基于Yolo5模型的动态口罩佩戴识别安卓Android程序设计-编程知识

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下载地址

前排提醒：文件还没过CSDN审核，GitHub也没上传完毕，目前只有模型的.pt文件可以下载。我会尽快更新。

所使用.ptl文件

基于Yolo5的动态口罩佩戴识别模型的pt文件资源-CSDN文库

项目完整文件（还未更新完）

BFU-CS/MaskRecognition at main · CCCP-lus/BFU-CS (github.com)

程序演示

开发环境

项目使用的开发环境：Android Studio Giraffe | 2022.3.1 Patch 2、Kotlin 1.9.20、 JDK1.8、cameraX 1.0.0-beta07、 pytorch 2.1.0

设计思路

（1）需求分析

无论是新冠等全球传染病，还是一直蛰伏在身边的换季流感，都是人类健康的威胁因素。佩戴口罩可以有效阻断传染途径，是公共场所传染病防治最简洁有效的手段。针对以上需求，开发一款基于Yolo5的智能口罩识别安卓应用程序。

其主要实现三个任务：A.保存照片 B.实时显示人脸个数 C.识别人脸并判定口罩佩戴情况

（2）模型训练

①数据集：Kaggle上的口罩照片数据集[1]，其中包含了853张进行过预打标的图片，包括戴口罩、未戴口罩、未正确戴口罩三类样本。

②训练模型：采用yolov5s模型[2]，epoch值为300，batch-size取4。使用一张RTX4060显卡重复训练四次，得到的最优准确率和召回曲线如下图所示。

图1 模型训练的准确率与召回曲线

（3）架构设计

如下图所示，项目采用了MVVM架构。

图2 架构示意图

布局（View）文件包括资源包 layout 文件夹下放置的布局配置文件： activity_main.xml 与 texture_view.xml，它们定义了主活动的界面。然后再通过 data binding 和 ViewModel 对象 CameraTool.java 进行绑定，以实现拍照功能为例，负责绑定的相关代码如下。

//正向绑定
cameraBinding = DataBindingUtil.setContentView(this, R.layout.activity_main);
cameraBinding.setViewModel(cameraTool);// 反向绑定
<Buttonandroid:id="@+id/camera_capture_button"android:layout_width="wrap_content"android:layout_height="wrap_content"android:layout_marginBottom="50dp"android:elevation="2dp"android:scaleType="fitCenter"android:text="Take Photo"android:onClick="@{()->viewModel.capturePhoto2()}"app:layout_constraintBottom_toBottomOf="parent"app:layout_constraintHorizontal_bias="0.498"app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent"app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" />

Model 部分包括获取相机权限、图片处理、拍照等活动。这样就实现了一个 MVVM 架构，它的特点是以数据为中心，由数据来驱动，ViewModel 帮助 Activity 分担一部分或者所有的工作，可以降低代码之间的耦合度。

项目的功能结构如下图所示。该项目的主要功能为实现屏幕中人脸识别并按照口罩佩戴情况的分类功能。在界面中用户可以实时查看到识别到的人脸位置、分类结果、数量统计，也可以点击拍照按钮抓拍照片。