【源码】基于TinyML的口罩佩戴智能检测系统

项目简介

本项目是基于TinyML的口罩佩戴智能检测系统，借助摄像头和音频检测判断人们是否佩戴口罩。项目涵盖图像识别与语音识别，运用机器学习模型对输入数据智能分析，实现口罩佩戴情况的自动检测。

项目的主要特性和功能

1. 摄像头模块：利用OV7670摄像头模块捕捉图像，采用TensorFlow Lite模型进行人脸检测和口罩佩戴识别。
2. 语音识别模块：通过麦克风输入音频，使用TinyML进行关键词识别，如识别“戴口罩”等指令。
3. 实时反馈：通过LED灯或其他视觉反馈方式实时显示识别结果。
4. 适用于嵌入式系统：基于TinyML，适合资源受限的嵌入式系统。

安装使用步骤

前提准备

• 确保拥有必要的硬件，包括带有Arduino Nano 33 BLE Sense开发板的计算机或嵌入式系统。
• 安装所需的软件库和工具，如Arduino IDE、TensorFlow Lite等。

安装步骤

1. 复制或下载项目的源代码。
2. 打开Arduino IDE，加载项目中的Smart - Mask - Enforcement - System.ino文件。
3. 连接硬件：将Arduino Nano 33 BLE Sense开发板通过USB线连接到计算机，并确保摄像头和麦克风模块正确连接。
4. 配置开发板和端口：在Arduino IDE中选择正确的开发板和端口。
5. 上传代码：点击“上传”按钮，将代码上传到开发板。

使用方法

1. 开启系统：将摄像头和麦克风对准待检测区域。
2. 系统自动检测：系统将自动捕捉图像和音频数据。
3. 查看结果：LED灯或其他视觉反馈方式将显示识别结果。

注意事项

• 确保硬件连接正确。
• 根据环境调整模型参数和阈值。
• 定期更新模型和库以获取最佳性能。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】