Gerçek zamanlı yüz maskesi algılama uyarı sistemi

Gerçek zamanlı maske tespiti ve tahmini, iki aşamada kurulan derin öğrenme kullanılarak yapılan araştırmaların ana hedefleridir; ilk aşama, görüntü sınıflandırması için önceden eğitilmiş bir MobileNetV2 ağı kullanarak bir modeli eğitmekti. Eğitim verilerimiz iki kategoriye ayrılmış (maskesiz maske) 1785 görüntüydü. İkinci aşamada, 'Single Shot Multi-box Detector' (SSD) dedektörü ve ResNet-10 mimarisini kullanarak gerçek zamanlı video akışlarında yüzleri algılamak için OpenCV kütüphanesini kullanıyoruz. Daha sonra bu sonuçları, birinin maske takıp takmadığını belirlemek için modelimize girdi olarak kullanırız. F1 puanı yüzde 100, model doğruluğu ise yüzde 99.72 idi. ‎Eğitim verileri çeşitli kaynaklardan elde edilmiş ve tamamı internetten indirilmiştir.