概要[Abstract]飛沫傳播是新型冠狀病毒（新冠病毒）擴散的常見途徑，為了加大新冠疫情的防控力度，目前國內的機場、車站等公共場所均配備了大量人員對人流的口罩佩戴情況進行管理。但是由于此類公共場所分布的普遍性以及職能的必要性，當下以人工監督為主、廣播呼吁為輔的管理手段需要依賴不菲的人力物力支撐，不僅管理效率低下，而且造成了大量公共資源的浪費，而我們的機器人可以很好地解決這一問題。得益于深度學習理論的快速發展，除了較為成熟的圖像分類領域之外，圖像分割、目標檢測和目標追蹤等關聯領域同樣涌現出了很多顛覆性的算法。新冠疫情防控工作中，需要在醫院、機場、車站等公共場所對人流的口罩佩戴情況實施監測，經過系統設計與調試，機器人可以達到預期的要求，隨著時間的推移，機器人還可以不斷的完善，可以更好的為行業服務。

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