口罩佩戴識別檢測系統
一、alpha階段
成員分工：
這一階段主要將任務分成了三部分：前端、後端以及攝像頭獲取人臉部分
前端：郭隆鑫、金子懿
負責前端的設計、美化與完成，實現與後台處理的各種對接，完成了react-electron客戶端的全部搭建，並與攝像頭獲取人臉部分結合起來。
後端：程陸瑤、曹舟雯、楊雯
配置好相關環境，使用pytorch、yolov4模型，處理資料集，訓練好模型，實現了對單張是否佩戴口罩進行檢測的功能。
攝像頭獲取人臉識別：劉少愉
用python實現攝像頭對人臉的捕捉，擷取並上傳人臉，實現對影象的實時捕獲和檢測，並成功將攝像頭實時獲取人臉**與前端連線起來。
二、beta階段
成員分工：
經過很多努力，也嘗試了很多方法，但我們還是沒能將前後端連線起來，所以打算重新嘗試別的方法。
訓練模型重訓練：郭隆鑫、楊雯
重新訓練模型，並實現在cpu上載入預先訓練好的gpu模型
python設計前端介面：曹舟雯、金子懿、程陸瑤
重新規劃前端實現，使用pycharm、django框架完成前端內容開發
gui設計：劉少愉
完成了gui的介面設計、功能完善以及gui打包為可執行檔案，能夠實現異地使用
（2）完成情況
前後端能夠連線起來，實現攝像頭實時獲取人臉並識別是否佩戴口罩的功能，且沒有明顯bug。
時間安排：12.26-1.2
測試結果：（測試集結果圖）
**口罩檢測準確度基本符合預期需求
**連線響應速度適中
圖形、內容以及整體介面簡潔明瞭
瀏覽器相容情況較為良好
軟體缺陷：無法區分遮擋物是口罩還是其他
1：困難：yolov4訓練模型無法在本地執行
解決方法：配置anaconda環境，安裝pytorch庫，使用jupyter執行
2：困難：用node. js框架開發的前端無法與anaconda虛擬環境中的後端連線
解決方法：換了一種思路，因為pycharm可以直接使用後端環境，大大減小了前後端連線難度，所以採用django框架+pycharm開發工具開發**，並用gui作為補充。
前端：gui:使用了spyder+pyqt5完成了gui的介面設計以及攝像頭獲取人臉**，並從本地選擇的功能
網頁端：使用了django框架+pycharm開發工具+anaconda（pytorch）環境實現了
後端：基於pytorch+yolov4實現的口罩佩戴檢測
使用的技術：python pytorch opencv-python pillow gui
部署的流程：
環境搭建：pytorch環境搭建安裝anaconda，進行顯示卡配置，配置pycharm的ananconda環境
劉少愉：
最大的遺憾是我不夠強，沒能把大家帶飛，最後小組互評的名次也不是很好。
第一次接觸django框架、pytorch庫以及用python進行gui設計，能夠通過自學做出與深度學習相關的專案，解決了很多很多bug，在學習的過程中漸漸發現一些框架和技術也不是很難以及自己的動手能力和抗壓能力還可以，這是乙個自信心逐漸確立的過程。
郭隆鑫：
在這個專案開發的過程中，進一步加深了對**開發的學習理解，學會了編寫乙個基於electron-react框架的客戶端，以及如何實現不同語言之間的呼叫，還參與了部分的後端開發，學到了些許的後端知識，雖然因為後端沒法完全脫離虛擬機器沒有實現成功部署，但還是學到了不少東西。
金子懿：
這次小組合作經歷培養了我的團隊精神，提高了合作能力，交流溝通的能力和分析及解決問題的能力，學到了新的知識!
程陸瑤：
在本次專案中，對於yolo模型以及資料集處理有了一定的學習，掌握了一些新的知識，提高了團隊合作能力，收穫頗多。
曹舟雯：
通過這次的專案，我了解到了很多的相關知識，雖然遇到了很多問題，但是解決過後還是比較開心的，收穫良多。
楊雯：在本次專案中，我所負責的部分是與其他成員共同完成後端部分。學習相關的知識，配置相關的pytorch環境，尋找合適的訓練模型，處理資料集，對**進行優化，最終完成檢測是否佩戴口罩的功能。一步步看著我們的專案從無到有，再逐漸完善美觀，有了很大的成就感。通過小組合作學習，在收穫知識與實踐的同時，也提高了自己的交流能力。
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