基于深度学习的口罩佩戴状态智能检测技术研究OA

在工业生产及特定高风险场所,规范佩戴口罩是保障人员安全与健康、维持生产合规性的关键环节.传统人工监督方式存在效率低、覆盖面有限且易受主观因素影响等局限性.文中系统研究了该领域的核心模型与应用技术,重点分析了卷积神经网络(CNN)、YOLOv5和MobileNetV2三种模型的性能特点.研究涵盖数据集构建、预处理方法、检测流程设计及模型评估体系,并通过对比实验验证各模型在复杂工业环境中的表现.实验结果表明,YOLOv5在速度与精度间取得最佳平衡,F1 分数达97.6%,检测速度为45 f/s,适合工业实时检测场景;MobileNetV2则以低计算开销(1.3 GFLOPs)和小模型体积(14 MB)实现62 f/s高效推理,适用于移动端部署.该研究为智能口罩检测技术的实际应用提供了理论支持与技术参考.