文献综述
1.课题的研究意义和应用价值2019年12月，武汉出现了新冠肺炎感染者，新冠疫情迅速蔓延。
中国防控措施收效良好，疫情传播得到遏制。
目前国内大部分地区处于低风险状态，但部分地区存在零散病例和局部性疫情，再加上境外输入压力，我国进入了常态化疫情防控阶段[1]。
外出佩戴口罩是阻断病毒传播，降低感染风险的有效方式。
在很长时间内，我们仍需要在机场、地铁、火车站等人群密集场所佩戴口罩。
不佩戴口罩和不正确的佩戴方式给防疫工作带来了压力，需要对行人佩戴口罩进行监督。
人工检测的方式效率不高，且容易漏检，自动化口罩佩戴状态检测具有现实需求。
本课题研究使用深度学习算法识别监控视频中行人的口罩佩戴状态，对未佩戴或未正确佩戴人员及时提醒，有效监督人们佩戴口罩，降低疫情传播的风险。
分布广泛的城市监控摄像头为自动口罩检测提供了广阔的应用场景。
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