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《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

《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_第1张图片

《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_第2张图片

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