python+YOLOv8+PyTorch 口罩检测系统 实时监控系统 人脸口罩识别系统 可视化
1、项目介绍
技术栈：python 语言、YOLOv8模型、PyTorch、PySide6界面、opencv、数据集
意义：用“YOLOv8+PyTorch+PySide6”打造实时口罩检测系统，支持图片、视频、摄像头输入，高精度判别佩戴状态，适合毕设、疫情防控或公共场所安全管理。
研究背景：公共场所口罩佩戴监管需求迫切，传统人工巡检效率低、易漏检；现有检测系统多为云端API，依赖网络且部署复杂。
研究意义：系统开源、部署简单，高校可作计算机视觉课程案例，疾控部门可嵌入监控，企业可集成门禁，实现学术与商业双重落地。
2、项目界面
（1）口罩实时检测识别----佩戴口罩、没佩戴口罩
（2）口罩实时检测识别----佩戴口罩、没佩戴口罩
（3）口罩实时检测识别----佩戴口罩、没佩戴口罩
（4）口罩实时检测识别----佩戴口罩、没佩戴口罩
（5）口罩实时检测识别----佩戴口罩、没佩戴口罩
（6）摄像头实时检测
3、项目说明
3、项目说明
关键词：实时口罩检测、YOLOv8、PyTorch、PySide6、OpenCV、毕业设计源码
系统采用Python+PyTorch+YOLOv8技术栈，后端加载自训练的YOLOv8模型，使用超万张人脸口罩数据集标注训练，人脸检测精度97%，口罩识别准确率95%；前端PySide6搭建交互界面，实时显示摄像头画面或视频文件，用矩形框标注人脸，绿色表示戴口罩、红色表示未戴口罩，实时显示类别数目、目标数目、帧率、模型信息。支持上传图片、视频文件检测，也支持实时摄像头输入检测；用户可设置模型选择、置信度阈值、IoU阈值、抽帧间隔、结果保存路径等参数。整套代码开源、注释详尽，requirements.txt一键安装，5分钟可本地运行，是计算机视觉、人工智能、公共卫生等专业毕业设计的优质蓝本，也可扩展为校园门禁、企业考勤、智慧安防等商业场景。
4、核心代码
5、源码获取方式
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