深度学习之基于YoloV5新冠肺炎社交距离检测系统
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项目简介
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一项目简介
一、项目背景与意义
新冠肺炎的主要传播途径包括飞沫传染、气溶胶传染以及接触传染等。其中以飞沫传染最为显著。在公共场所中，在人与人之间保持适当距离有助于减少飞沫污染的风险；从而增加了感染新冠肺炎的可能性。因此必须坚持遵守一米线原则以保障公共安全。然而由于公共场所人群密集且环境复杂传统的手工监测手段往往难以满足实时监控的需求；因此研发一种基于深度学习的社交间距检测系统不仅能够提高检测效率还能有效提升公共卫生管理水平具有重要的现实意义与应用价值
二、项目目标
本项目旨在通过YOLOv5深度学习模型开发一个实时监控系统来评估公共场所内人员之间的社交距离。该系统将通过摄像头捕获图像数据并利用YOLOv5模型进行实时目标识别。识别出图像中的人员后并根据他们的位置信息计算社交距离。当检测到人员之间的社交距离不足时自动发出警报并采取干预措施以提醒相关人员注意保持安全间距从而有效降低新冠肺炎传播风险。
三、技术实现
YOLOv5模型介绍
社交距离检测算法
系统工作流程
实时性：基于YOLOv5模型实现目标检测功能，在摄像头端端实时采集图像数据的基础上迅速处理并持续监控变化情况。准确性：该系统利用YOLOv5算法表现出较高的目标检测能力，并能有效识别出画面中的人员并计算其间的社交距离参数。灵活性：该平台兼容多款摄像头设备及不同分辨率设置，在各类应用场景中都能满足基本需求。可扩展性：该系统架构采用模块化设计便于增加新功能或升级现有组件，并支持引入先进算法以进一步提升性能指标。
二、功能
深度学习之基于YoloV5新冠肺炎社交距离检测系统
三、系统
四. 总结
本项目开发的人脸识别系统基于YOLOv5模型，在公共卫生事件应对方面展现出独特优势
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