文章目录实时口罩识别系统开发：用树莓派4B+Paddle Lite打造智能门禁一、技术选型：为什么选树莓派+Paddle Lite？二、硬件准备：给树莓派配齐“装备”三、环境搭建：让树莓派支持AI推理步骤1：给树莓派安装操作系统步骤2：安装Paddle Lite依赖四、模型准备：获取并转换口罩识别模型步骤1：下载预训练模型步骤2：转换模型为Paddle Lite格式五、系统实现：从图像采集到门禁控制步骤1：图像采集与预处理步骤2：模型推理与结果解析步骤3：门禁控制（继电器操作）步骤4：主程序整合六、功能优化：让系统更稳定、更智能1. 加入人脸检测，避免误判2. 处理边缘情况七、总结：从硬件到软件，你也能打造智能门禁代码链接与详细流程实时口罩识别系统开发：用树莓派4B+Paddle Lite打造智能门禁你是否想过给家门口的门禁加上“智慧大脑”，自动识别访客是否佩戴口罩？今天，我们就用树莓派4B和Paddle Lite，从零开始打造一套实时口罩识别系统——它能通过摄像头实时检测人脸，判断是否佩戴口罩，让你的门禁既智能又安全。一、技术选型：为什么选树莓派+Paddle Lite？树莓派4B：性价比极高的单板计算机，性能足够支撑实时图像推理，还能外接摄像头、屏幕、继电器等硬件，适合打造嵌入式AI设备。Paddle Lite：百度飞桨的轻量化推理引擎，专为移动端和嵌入式设备优化，支持模型压缩、混合精度推理，能让AI模型在树莓派上流畅运行。口罩识别模型：基于PaddlePaddle训练的轻量级模型，能快速区分“戴口罩”“未戴口罩”两种状态，适合实时场景。二、硬件准备：给树莓派配齐“装备”要搭建这套系统，你需要准备以下硬件：树莓派4B（建议4GB内存版本）树莓派摄像头（或USB摄像头）树莓派电源（5V/3A）继电器模块（用于控制门禁锁）显示器（可选，用于调试）杜邦线、面包板等（用于硬件连接）/
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