口罩佩戴状态分类系统人员密集场所对口罩佩戴有持续监管需求，人工巡查难全覆盖、易疏漏，传统视觉方法在复杂环境下难以稳定区分细粒度佩戴状态，故将基于深度学习的口罩佩戴状态分类作为研究选题。 本文总览三分类任务，完成EfficientNet模型设计与迁移学习，实现含数据爬取与多格式导入、标注、异步训练部署及在线检测的B/S系统，并开展实验与功能测试。 在模型上，依据EfficientNet复合缩放兼顾精度与计算量的思路，选用EfficientNet-B0为骨干，经全局平均池化、全连接与Softmax完成“正确佩戴”“未佩戴”“错误