基于MATLAB卷积神经网络的口罩佩戴检测系统

摘要：随着公共卫生安全意识的不断提高，口罩佩戴检测在疫情防控、公共场所管理等领域具有重要的应用价值。本文设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的口罩佩戴检测系统。该系统采用深度学习技术，通过训练CNN模型自动识别图像中人员是否正确佩戴口罩，实现了智能化、自动化的检测功能。

项目概览

项目简介

系统主要包括数据预处理、CNN模型训练、图像检测和可视化展示四个模块。数据预处理模块负责图像标准化处理；CNN训练模块用于训练分类识别模型；图像检测模块调用模型完成实时识别；可视化模块负责界面交互和结果展示。整体实现了从图像输入、模型训练到检测输出的完整流程。

本系统采用MATLAB平台开发，构建了包含卷积层、池化层和全连接层的深度神经网络架构。通过对大量口罩佩戴样本的训练，模型能够有效提取图像特征，实现高准确率的分类识别。系统提供了完整的可视化GUI界面，用户可以方便地进行模型训练、加载、图像选择和检测结果查看，操作简单直观。

实验结果表明，系统在测试集上具有较高的识别准确率，能够快速判断口罩佩戴状态，具备良好的实用性和推广价值。该系统可应用于医院、商场、地铁站等公共场所，为疫情防控和公共卫生管理提供技术支持。

系统架构

本系统采用模块化分层架构设计，整体划分为数据层、算法层、业务层和表示层四个部分。数据层主要负责训练样本、测试图像以及模型文件的存储、读取与管理，为系统运行提供基础数据支撑；算法层以卷积神经网络为核心，完成图像特征提取、特征学习和分类识别；业务层负责封装系统核心功能，包括模型训练、模型加载、图像预处理、口罩佩戴检测、分类结果输出和性能评估等；表示层基于 MATLAB GUI 构建三栏式可视化交互界面，实现功能操作、图像显示、检测结果展示、指标反馈和系统状态提示。各层之间通过 handles 结构体进行数据共享和状态同步，使系统具有结构清晰、功能独立、耦合度低、易维护和易扩展等特点。