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weixin_39821228 2020-09-09 02:00:43
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内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的深度学习口罩佩戴识别与人数统计系统的设计与实现。系统采用YOLOv5等深度学习目标检测模型,结合人脸检测与多目标追踪算法(如DeepSort),实现对人员是否佩戴口罩的精准识别及实时人数统计。项目涵盖从数据采集、标注、增强、模型训练到推理部署的全流程,并通过Spring Boot构建Java后端服务进行模型调度与业务处理,前端使用Vue+Element UI实现数据可视化与用户交互,支持告警推送、统计图表展示和历史溯源。系统具备高鲁棒性、实时性与跨平台兼容性,适用于多种公共场景的智能防疫管理。; 适合人群:具备一定Java、Vue开发基础,熟悉深度学习基本概念的中初级程序员、AI应用开发者及计算机相关专业学生;适合从事智慧安防、智能监控系统研发的技术人员。; 使用场景及目标:①用于医院、校园、商超、地铁等公共场所的自动化口罩佩戴监测与人流统计;②提升疫情防控效率,降低人工巡检成本;③为智慧城市建设提供可扩展的AI视觉解决方案;④学习AI模型与前后端系统集成的完整实践案例。; 阅读建议:此资源包含模型设计、代码示例与系统架构说明,建议结合代码实践,重点关注数据处理、模型推理集成与前后端通信机制,适合边调试边理解整体流程,进而掌握智能监控系统的开发模式。

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