项目名称：口罩佩戴识别检测
项目简介
肺炎疫情仍在持续，佩戴口罩是预防感染的有效措施，目前很多公众场合要求强制佩戴口罩，此项目可以检测人物是否佩戴口罩。软件可以检测摄像头视频中的人是否佩戴口罩。进行口罩数据集训练，达到检测人群中有无戴口罩的目的。
NABCD模型分析
N（Need需求）
疫情的到来，让口罩大军做好准备，佩戴口罩可以减少病毒的传播，从不同的方式挽救生命。但由于公共场合人数众多，我们很难一个个检查，因此就需要一个智能检测识别是否佩戴口罩进行合理的管控。在公共卫生方面可能会需求高。
A（Approach做法）
我们会将代码托管到github上小组协作完成。我们会使用Python中的Pytorch实现口罩佩戴识别检测，会使用到深度学习中的卷积神经网络等技术。使用Django, HTML, CSS等技术实现一个简洁美观易于使用的Web界面。
B（Benefit好处）
可以减轻人员密集地安保人员的防控压力，也会提高是否佩戴口罩的检测准确率，能够一定程度上有效地抑制疫情的扩散。在检测处可以减少人员安排，扩大安排范围，便利疫情管控工作，相当于为防控加了一道锁。同时也为小组成员实战方面积攒经验，扩大知识面，学习新的知识。
C（Competitors竞争）
我们的软件简单易用，容易上手。同时是免费开源的，有利于软件的改进。在校园内小范围使用，可以更方便地和用户交流意见，易于修复bug，和改进软件。
D（Delivery交付）
计划在博客和github上发布和更新我们的源码，和大家一起交流改进。
然后现在周围同学内小范围测试，收集意见和反馈bug，进一步的改进。
后期在QQ空间、朋友圈、微博、公众号、b站等地宣传我们的软件，吸引更多的用户来使用我们的软件。