《Python与硬件项目案例》— 基于Python的口罩检测与指纹识别签到系统设计
《Python与硬件项目案例》— 基于Python的口罩检测与指纹识别签到系统设计
目录
- 《Python与硬件项目案例》— 基于Python的口罩检测与指纹识别签到系统设计
- 1 项目概述
- 2 运行环境
- 3 关于YOLO
- 4 交互界面
1 项目概述
该项目是基于Python语言的的指纹识别与口罩检测系统。主要涉及Python语言的硬件的串口通信、YOYO模型的使用等。
2 运行环境
本项目将口罩检测功能与指纹识别签到功能进行整合。
硬件：PC机，摄像头，指纹识别模块
软件：Windows10，Python3.8，YOLO
3 关于YOLO
YOLO是基于深度学习端到端的实时目标检测系统，YOLO 的速度非常快，可以达到实时的 45 fps，简化版本甚至达到 155 fps。
YOLO 的预测是基于整个图片的，并且它会一次性输出所有检测到的目标信息，包括类别和位置。就好像捕鱼一样，R-CNN是先选好哪里可能出现鱼，而YOLO是直接一个大网下去，把所有的鱼都捞出来。
YOLO将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中，实现在准确率较高的情况下快速目标检测与识别，更加适合现场应用环境。
4 交互界面
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