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该成果在智能防疫巡检机器人原有的基础上增加口罩监测功能，为防疫工作提供口罩监测的功能支持，成果具有以下功能①搭建特征提取网络为mobilenetv1的YOLOv4神经网络；②对搭建的神经网络进行训练；③应用训练好的神经网络对智能防疫巡检机器人摄像头获取的图像进行处理，标识出佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸，以实现口罩监测的功能；④进行口罩监测时可以在左上角标出FPS值。

使用了可视化操作界面完成神经网络的训练和开启口罩监测功能，方便使用者操作，使用时将摄像头捕捉的图像送入训练好的CNN网络进行特征提取，然后判断出人脸所在的位置，以及被检测的人脸是否佩戴口罩。检测出未佩戴口罩的人脸后，会在输出的视频中用红色框将其标出，并有语音提示该人员佩戴好口罩；而检测出佩戴口罩的人脸后，会在输出的视频中用绿色框将其标出。本软件的深度学习算法采用了one-stage的YOLOv4算法，并且对比了多种特征提取网络后，采用了MobilenetV2，这样的轻量级网络能够大大的降低推理的时间，但是识别的精度却不会下降太多，使最终的算法在智能防疫巡检机器人上运行也有较高的帧数和较高的准确率，实测在机器人上运行的帧数能达到35帧，高于人眼能够感知卡顿的最低帧数24帧，因此能够流畅并准确的识别周围人员的口罩佩戴情况。

可部署于各级医院。医院作为防疫的最前线，频繁接触各类细菌病毒，且人员密集，有消毒杀菌的强烈需求。防疫机器人可以在各级医院的病区投入使用，减少人员的聚集，实现从充电到消杀的全自动流程，减轻人员的负担。在医院工作期间也能作为出入口的定点口罩检测设备来使用。也可以应用在公共场所，如地铁站、高铁站和机场等人流密集的场所。公共场所存在人流量密集、人员流动大等特点，导致传统人工消毒手段应对不足、工作量大等特点，而借助互联网+机器人的智能化防疫手段可以全面提高防疫消毒的效率，降低安全隐患。

张辉：湖南大学机器人学院教授，博士生导师，湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心副主任。2022年湖南省科技创新领军人才，湖南省杰出青年基金获得者，首届湖南省“湖湘青年英才”。负责对项目的总体方案规划选型，核心指标设定，项目进度以及实施方案，以及学生管理工作。

刘优武：硕士研究生，主要研究方向为视觉检测、深度学习图像识别。负责对模型进行搭建和编程，以及可视化界面的设计。

徐涛：硕士研究生，主要研究方向为机器人控制。负责对界面的细节设计，界面代码的编写，实现项目中的各项功能连接。

医院场景下对防疫消毒机器人的需求量将达到每年1万台以上。此外，人员密集聚集区也将是防疫消杀机器人的应用场景，比如学校。目前我国共有各类学校约50万所，保守估计学校市场对于防疫消杀机器人的需求可达到每年2万台以上。加上其他企业、居民社区、公共设施等防疫消杀需求，保守估计仅我国对于防疫消杀机器人的需求至少在每年5万台以上。而防疫消杀机器人只是作为服务机器人的一种，而我国服务机器人的经济市场也十分广阔，中国的服务机器人行业市场销售额在2014年还只有大约4亿美元，到了2015年就达到了超5亿美元，增长率大约为40%。2019年的销售额则高达20亿美元，同比2018年增长30%以上。预计在2020年和2021年会继续以大约30%的增长率稳定增长，预计2021年中国服务机器人销售额可达近40亿美元。

希望通过技术入股的方式实现成果转换，并提供一定的资金帮助，希望对成果转换的方向能够瞄准公共服务领域，利用机器人和深度学习技术，解决人民核心需求。