Обнаружение масок на лицах с помощью Python, Keras, OpenCV и MobileNet | Обнаружение масок в виде...

В этом видео по программированию на Python мы научимся создавать детектор масок на лице с использованием Keras, Tensorflow, MobileNet и OpenCV. Мы также увидим, как применить эту технологию к камере видеонаблюдения в реальном времени. При дальнейшем улучшении эти модели можно будет интегрировать с камерами видеонаблюдения для обнаружения и идентификации людей без масок.

Детектор масок на лице не использует набор данных с морфированными изображениями масок. Модель точна, а благодаря архитектуре MobileNetV2 она также вычислительно эффективна, что упрощает её внедрение во встраиваемые системы (Raspberry Pi, Google Coral и т. д.).

Таким образом, эту систему можно использовать в приложениях реального времени, требующих обнаружения масок на лице в целях безопасности в связи со вспышкой COVID-19. Этот проект можно интегрировать со встраиваемыми системами для применения в аэропортах, на вокзалах, в офисах, школах и общественных местах, чтобы гарантировать соблюдение правил общественной безопасности.

Не стесняйтесь экспериментировать с кодом, изменять параметры и получать более точные данные. Сообщите мне об изменениях в комментариях.

GitHub: https://github.com/balajisrinivas/Fac...
Numpy:    • Complete Numpy A-Z | Numpy for Data Scienc...  
Matplotlib:    • Matplotlib Tutorial Part 1: Basic Creation...  
Узнайте больше об ImageDataGenerator: https://keras.io/api/preprocessing/im...
LinkedIn: LinkedIn:   / balaji2512  

Следите за новыми видео и подписывайтесь на канал

#python #FaceMaskDetection #keras #tensorflow #opencv

Введение и демонстрация: (0:00)
Установка зависимостей: (1:18)
Набор данных: (2:10)
Предварительная обработка данных: (2:58)
Обучение: (9:03)
Точность запуска и просмотра: (17:09)
Использование модели в режиме реального времени. Камера: (18:20)
Конечный результат: (25:30)