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基于yolo算法的口罩人脸识别研究的意义如下：口罩人脸识别是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中的行人是否存在未带口罩的情况，在一些需要佩戴口罩的特定场合，比如食堂、饭店等员工需要佩戴口罩上岗，或由于特殊情况，需要行人佩戴口罩的场景，都可以适用。目前市面上的口罩人脸识别系统，常用的方式先对人脸进行检测，再对人脸进行区域划分，统计分析脸部下方区域的颜色信息，进而判断人脸是否佩戴口罩的方式。但在实际现场应用中，人脸的倾斜角度不同，不同光线的干扰也不同，导致传统方式的精度并不理想。因此，现有技术需要改进。
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1.告警精确度高智能视频分析系统内置智能算法，能排除气候与环境因素的干扰，有效弥补人工监控的不足，减少视频监控系统整体的误报率和漏报率。2.实时识别报警基于智能视频分析和深度学习神经网络技术，对监控区域的人员口罩佩戴7*24小时全天候监测，当检测到有人未佩戴口罩时，立即触发报警提示，报警信息可显示在监控客户端界面，也可将报警信息推送到移动端。3.全天候运行 稳定可靠智能视频监控系统可对监控画面进行7×24不间断的分析，大大提高了视频资源的利用率，减少人工监控的工作强度。4.告警存储功能对监控区域的人员口罩佩戴7*24小时全天候监测，当检测到有人未佩戴口罩时，立即触发报警提示，并将报警信息存储到服务器数据库中，包括时间、地点、快照、视频等。
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