Vou construir um sistema de detecção de máscara facial em tempo real usando yolov8


Sobre este Serviço
Tradução automática
Olá! Você está procurando um sistema de detecção de máscara facial em tempo real, pronto para produção, com uma interface web moderna?
Vou criar um sistema completo de detecção de máscara facial em tempo real alimentado por YOLOv8 + ONNX rodando em CPU, sem necessidade de GPU! O sistema transmite vídeo ao vivo da webcam através de um backend FastAPI via WebSocket e exibe os resultados anotados em um frontend limpo em HTML/CSS, tudo no seu navegador.
Isso é baseado em um projeto totalmente funcional com um pipeline completo de ponta a ponta.
O que você vai receber
Modelo YOLOv8 Nano treinado para detecção de máscara / sem máscara
Modelo exportado para ONNX para inferência otimizada em CPU
Servidor backend FastAPI (app.py)
Transmissão de quadros em tempo real via WebSocket
Captura de webcam e processamento de quadros com OpenCV
Frontend em HTML/CSS com sobreposição de caixas de delimitação ao vivo
Código fonte completo, limpo e comentado
requirements.txt para instalação com um comando
Instruções de configuração e execução (README)
Pipeline em tempo real
Webcam YOLO ONNX Modelo FastAPI WebSocket Frontend HTML
Stack de tecnologia
YOLOv8 (Ultralytics) Detecção de Objetos
Inferência otimizada para CPU com ONNX
Servidor API backend FastAPI
Transmissão de quadros em tempo real via WebSocket
Captura de webcam com OpenCV (cv2)
Interface de frontend em HTML / CSS
Python 3.x como linguagem principal
Conheça mais sobre Haseeb Qaiser
AI Engineer
- A partir dePaquistão
- Membro desdeabr. de 2022
Idiomas
Inglês, Pashto, Urdu
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Perguntas frequentes
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Q: Precisa de GPU para rodar?
Ans: Não! O modelo é exportado para o formato ONNX, que roda de forma eficiente em CPU. Não é necessário CUDA ou GPU — funciona em qualquer laptop moderno
Q: Como é a aparência do frontend?
Ans: Uma página limpa no navegador que mostra o feed da sua webcam ao vivo com caixas de delimitação em tempo real e rótulos "máscara" / "sem máscara" — acessível em http://127.0.0.1:8000.
Q: Posso re-treinar o modelo com meus próprios dados?
Ans: Sim, com o pacote Premium vou re-treinar o YOLOv8 com seu dataset personalizado rotulado e re-exportar o modelo ONNX atualizado.
Q: O código fonte completo está incluso?
Ans: Sim, todos os pacotes incluem app.py, best.onnx, index.html, style.css e requirements.txt — o projeto completo, nada escondido
Q: Pode ser implantado em um servidor ou na nuvem?
Ans: Sim. Implantação com Docker e hospedagem na nuvem estão disponíveis no pacote Premium. É uma melhoria futura já planejada no roadmap do projeto.

