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摘 要

随着信息时代的到来，人类迎来了新的历史纪元。与此同时，计算机技术迅猛发展，深度学习技术在图像识别领域取得重要进展，广泛应用于工业、社会治理等领域。

Pytorch是一个基于Python的科学计算库，致力于为用户提供一个提供极强的可拓展性和运行速度的深度学习研究平台。因为Pytorch框架发展迅速，具有良好的社区支持。使用Pytorch框架解决图像识别问题是基础性技术。因此，利用Pytorch框架识别图像的类别、主题、对象等问题具有很强的优势。

当今世界处于疫情防控的关键时刻，不管是为了自己还是为了他人的健康，佩戴口罩都能有效减少病毒通过呼吸道的几率。本文主要强调应用深度学习技术解决口罩佩戴识别问题，通过yolov5训练口罩佩戴与否的人脸图片数据集，再基于Pytorch的基础上，采用PyCharm这个开发工具，使用Anaconda完成测试，通过可视化界面判断是否佩戴，可应用于社会实际发展需要。

关键词：深度学习；图像识别；口罩佩戴；Pytorch；yolov5

Design and Implementation of Pytorch-based Mask Wear Recognition

Abstract

With the arrival of the information age, mankind ushered in a new historical era. At the same time, the rapid development of computer technology, deep learning technology in the field of image recognition has made important progress, widely used in industry, social governance and other fields.

Pytorch is a Python-based scientific computing library dedicated to providing users with a strong scalability and speed of deep learning research platform. Because the Pytorch framework develops rapidly and has good community support. Pytorch framework is the basic technology to solve the problem of image recognition. As a result, the use of Pytorch framework to identify image categories, topics, objects and other issues have a strong advantage.

Nowadays, the world is at a critical moment in epidemic prevention and control. Wearing masks can effectively reduce the chance of viruses passing through the respiratory tract, whether for themselves or for the health of others. This paper mainly emphasizes the application of depth learning technology to solve the problem of mask wear recognition. Through the yolov5 training mask wear or not face picture data set, and then based on the Pytorch, using this development tool, using Anaconda to complete the test. Visual interface can be used to determine whether to wear.

Keywords: Deep learning ; Wear masks; Image recognition ; Pytorch; yolov5

目录

基于Pytorch的口罩佩戴识别设计与实现 I

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 选题背景 1

1.1.1 开发背景 1

1.1.2 国内现状 1

1.2选题意义 1

1.3课题研究内容 2

第二章 系统开发环境及相关技术 3

2.1系统开发环境 3

2.2 Python语言 3

2.3 Pycharm 3

2.4 Anaconda 4

2.5 Pytorch框架 4

2.6 Jupyter Notebook 5

2.7 YOLO框架 5

第三章 需求分析 7

3.1 系统需求分析 7

3.2 可行性需求分析 7

3.2.1技术可行性 7

3.2.2经济可行性 7

3.2.3法律可行性 8

3.3性能需求分析 8

3.3.1 硬件性能需求 8

3.3.2 软件性能需求 8

第四章 概要设计 9

4.1总体结构图 9

4.2系统模块功能 9

4.2.1图片识别模块 9

4.2.2视频识别模块 10

4.2.3摄像头识别模块 10

第五章 详细设计 11

5.1程序结构图 11

5.2系统开发环境部署 11

5.2.1 Pytorch安装的包 11

5.3数据集训练代码实现 12

5.3.1 数据集准备 12

5.4 图像识别功能实现 14

5.4.1 图片识别 14

5.4.2 视频识别 14

5.4.2 摄像头识别 15

第六章 系统测试 16

6.1应用界面 16

6.2图片识别功能测试 16

6.3视频识别功能测试 17

6.4摄像头识别功能测试 18

第七章 总结 20

致谢 21

参考文献(References) 22

第一章 绪论

1.1 选题背景

1.1.1 开发背景

随着时代变迁，互联网也在不断发展。深度学习技术是计算机领域机器学习的一个新的研究方向，在近年于图像识别领域取得重要进展，图像识别技术是信息时代的一门重要技术，目的是让计算机代替人类对大量图像信息进行处理，不再是仅仅依靠人的肉眼去分析图像的差别。

在新冠疫情席卷全球的时代背景下，口罩成了各行各业生活、工作的必需品，佩戴口罩能有效防止病毒通过呼吸道侵害人的身体，增加人与人之间的安全感，养成佩戴口罩的好习惯是我们有效预防病毒感染的手段。现如今国内疫情有所缓解，但是人佩戴口罩的习惯却不能因此而放弃，因此一个识别口罩是否佩戴的系统是必要的。

1.1.2 国内现状

随着国内疫情形势逐渐好转，疫情防控逐渐减弱，但是国际疫情还是十分的严峻。全民佩戴口罩是我国成功度过最开始疫情防控艰难时刻的重要措施。在当下人们进行各种社会活动，例如上学，工作，聚餐，无时无刻不在与他人进行接触。通过人工智能识别佩戴口罩的系统也不断在各种社会场所出现，快速发展着。

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