CV:基于人工智能算法实现人脸口罩的实时检测(结合无人机可,实现实时警告提醒)

简介: CV:基于人工智能算法实现人脸口罩的实时检测(结合无人机可,实现实时警告提醒)

 

目录

输出结果

设计思路

实现代码


 

 

输出结果

 

 

 

实现代码

参考文章CV:基于人工智能算法实现人脸口罩的实时检测(结合无人机可,实现实时警告提醒)——代码

更新中……

1. import matplotlib.pyplot as plt 
2. import matplotlib.image as mpimg 
3. 
4. image_str='test1011'   # test010  test101
5. test_img_path = ["./%s.jpg"%(image_str)]
6. img = mpimg.imread(test_img_path[0]) 
7. 
8. # 展示待预测图片
9. plt.imshow(img) 
10. plt.axis('off') 
11. plt.show()
12. 
13. 
14. 
15. import matplotlib.pyplot as plt
16. import matplotlib.image as mpimg
17. import paddlehub as hub
18. module = hub.Module(name="ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640")
19. 
20. # 待预测图片
21. test_img_path = ["./crowd1.jpg"]
22. img = mpimg.imread(test_img_path[0])
23. 
24. # 展示待预测图片
25. plt.imshow(img)
26. plt.axis('off')
27. plt.title('Face mask detection based on artificial intelligence algorithm by Jason Niu')
28. plt.show()
29. 
30. 
31. input_dict = {"image": test_img_path}
32. # execute predict and print the result
33. results = module.face_detection(data=input_dict)
34. 
35. for result in results:
36. print(result)
37. 
38. # 预测结果展示
39. img = mpimg.imread("./face_detector_640_predict_output/crowd1.jpg")
40. plt.imshow(img)
41. plt.axis('off')
42. plt.title('Face mask detection based on artificial intelligence algorithm by Jason Niu')
43. plt.show()

 


相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
眼疾识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了4种常见的眼疾图像数据集(白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛) 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
401 5
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
本研究基于MATLAB 2022a,使用GRU网络对QAM调制信号进行检测。QAM是一种高效调制技术,广泛应用于现代通信系统。传统方法在复杂环境下性能下降,而GRU通过门控机制有效提取时间序列特征,实现16QAM、32QAM、64QAM、128QAM的准确检测。仿真结果显示,GRU在低SNR下表现优异,且训练速度快,参数少。核心程序包括模型预测、误检率和漏检率计算,并绘制准确率图。
151 65
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
|
1月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
面向办公室屏幕监控系统的改进型四叉树屏幕变化检测算法研究
本文提出一种改进型四叉树数据结构模型,用于优化办公室屏幕监控系统。通过动态阈值调节、变化优先级索引及增量更新策略,显著降低计算复杂度并提升实时响应能力。实验表明,该算法在典型企业环境中将屏幕变化检测效率提升40%以上,同时减少资源消耗。其应用场景涵盖安全审计、工作效能分析及远程协作优化等,未来可结合深度学习实现更智能化的功能。
41 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测算法matlab仿真
本内容主要介绍一种基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测技术及MQAM调制类型识别方法。完整程序运行效果无水印,需使用Matlab2022a版本。核心代码包含详细中文注释与操作视频。理论概述中提到,传统人脸识别易受非活体攻击影响,而MobileNet通过轻量化的深度可分离卷积结构,在保证准确性的同时提升检测效率。活体人脸与非活体在纹理和光照上存在显著差异,MobileNet可有效提取人脸高级特征,为无线通信领域提供先进的调制类型识别方案。
|
4月前
|
算法 数据挖掘 数据安全/隐私保护
基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法matlab仿真
本项目基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法,旨在提高复杂场景下多个移动目标的跟踪精度和鲁棒性。通过融合目标间的关系和数据关联性,优化跟踪结果。程序在MATLAB2022A上运行,展示了真实轨迹与滤波轨迹的对比、位置及速度误差均值和均方误差等关键指标。核心代码包括对目标轨迹、速度及误差的详细绘图分析,验证了算法的有效性。该算法结合CS模型的初步聚类和CV模型的投票机制,增强了目标状态估计的准确性,尤其适用于遮挡、重叠和快速运动等复杂场景。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
基于深度学习的路面裂缝检测算法matlab仿真
本项目基于YOLOv2算法实现高效的路面裂缝检测,使用Matlab 2022a开发。完整程序运行效果无水印,核心代码配有详细中文注释及操作视频。通过深度学习技术,将目标检测转化为回归问题,直接预测裂缝位置和类别,大幅提升检测效率与准确性。适用于实时检测任务,确保道路安全维护。 简介涵盖了算法理论、数据集准备、网络训练及检测过程,采用Darknet-19卷积神经网络结构,结合随机梯度下降算法进行训练。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于yolov2和googlenet网络的疲劳驾驶检测算法matlab仿真
本内容展示了基于深度学习的疲劳驾驶检测算法,包括算法运行效果预览(无水印)、Matlab 2022a 软件版本说明、部分核心程序(完整版含中文注释与操作视频)。理论部分详细阐述了疲劳检测原理,通过对比疲劳与正常状态下的特征差异,结合深度学习模型提取驾驶员面部特征变化。具体流程包括数据收集、预处理、模型训练与评估,使用数学公式描述损失函数和推理过程。课题基于 YOLOv2 和 GoogleNet,先用 YOLOv2 定位驾驶员面部区域,再由 GoogleNet 分析特征判断疲劳状态,提供高准确率与鲁棒性的检测方法。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
[ICDE2024]多正常模式感知的频域异常检测算法MACE
[ICDE2024]多正常模式感知的频域异常检测算法MACE
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
AI职场突围战:夸克应用+生成式人工智能认证,驱动“打工人”核心竞争力!
在AI浪潮推动下,生成式人工智能(GAI)成为职场必备工具。文中对比了夸克、豆包、DeepSeek和元宝四大AI应用,夸克以“超级入口”定位脱颖而出。同时,GAI认证为职场人士提供系统学习平台,与夸克结合助力职业发展。文章还探讨了职场人士如何通过加强学习、关注技术趋势及培养合规意识,在AI时代把握机遇。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能应用领域有哪些
本文全面探讨了人工智能(AI)的应用领域和技术核心,涵盖医疗、交通、金融、教育、制造、零售等多个行业,并分析了AI技术的局限性及规避策略。同时,介绍了生成式人工智能认证项目的意义与展望。尽管AI发展面临数据依赖和算法可解释性等问题,但通过优化策略和经验验证,可推动其健康发展。未来,AI将在更多领域发挥重要作用,助力社会进步。

热门文章

最新文章