为了减少疫情期间人们未佩戴口罩造成的交叉感染概率,设计一款基于改进的SSD和Jetson Nano的口罩佩戴检测门禁系统,以快速检测进出口行人是否佩戴口罩,控制闸机的开合.首先,从MAFA和WIDER FACE这2个数据集中抽取适合用于该系统的训练图片,其中6000张作为训练集,2000张作为测试集;其次,利用随机色相、饱和度等像素级变换和随机扩展、随机裁剪等几何级变换,对数据集中的小目标进行数据增强,使数据集更加多样,增强该检测网络的泛化能力;再次,将原始SSD的VGG特征提取网络替换为MobileNet-V3,利用其深度可分离卷积的速度优势,以及计算量较小的H-Swish激活函数、轻量化的注意力机制等优化策略,加速检测、提高精度;最后,将该检测网络移植到计算能力有限的人工智能边缘计算设备Jetson Nano上,加装高清显示器,并设计可折叠的平行四边形挡板,选择合适的外围设备,构成了一个具有防疫价值的快速检测公共场所进出口行人是否佩戴口罩的多功能门禁系统.在该嵌入式设备上的测试结果表明:以MobilNet-V3为特征提取网络的目标检测算法SSD,取得了78％的MAP,FPS为12,与以VGG为特征提取网络的原始SSD算法(FPS为2)相比,检测速度是原始SSD算法的6倍.该系统在保证实时性的同时也兼顾了检测精度,达到了精度和速度的平衡.