OpenVINO实现的智能口罩检测系统

资源摘要信息:"face_mask_detection_openvino是一个使用OpenVINO工具套件开发的应用程序，旨在通过深度学习或机器学习技术检测人们是否佩戴了口罩。这个程序可以集成到CCTV或其他摄像系统中，用于在公共场所如购物中心等监控是否有人未戴口罩。" 知识点详细说明: 1. OpenVINO工具套件: OpenVINO（Open Visual Inference & Neural Network Optimization）是英特尔公司推出的一个软件工具包，主要目的是加速深度学习模型在英特尔平台上的部署和执行。该工具包支持多个深度学习框架，包括TensorFlow、Caffe、MxNet和ONNX等。OpenVINO支持广泛的英特尔硬件，包括CPU、集成GPU、英特尔神经计算棒（Movidius）和FPGA等。 2. 面罩检测程序实现: 该程序主要使用深度学习或机器学习方法来检测视频帧中的人脸，并判断是否佩戴了口罩。程序会实时处理摄像机捕获的图像或视频流，实现快速检测和响应。 3. 程式语言: 虽然描述中未明确指出使用的编程语言，但根据OpenVINO的开发环境，通常会使用Python、C++等语言进行开发。OpenCV库在其中扮演着关键角色，尤其是在图像处理和计算机视觉任务中。 4. 使用的硬件: 此程序利用了英特尔酷睿TM i7-8750H CPU，这是一个6核12线程的处理器，主频为2.20GHz。中央处理器（CPU）是执行程序指令和处理数据的主要硬件组件。 5. Docker容器: Docker是一个开源的应用容器引擎，可以让开发者打包应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。描述中提到的Docker容器预装了Ubuntu和OpenVINO，这为开发者提供了一个即开即用的开发环境。 6. 面罩检测的并行推理: 程序能够同时运行“面部遮罩检测”和“面部检测”两个网络的推理，这意味着能够同时处理多个任务，提高程序处理视频流的效率。 7. 预训练模型: 程序使用了一组预训练的模型来进行人脸检测和口罩检测。预训练模型通常在大型数据集上进行训练，能够快速适应新的任务，节省了从零开始训练模型所需的时间和资源。 8. 异步API: OpenVINO工具套件支持异步API，这意味着程序可以实现更高的帧率。异步API允许程序在硬件加速器处理推理时，继续执行其他任务，而不是处于等待状态。 9. 应用场景: 该程序可以广泛应用于公共安全监控，特别是在当前全球COVID-19疫情的情况下，能够在公共场所有效识别未佩戴口罩的人，对于控制病毒传播有着积极的作用。 10. 技术栈: 此项目涉及到的技术栈包括深度学习、机器学习、OpenCV、OpenVINO、Python等。这些技术共同构成了一套高效的面罩检测系统。 11. Edge AI: Edge AI指的是在数据产生的地方（即边缘侧）进行人工智能计算。本项目使用了英特尔OpenVINO工具包来实现边缘侧的人工智能推理，使得实时视频处理成为可能。 12. 优化和集成: 此程序可以进一步优化和定制，以满足特定应用场景的需求。它也可以集成到更复杂的系统中，例如商场的安全监控系统。通过这种方式，可以提高公共场所的安全性并有助于减少疫情的传播风险。 通过上述描述和标签，我们可以得知OpenVINO在深度学习模型部署和实时视频处理方面的强大能力，以及它在公共场所疫情防控中潜在的应用价值。