等可在检测信息一栏查看。

4. 视频检测演示

• 用户可通过点击图片中的选择，选择想要加载的图片文件；然后点击检测，等待弹出图片检测完成的提示框，再点击展示即可将对应的目标框展示在原始图片上，完成展示后，用户可手动点击导出将图片保存到指定位置，最后点击结束关闭图片展示区域。
• 相关展示信息，如耗时、检测目标数量、位置信息等可在检测信息一栏查看。
• 对于摄像头检测模块和视频检测模块原理类似。
• 注意：摄像头检测会自动调用电脑摄像头来进行检测任务。

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第一步：安装Anaconda prompt、Pycharm（或者vscode)，参考：anaconda点击 pycharm点击

第二步：创建python环境

第三步：激活环境

第四步：安装ultralytics和pytorch

第五步：安装图形化界面库

第六步：打开系统界面

注意：此环境可同时满足YOLOv8的训练以及系统的运行

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3.1 YOLOv8背景和技术原理🎈

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   论文地址：（目前还在火速撰写中）

YOLOv8诞生背景 YOLOv8技术特点

   总结起来，YOLOv5和YOLOv8在架构和推理过程上有一些差异，包括主干网络、特征融合、检测头部、正负样本分配策略和损失函数等方面的差异。其中，在推理过程中，YOLOv5使用coupled head进行bbox解码，而YOLOv8使用decoupled head直接计算积分表示bbox。

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4.1 数据集介绍🎈

4.2 模型训练🎈

   数据准备完成后，通过调用detection_train.py文件进行模型训练，data参数用于加载数据集的配置文件，epochs参数用于调整训练的轮数，workers参数用于调整系统的并发能力，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：

4.3 结果评估🎈

本文训练结果如下

4.4 模型推理🎈

图片推理结果如下

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5.1 项目完整目录🎈

   本文涉及到的完整的程序文件：包括环境配置文档说明（训练和系统环境都适用）、模型训练源码、数据集、系统完整代码、系统UI文件、测试图片视频等，获取方式见文末。

模型训练代码如下 系统完整代码如下

5.2 项目获取方式🎈

5.3 作者介绍🎈

   哈喽大家好， AI应用视界工作室致力于深入探索人工智能算法与应用开发的交互，涵盖目标分类、检测、分割、跟踪、人脸识别等关键领域，以及系统架构的创新设计与实现。我们的目标是为广大人工智能研究者提供一个丰富、权威的参考资源，同时也期待与您共同交流，推动人工智能技术的进步。如有相关算法交流学习和技术需求，请关注下方公众号（或者搜索 AI-designer66）可与我们取得联系。
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