前言：
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项目名称
人脸口罩佩戴识别检测 -
项目简介
疫情期间，辅助安保人员检测出入学校的学生、教职工及其他人员是否佩戴口罩。
NABCD模型分析：
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N (Need 需求)
因为持续到至今的新型冠状肺炎，我们组选择了“口罩佩戴识别检测”的项目选题。我们的创意主要是解决了在疫情期间的公共场合中检测人们是否佩戴口罩的事情，当然在外面的公共场合大家都很一致的遵守规则，所以就近的进行用户体验，检测学校校门口的进出人员是否佩戴口罩。现在除了在国内小部分地方存在着较高的风险，在大部分人流小的地方已经放宽的防疫力度，所以在校园进出口有了安保人员和德图红外热像仪testo 880之后，佩戴口罩检测只是一个辅助性的需求。需求的量可能不会很大，这只是在校先进行的小场景模拟。同时这个需求也不是一直存在的，只是在疫情发展期间需要的防疫措施，此后在疫情结束的时候就不太会有这样的需求了。 -
A (Approach 做法)
基于人脸识别技术，应用图像分割，对口罩这一标签进行监督训练，来判断人脸被遮挡后遮挡物是否是口罩，以及被遮挡的部分是否包括了鼻子和嘴。对于人脸的基本标签如五官以及口罩标签要需要进行大量训练以尽量减小错误识别的情况。
可能遇到的困难首先是口罩的样式繁多，怎么样才能判断出遮挡物是口罩还是其他物品，还有就是如何提高精确度以及识别速度，因为在人流大的情况下，快速识别提高效率是必须要解决的问题。 -
B (Benefit 好处)
- 可以智能识别进出学校的人是否佩戴口罩，有效把控人员进出。
- 学校人口密集，本身就有一定的风险，如果有外来人士不佩戴口罩进入学校，风险性会大大提高。
- 节省人力，也使门卫等的工作更加轻松。
- 积极响应国家防控疫情的号召，是有社会责任感的体现。
- 提醒学生佩戴口罩，提高了学生的安全意识。
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C (Competitors 竞争)
因为疫情原因，对“口罩佩戴识别检测”技术的需求增大，市场需求越大意味着竞争也越强烈。
企业方面：
中科视拓疫情初期紧急研发口罩人脸检测与识别技术，已有成效。
美团推出了一项司机佩戴口罩检测的防疫新功能。
华为云ModelArts团队与他人合作探索防疫口罩佩戴识别检测模型的搭建，最终由华为云将其开发为成熟产品。
旷视克服戴着口罩的人脸检测（即找到人脸在哪儿）和红外检测出的体温进行绑定。
另外，以“口罩佩戴识别检测”为题的挑战赛在高校中深受欢迎。
但是以上企业对此技术的研发会受到技术本身之外的比如市场，投入产出比，对盈利的影响和复杂的应用场景等的限制，困难较大。而我们可以注重技术本身，考虑师生进出校门的单一场景，容易实现。 -
D (Delivery 交付， Data 数据）
delivery设备分为两部分：一部分为摄像头，另一部分为屏幕。
假设戴口罩的人经过会显示绿框，未戴口罩识别为红框，并发出警报。
可以在学校院楼实验室进行试验，测试优化完成后在学校三个校门安装调试。
电梯演说：
我们协助安保人员检测出入学校人员是否佩戴口罩。
当戴口罩人员经过它面前时，屏幕显现绿色，人员可以通过；当未戴口罩人员经过时，屏幕显现红色并发出警报声，该人员不能通行。
主要目的是“捡漏”，人为的检查难免会有遗漏的。